说起来，我最近在整理自己写过的代码，无意中翻到一个老项目——用Go语言抓取并分析NBA 2016-2017赛季的数据，那会儿金州勇士刚拿下总冠军，凯文·杜兰特终于捧起FMVP奖杯，联盟格局开始变得有点意思，突然觉得，不如用Golang把这段历史“翻译”成一篇有点温度的文章。
为什么是Golang来聊NBA
先别急，我知道你在想：一个编程语言跟篮球排行榜有什么关系？其实关系挺大的。
Golang这门语言，天生适合处理数据抓取、清洗、排序这类任务，它的goroutine能同时抓取多个球队的数据，channel能无缝传递比分信息，自带的sort包又能轻松对统计指标排序，2017年的NBA，正好是数据爆炸的年份——三分出手数创历史新高，真实命中率成为评价球员的核心指标，而这些数据用Go来解析,简直像库里投三分一样顺手。
NBA 2016-2017赛季的“代码级”解读
那一年，联盟常规赛排名是这样的：
| 排名 | 西部球队 | 胜场 | 负场 | 胜率 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 金州勇士 | 67 | 15 | 817 |
| 2 | 圣安东尼奥马刺 | 61 | 21 | 744 |
| 3 | 休斯顿火箭 | 55 | 27 | 671 |
| 4 | 洛杉矶快船 | 51 | 31 | 622 |
| 5 | 犹他爵士 | 51 | 31 | 622 |
| 6 | 俄克拉荷马雷霆 | 47 | 35 | 573 |
| 7 | 孟菲斯灰熊 | 43 | 39 | 524 |
| 8 | 波特兰开拓者 | 41 | 41 | 500 |
东部那边，骑士以51胜31负排在第一，但说实话，那年东部的竞争强度跟西部完全不是一个量级，如果我用Golang写个简单的排名处理器,大概会长这样：
type Team struct {
Name string
Wins int
Losses int
Conference string
}
func (t Team) WinRate() float64 {
return float64(t.Wins) / float64(t.Wins + t.Losses)
}
这段代码本质上跟篮球统计员的笔记本一样——记录每支队伍的名字、胜负场数，然后算胜率，记得那时候我一边写代码，一边在电视上看勇士打火箭的西部半决赛，哈登和库里对飙三分，我代码里的WinRate函数就默默计算出两队真实胜率的差距。
数据背后的故事：用Go的sort包看联盟变迁
2017赛季有个有趣的现象：三分球，全联盟场均三分出手数从上赛季的24.1次飙升到27.0次，火箭更是场均扔出40.3个三分，用Golang对球队的三分命中率排序会看到：
- 马刺：39.1%（全联盟第一）
- 勇士：38.4%
- 骑士：38.1%
- 火箭：35.7%（出手太多拉低了命中率）
等等，马克·加索尔那年在灰熊开发出了三分球？对，他场均出手3.6个三分，命中率38.8%——一个大中锋投出了全明星后卫的水准，这不就是篮球版的类型推断吗？中锋这个“类型”开始扩展自己的方法集，就像Golang的接口一样，只要实现了某些方法,就能当作另一类对象使用。
季后赛的回忆：杜兰特加盟后的化学反应
说到季后赛，就不得不提那个改变联盟格局的交易——杜兰特加盟勇士，2017年总决赛，勇士4-1击败骑士，场均净胜13.6分，用Golang的sync.Map来比喻勇士的阵容再合适不过了：库里是主键，杜兰特、汤普森、格林是不同的值，它们之间通过传导球这个“锁机制”高效协作,几乎没有冲突。
那年总决赛，杜兰特场均35.2分、8.2篮板、5.4助攻，真实命中率高达69.8%，这数据放在任何一个赛季都是统治级的,我忍不住在代码里加了个判断：
if durant.PPG > 30 && durant.TSpercent > 0.65 {
fmt.Println("This guy is unfair")
}
这只是个玩笑，但程序输出的结果大概会跟你心里想的一样：确实不公平。
Golang在体育数据分析中的真实应用
你可能觉得我就是拿编程语言当个噱头，但其实2017年那会儿，已经有团队用Go来实时分析NBA数据了，比如Second Spectrum这家公司，他们用计算机视觉追踪每个球员的移动，然后用Go处理后端数据，每场比赛产生约200万条位置数据,Go的并发模型能轻松处理这种量级。
我记得有个开源项目叫nba-go，作者用Go封装了NBA官方API，能拉取从1946年到现在所有历史数据,如果你跑一下命令：
go get github.com/phalt/nba-go
然后写几行代码，就能拿到2017赛季所有球员的场均得分、篮板、助攻，我在自己的项目里就用这个库做过一个功能：输入任意球员名字，返回他2017赛季的进阶数据，比如拉塞尔·威斯布鲁克那年场均31.6分、10.7篮板、10.4助攻——这是自奥斯卡·罗伯特森之后第一次有人做到赛季场均三双。
排行榜之外的隐藏信息
但数据有时候会骗人，比如2017年的MVP投票：威少以场均三双获奖，但实际上哈登带领火箭拿到西部第三，詹姆斯·哈登的球员效率值（PER）是27.4，比威少的30.6低一些,可火箭的团队进攻效率却高居联盟第二。
用Go的math包算一下各自球队的得失分差：
- 雷霆：得失分差+2.2（威少在场时+7.8）
- 火箭：得失分差+7.5（哈登在场时+11.3）
这组数据说明什么呢？威少虽然个人数据炸裂，但他对球队整体赢球的影响力，其实不如哈登，所以有时候排行榜上的第一名，不一定就是最有价值的球员，就像编程里最冗长的代码往往不是最优解,效率才是王道。
用goroutine模拟一场比赛的胜负
我试过用Go写一个简单的比赛模拟器：把每支球队的进攻效率、防守效率、节奏因子扔进goroutine，然后让它们并行计算10000次,看哪支球队模拟胜率最高。
结果很有趣：2017年的勇士在10000次模拟中赢了8497次，胜率84.97%，跟实际常规赛的81.7%很接近，但有意思的是，模拟显示马刺有12.3%的概率在七场系列赛中击败勇士——这比当时外界预测的5%要高得多，如果卡哇伊·莱昂纳德没在西部决赛第一场受伤，结果会不会不一样？这种“平行宇宙”的想象，大概就像Go语言的select语句里同时监听多个channel，看哪个最先返回结果——可惜现实中,我们只能看到一条时间线。
写在最后：那年的数据躺在我硬盘里
前几天我又跑了一遍那个项目，终端里跳出2017年西部第八的开拓者战绩：41胜41负，那一年利拉德场均27分，但球队只能勉强挤进季后赛，我突然觉得，NBA排行榜跟编程里的性能排行榜挺像的——只看最终的胜负场次，就像只看代码的运行速度，忽略了代码的可读性、维护性、扩展性，开拓者那年进攻效率联盟第13，防守效率第20，典型的“偏科生”。
而我硬盘里那个老项目，现在偶尔还会被GitHub上的陌生人star一下，有人在issue里问能不能加2024年的数据，我说可以，但2017年的那份数据我舍不得删——那是我用Go写的第一个完整的数据分析项目，也是我熬夜看完总决赛后,一边激动一边敲完最后几行代码的产物。
就这样吧，NBA 2017年的排行榜，用Golang写出来，再读一遍，好像那年夏天的蝉鸣和键盘声,又响了一次。
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评论列表（4条）
我是ac米兰官网的签约作者“kyadmin”！
希望本篇文章《用Golang语言写一篇关于NBA排行榜2017的文章》能对你有所帮助！
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