https://db.netkeiba.com/race/レースID

https://race.netkeiba.com/race/result.html?race_id=レースID&rf=race_list

class raceResults:
    @staticmethod
    def scrape(race_id_list):
        """
        レース結果データをスクレイピングする関数（race.netkeiba.com用）
        ex) https://race.netkeiba.com/race/result.html?race_id=202307010611

        Parameters:
        ----------
        race_id_list : list
            レースIDのリスト
        Returns:
        ----------
        race_results_df : pandas.DataFrame
            全レース結果データをまとめてDataFrame型にしたもの
        """
        #race_idをkeyにしてDataFrame型を格納
        race_results = {}
        race_results_tairetsu = {}
        race_results_pace = {}
        
        for race_id in tqdm(race_id_list):
            time.sleep(1)
            try:
                url = f"https://race.netkeiba.com/race/result.html?race_id={race_id}&rf=race_list"

                #メインとなるテーブルデータを取得
                df = pd.read_html(url)[0]
                
                # 上記以外はスクレイピングする
                html = requests.get(url)
                html.encoding = "EUC-JP"
                soup = bs4.BeautifulSoup(html.text, "html.parser")
                
                # レース名
                df["race_name"] = soup.find("div", attrs={"class": "RaceName"}).text.replace('\n', '')
                
                # レースの種類、コースの長さ、天気・馬場
                race_info01 = soup.find("div", attrs={"class": "RaceData01"}).text
                infos = race_info01.splitlines()
                
                race_type_distance = infos[1].split(' / ')[1]
                m = re.match(r'(\D)(\d+)m', race_type_distance)
                df["race_type"] = m.group(1).replace('ダ','ダート').replace('障','障害')
                df["course_len"] = m.group(2)
                
                weather = infos[2].replace('/ 天候:','')
                df["weather"] = weather
                
                ground_state = infos[3].replace('/ 馬場:','').replace('稍','稍重')
                df["ground_state"] = ground_state
                
                # 日付・クラス
                title = soup.find("title").text
                
                date = re.search(r'^.* (\d+年\d+月\d+日) .*', title).group(1)
                df["race_date"] = date
                
                # 条件
                jyoken = soup.find("div", attrs={"class": "RaceData02"}).find_all("span")[3].text
                jyoken = jyoken.replace('サラ系','')
                df["jyoken"] = jyoken
                
                # クラス
                uclass = soup.find("div", attrs={"class": "RaceData02"}).find_all("span")[4].text
                
                # オープンの場合はグレード情報を取得する
                if uclass == "オープン":
                  grade = re.search(r'\(([^)]+)\)', title.split("|")[0])
                  if grade:
                    if grade.group(1) == "L":
                      df["class"] = f"{uclass}（{grade.group(1)}）"
                    else:
                      df["class"] = grade.group(1)
                  else:
                    df["class"] = uclass
                else:
                  df["class"] = uclass

                #馬ID、騎手IDをスクレイピング
                horse_id_list = []
                horse_a_list = soup.find("table", attrs={"summary": "全着順"}).find_all(
                    "a", attrs={"href": re.compile("^https://db.netkeiba.com/horse")}
                )
                for a in horse_a_list:
                    horse_id = re.findall(r"\d+", a["href"])
                    horse_id_list.append(horse_id[0])
                jockey_id_list = []
                jockey_a_list = soup.find("table", attrs={"summary": "全着順"}).find_all(
                    "a", attrs={"href": re.compile("^https://db.netkeiba.com/jockey")}
                )
                for a in jockey_a_list:
                    jockey_id = re.findall(r"\d+", a["href"])
                    jockey_id_list.append(jockey_id[0])
                df["horse_id"] = horse_id_list
                df["jockey_id"] = jockey_id_list
                #インデックスをrace_idにする
                df.index = [race_id] * len(df)
                race_results[race_id] = df
            #存在しないrace_idを飛ばす
            except IndexError:
                continue
            except AttributeError: #存在しないrace_idでAttributeErrorになるページもあるので追加
                continue
            #wifiの接続が切れた時などでも途中までのデータを返せるようにする
            except Exception as e:
                print(e)
                break
            #Jupyterで停止ボタンを押した時の対処
            except:
                break
                
        #pd.DataFrame型にして一つのデータにまとめる
        race_results_df = pd.concat([race_results[key] for key in race_results])
        return race_results_df