本文目录导读：
你问的“开源项目统计挑球过人次数”这个表述，我推测你可能指的是足球（Soccer）领域的比赛数据统计，或者是电子游戏（如FIFA、实况足球）内的个人技术统计。
要回答“多不多”，需要先明确你说的是数据记录本身，还是某款游戏中的动作频率，我分两种最可能的情况为你解答：
你在问“开源数据项目”是否统计这个动作
在专业的足球数据公开平台（如StatsBomb、Opta的开源子集）中，挑球过人（或叫“颠球摆脱”、“彩虹过人”）这种花式动作，通常不会被单独列为一项核心统计指标。
原因如下：
- 统计口径不统一：普通的“过人”（Take-ons或Dribbles）通常指带球过程中正面突破防守者，而“挑球过人是”一种特定的技巧动作，开源数据抓取主要靠视频标记，为了保持数据一致性，通常只记录结果（成功突破防守）而不刻意区分动作类型——除非是像彩虹过人这类极具噱头的动作，偶尔会被记者单独制作成集锦。
- 开源项目的侧重点：像StatsBomb的开源免费数据集，主要覆盖五大联赛和特定锦标赛，核心统计包括射门（xG）、传球、抢断、压力等，如果需要单独统计“挑球”次数，需要自定义数据抓取，目前没有现成的巨量开源数据库提供这个细分标签。
- 商业化数据（如OPTA）：他们有“花活（Flair）”类别的统计，但属于付费高级数据，且评分权重并不高，主要用来做赛后趣味盘点（比如内马尔一场比赛尝试了几次彩虹过人）。
简单来说：在正规的开源统计数据里，“挑球过人”不作为一种常见累积次数的指标出现在榜单中，所以“不多”，甚至几乎没有。
你是在问“开源游戏”或“AI测试”中的动作频率
如果你指的是某种人工智能开源项目（比如通过强化学习训练出的足球机器人），或者某款开源游戏引擎（例如用Python写的足球模拟器）：
- 动作设定：开源项目很多时候是为了验证算法（如跑动、传球路线优化），对花哨动作（挑球）的定义往往比较模糊，除非开发者专门写了绕过防守的“跳跃逻辑”，否则在训练中出现的频率很低，因为AI会寻找最小消耗路径——通常就是绕开，而不是挑球过人。
- 频率比较：这类开源项目通常不会把“挑球”作为主要行为目标，所以频率非常稀薄。
如果你想问的是现实中的球星数据（参考）
如果你是想问“某位球星（比如内马尔）在比赛中挑球过人的次数多不多”，在没有官方精确计数器的情况下，通常只能靠赛后视频复盘，这类动作平均下来，一名喜爱炫技的球员每场大约只有 5次到2次 左右的尝试（且不保证成功），属于低概率事件，相比起普通的护球变向，挑球过人在实战中风险极高（容易被断），所以大部分球员不会频繁使用。
有一种可能的情况是：有人用Python写了个抓取足球论坛或体育新闻的爬虫，统计“挑球过人”这个词语在报道中出现的频率。 如果是那样，那就要看你统计的时间窗口（比如内马尔转会期，这个词出现频率会飙升）。
为了给你最准确的回答，我建议你补充一下信息：
- 你是指现实足球比赛的开源数据？
- 还是指电子游戏/FIFA里的技能统计？
- 还是指某段代码或AI模型里的动作？
请告诉我具体的背景,我再帮你精确判断这个“多不多”是相对什么概念而言的，麻烦补充一下啦！
