So scrapen Sie Sportwetten-Daten von Action Network
Erfahren Sie, wie Sie Action Network für Echtzeit-Wettquoten, Public-Splits und Experten-Picks scrapen. Erstellen Sie Modelle mit Sharp-Money-Daten und...
Anti-Bot-Schutz erkannt
- DataDome
- Echtzeit-Bot-Erkennung mit ML-Modellen. Analysiert Geräte-Fingerabdruck, Netzwerksignale und Verhaltensmuster. Häufig auf E-Commerce-Seiten.
- Cloudflare
- Enterprise-WAF und Bot-Management. Nutzt JavaScript-Challenges, CAPTCHAs und Verhaltensanalyse. Erfordert Browser-Automatisierung mit Stealth-Einstellungen.
- Rate Limiting
- Begrenzt Anfragen pro IP/Sitzung über Zeit. Kann mit rotierenden Proxys, Anfrageverzögerungen und verteiltem Scraping umgangen werden.
- IP-Blockierung
- Blockiert bekannte Rechenzentrums-IPs und markierte Adressen. Erfordert Residential- oder Mobile-Proxys zur effektiven Umgehung.
- Browser-Fingerprinting
- Identifiziert Bots anhand von Browser-Eigenschaften: Canvas, WebGL, Schriftarten, Plugins. Erfordert Spoofing oder echte Browser-Profile.
Über Action Network
Entdecken Sie, was Action Network bietet und welche wertvollen Daten extrahiert werden können.
Marktautorität für Sportwetten
Action Network ist das führende Medienunternehmen für Sportwetten und bietet Quoten in Echtzeit, Expertenanalysen und Performance-Tracking. Als Teil von Better Collective dient es als zentraler Hub für Wettende, die sich im nordamerikanischen Markt einen technischen Vorteil verschaffen wollen. Die Plattform aggregiert Lines von großen legalen Sportsbooks und ist damit eine entscheidende Quelle für das Marktsentiment.
Wert von Wett-Daten
Die Daten der Plattform sind besonders wertvoll, da sie Indikatoren für "Public Splits" und "Sharp Action" liefern. Diese Metriken zeigen, worauf die breite Öffentlichkeit wettet und wo professionelle Spieler (Sharps) ihr Geld platzieren. Das Scrapen dieser Daten ermöglicht es Analysten, Marktwert und Reverse Line Movement zu identifizieren, die oft hinter komplexen Benutzeroberflächen verborgen sind.
Fortgeschrittene Sportanalytik
Durch das Extrahieren von Daten von Action Network können Entwickler Live-Quoten in prädiktive Modelle einspeisen, die Arbitrage-Erkennung automatisieren und die historischen Gewinnraten von bekannten Handicappern prüfen. Die Seite enthält strukturierte Daten zu Verletzungen, Wetterbedingungen und historischen Closing-Line-Werten, die für jede ernsthafte Sportwetten-Strategie unerlässlich sind.
Warum Action Network Scrapen?
Entdecken Sie den Geschäftswert und die Anwendungsfälle für die Datenextraktion von Action Network.
Überwachung von Line-Movements in Echtzeit, um Marktunstimmigkeiten bei verschiedenen Sportsbooks zu identifizieren.
Verfolgen von Public Betting-Splits gegenüber professioneller Sharp Action, um professionellen Geldflüssen zu folgen.
Aggregieren von Experten-Picks und historischen Performance-Daten für ROI-Tracking und Sentiment-Analyse.
Einspeisen von Live-Quotendaten in automatisierte Arbitrage-Wettbots oder prädiktive Machine Learning Modelle.
Analyse historischer Closing-Line-Werte (CLV), um die Effizienz von Sportwettenmärkten zu bewerten.
Durchführung von Wettbewerbsforschung zu Sportsbook-Promotionen und Bonus-Codes in verschiedenen Bundesstaaten.
Scraping-Herausforderungen
Technische Herausforderungen beim Scrapen von Action Network.
Aggressiver Anti-Bot-Schutz durch DataDome erfordert fortgeschrittene Techniken zum Bypass von Browser-Fingerprinting und Stealth-Methoden.
Die Website verwendet Next.js und dynamisches Laden, was bedeutet, dass Daten oft nicht im initialen HTML-Quellcode vorhanden sind und JS-Rendering erfordern.
Häufige Änderungen an den Front-End-CSS-Klassen machen Selektoren anfällig und erfordern eine ständige Wartung der Scraping-Skripte.
Aggressives Rate-Limiting auf hochfrequentierten Seiten wie 'Live Odds' kann bei unsachgemäßer Handhabung zu sofortigem IP-Blacklisting führen.
Scrape Action Network mit KI
Kein Code erforderlich. Extrahiere Daten in Minuten mit KI-gestützter Automatisierung.
So funktioniert's
Beschreibe, was du brauchst
Sag der KI, welche Daten du von Action Network extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
KI extrahiert die Daten
Unsere künstliche Intelligenz navigiert Action Network, verarbeitet dynamische Inhalte und extrahiert genau das, was du angefordert hast.
Erhalte deine Daten
Erhalte saubere, strukturierte Daten, bereit zum Export als CSV, JSON oder zum direkten Senden an deine Apps und Workflows.
Warum KI zum Scraping nutzen
KI macht es einfach, Action Network zu scrapen, ohne Code zu schreiben. Unsere KI-gestützte Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um zu verstehen, welche Daten du möchtest — beschreibe es einfach in natürlicher Sprache und die KI extrahiert sie automatisch.
How to scrape with AI:
- Beschreibe, was du brauchst: Sag der KI, welche Daten du von Action Network extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
- KI extrahiert die Daten: Unsere künstliche Intelligenz navigiert Action Network, verarbeitet dynamische Inhalte und extrahiert genau das, was du angefordert hast.
- Erhalte deine Daten: Erhalte saubere, strukturierte Daten, bereit zum Export als CSV, JSON oder zum direkten Senden an deine Apps und Workflows.
Why use AI for scraping:
- Umgeht komplexe DataDome- und Cloudflare-Anti-Bot-Maßnahmen automatisch ohne eigenen Code.
- Nutzt einen visuellen No-Code-Selektor, um geschachtelte Wetttabellen und dynamische Quoten-Widgets einfach anzuvisieren.
- Ermöglicht geplante Ausführungen, um schnelllebige Wettlinien während Spitzenzeiten wie NFL-Sonntagmorgen zu erfassen.
- Integriert Proxy-Rotation direkt out-of-the-box, um IP-Sperren bei hochfrequenter Datenextraktion zu vermeiden.
No-Code Web Scraper für Action Network
Point-and-Click-Alternativen zum KI-gestützten Scraping
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Action Network helfen. Diese Tools verwenden visuelle Oberflächen zur Elementauswahl, haben aber Kompromisse im Vergleich zu KI-gestützten Lösungen.
Typischer Workflow mit No-Code-Tools
Häufige Herausforderungen
Lernkurve
Das Verständnis von Selektoren und Extraktionslogik braucht Zeit
Selektoren brechen
Website-Änderungen können den gesamten Workflow zerstören
Probleme mit dynamischen Inhalten
JavaScript-lastige Seiten erfordern komplexe Workarounds
CAPTCHA-Einschränkungen
Die meisten Tools erfordern manuelle Eingriffe bei CAPTCHAs
IP-Sperrung
Aggressives Scraping kann zur Sperrung Ihrer IP führen
No-Code Web Scraper für Action Network
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Action Network helfen. Diese Tools verwenden visuelle Oberflächen zur Elementauswahl, haben aber Kompromisse im Vergleich zu KI-gestützten Lösungen.
Typischer Workflow mit No-Code-Tools
- Browser-Erweiterung installieren oder auf der Plattform registrieren
- Zur Zielwebseite navigieren und das Tool öffnen
- Per Point-and-Click die zu extrahierenden Datenelemente auswählen
- CSS-Selektoren für jedes Datenfeld konfigurieren
- Paginierungsregeln zum Scrapen mehrerer Seiten einrichten
- CAPTCHAs lösen (erfordert oft manuelle Eingabe)
- Zeitplanung für automatische Ausführungen konfigurieren
- Daten als CSV, JSON exportieren oder per API verbinden
Häufige Herausforderungen
- Lernkurve: Das Verständnis von Selektoren und Extraktionslogik braucht Zeit
- Selektoren brechen: Website-Änderungen können den gesamten Workflow zerstören
- Probleme mit dynamischen Inhalten: JavaScript-lastige Seiten erfordern komplexe Workarounds
- CAPTCHA-Einschränkungen: Die meisten Tools erfordern manuelle Eingriffe bei CAPTCHAs
- IP-Sperrung: Aggressives Scraping kann zur Sperrung Ihrer IP führen
Code-Beispiele
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Hinweis: Dieser einfache Request wird wahrscheinlich von DataDome ohne fortgeschrittene Header/Proxies blockiert
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}
def scrape_action_news():
url = 'https://www.actionnetwork.com/nfl/odds'
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Beispiel: Alle Spieltitel auf der Quoten-Seite finden
games = soup.find_all('h3')
for game in games:
print(f'Matchup gefunden: {game.get_text(strip=True)}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Blockiert durch Anti-Bot oder Fehler: {e}')
if __name__ == '__main__':
scrape_action_news()Wann verwenden
Am besten für statische HTML-Seiten, bei denen Inhalte serverseitig geladen werden. Der schnellste und einfachste Ansatz, wenn kein JavaScript-Rendering erforderlich ist.
Vorteile
- ●Schnellste Ausführung (kein Browser-Overhead)
- ●Geringster Ressourcenverbrauch
- ●Einfach zu parallelisieren mit asyncio
- ●Ideal für APIs und statische Seiten
Einschränkungen
- ●Kann kein JavaScript ausführen
- ●Scheitert bei SPAs und dynamischen Inhalten
- ●Kann bei komplexen Anti-Bot-Systemen Probleme haben
Wie man Action Network mit Code scrapt
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Hinweis: Dieser einfache Request wird wahrscheinlich von DataDome ohne fortgeschrittene Header/Proxies blockiert
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}
def scrape_action_news():
url = 'https://www.actionnetwork.com/nfl/odds'
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Beispiel: Alle Spieltitel auf der Quoten-Seite finden
games = soup.find_all('h3')
for game in games:
print(f'Matchup gefunden: {game.get_text(strip=True)}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Blockiert durch Anti-Bot oder Fehler: {e}')
if __name__ == '__main__':
scrape_action_news()Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
async def scrape_odds():
async with async_playwright() as p:
# Das Starten mit Stealth-ähnlichem Verhalten ist für Action Network notwendig
browser = await p.chromium.launch(headless=True)
context = await browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
page = await context.new_page()
await page.goto('https://www.actionnetwork.com/nba/odds')
# Warten, bis der spezifische Quoten-Container via JavaScript geladen wurde
await page.wait_for_selector('div[class*="OddsTable"]')
# Daten mittels JS-Evaluation extrahieren
game_info = await page.eval_on_selector_all('div[class*="GameName"]', 'elements => elements.map(e => e.innerText)')
for game in game_info:
print(f'NBA Matchup: {game}')
await browser.close()
asyncio.run(scrape_odds())Python + Scrapy
import scrapy
class ActionSpider(scrapy.Spider):
name = 'action_spider'
start_urls = ['https://www.actionnetwork.com/nfl/odds']
def parse(self, response):
# Action Network erfordert eine JS-Rendering-Middleware wie Scrapy-Playwright
# Dieses Beispiel setzt voraus, dass die Middleware konfiguriert ist
for matchup in response.css('div.odds-row'):
yield {
'team': matchup.css('span.team-name::text').get(),
'spread': matchup.css('div.spread-value::text').get(),
'moneyline': matchup.css('div.moneyline-value::text').get()
}
# Handling der Basis-Paginierung für Artikelarchive
next_page = response.css('a.next-page-link::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Zur Quoten-Seite navigieren und warten, bis das Netzwerk zur Ruhe kommt
await page.goto('https://www.actionnetwork.com/nfl/odds', { waitUntil: 'networkidle2' });
// Die Header-Elemente der Spiele anvisieren
const results = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('h3'));
return items.map(item => item.innerText);
});
console.log('Gefundene Spiele:', results);
await browser.close();
})();Was Sie mit Action Network-Daten machen können
Entdecken Sie praktische Anwendungen und Erkenntnisse aus Action Network-Daten.
Quotenvergleichs-Dashboard
Erstellen Sie ein Tool, das Wettlinien über verschiedene Sportsbooks hinweg vergleicht, um die höchstmögliche Auszahlung für ein bestimmtes Spiel zu finden.
So implementieren Sie es:
- 1Scrapen von Live-Quoten von sportspezifischen Seiten (z. B. /nba/odds).
- 2Mapping verschiedener Sportsbook-Namen auf eine einheitliche interne ID.
- 3Identifizieren des 'Best Price' für sowohl Spread als auch Moneyline.
- 4Aktualisieren der Daten alle 2–5 Minuten, um Genauigkeit zu gewährleisten.
Verwenden Sie Automatio, um Daten von Action Network zu extrahieren und diese Anwendungen ohne Code zu erstellen.
Was Sie mit Action Network-Daten machen können
- Quotenvergleichs-Dashboard
Erstellen Sie ein Tool, das Wettlinien über verschiedene Sportsbooks hinweg vergleicht, um die höchstmögliche Auszahlung für ein bestimmtes Spiel zu finden.
- Scrapen von Live-Quoten von sportspezifischen Seiten (z. B. /nba/odds).
- Mapping verschiedener Sportsbook-Namen auf eine einheitliche interne ID.
- Identifizieren des 'Best Price' für sowohl Spread als auch Moneyline.
- Aktualisieren der Daten alle 2–5 Minuten, um Genauigkeit zu gewährleisten.
- Sharp-Money-Alarmsystem
Automatisieren Sie die Erkennung von 'Sharp Action', indem Sie Spiele identifizieren, bei denen sich die Wettlinie gegen die Mehrheit der Öffentlichkeit bewegt.
- Extrahieren von Public % und Ticket % aus den Action Network Signalen.
- Überwachen auf 'Reverse Line Movement' (Line bewegt sich entgegengesetzt zur starken Publikumsseite).
- Senden automatisierter Telegram- oder Discord-Alarme, wenn ein Sharp-Signal erkannt wird.
- Verfolgen der historischen Erfolgsquote dieser spezifischen Signale.
- Experten-Performance-Auditor
Verifizieren und verfolgen Sie die historische Genauigkeit von Sportanalysten und professionellen Handicappern auf der Plattform.
- Tägliches Scrapen der 'Picks'-Sektion, um alle Expertenempfehlungen zu protokollieren.
- Zusammenführen dieser Daten mit tatsächlichen Spielergebnissen aus einer Sport-API.
- Berechnen von ROI, Gewinnprozentsatz und Profit/Loss in Units für jeden Experten.
- Erstellen einer Rangliste, um die zuverlässigsten Nischenexperten zu identifizieren.
- Prädiktives Modell für Verletzungsauswirkungen
Analysieren Sie, wie bestimmte Spielerverletzungen mit Line-Bewegungen und finalen Spielergebnissen korrelieren.
- Scrapen der 'Injury Report'-Seiten für alle aktiven Teams.
- Kategorisieren des Spielereinflusses (Star, Starter, Rollenspieler).
- Korrelieren von Verletzungsmeldungen mit unmittelbaren Verschiebungen im Point-Spread.
- Nutzen der historischen Daten zum Aufbau eines Modells, das Line-Bewegungen basierend auf Verletzungsnachrichten vorhersagt.
Optimieren Sie Ihren Workflow mit KI-Automatisierung
Automatio kombiniert die Kraft von KI-Agenten, Web-Automatisierung und intelligenten Integrationen, um Ihnen zu helfen, mehr in weniger Zeit zu erreichen.
Profi-Tipps für das Scrapen von Action Network
Expertentipps für die erfolgreiche Datenextraktion von Action Network.
Verwenden Sie hochwertige Residential-Proxies. DataDome ist extrem effektiv darin, Rechenzentrum-IP-Bereiche von AWS, GCP und DigitalOcean zu identifizieren und zu blockieren.
Suchen Sie im HTML-Quellcode nach dem Tag <script id="__NEXT_DATA__">. Dieser enthält ein JSON-Objekt mit dem Seitenstatus und liefert sauberere Daten als das Parsen von HTML.
Scrapen Sie während Hochlastzeiten (wie sonntags von 9:00 bis 12:00 Uhr EST), um die genauesten 'Closing'-Line-Daten und Public-Splits zu erhalten.
Rotieren Sie Ihre User-Agent-Strings und implementieren Sie zufällige Verzögerungen zwischen den Requests, um menschliches Browsing-Verhalten zu simulieren und das Auslösen von DataDome zu vermeiden.
Konzentrieren Sie sich auf die 'Odds'-Unterverzeichnisse (/nba/odds, /nfl/odds), da diese Seiten im Vergleich zu redaktionellen Artikeln eine konsistentere Struktur aufweisen.
Speichern Sie Ihre Daten in einer Time-Series-Datenbank wie InfluxDB oder TimescaleDB, um effektiv zu verfolgen, wie sich Lines vom Open bis zum Close bewegen.
Erfahrungsberichte
Was Unsere Nutzer Sagen
Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Verwandte Web Scraping
How to Scrape GitHub | The Ultimate 2025 Technical Guide
How to Scrape Wikipedia: The Ultimate Web Scraping Guide
How to Scrape Britannica: Educational Data Web Scraper
How to Scrape RethinkEd: A Technical Data Extraction Guide
How to Scrape Pollen.com: Local Allergy Data Extraction Guide
How to Scrape Weather.com: A Guide to Weather Data Extraction
How to Scrape Worldometers for Real-Time Global Statistics
How to Scrape American Museum of Natural History (AMNH)
Häufig gestellte Fragen zu Action Network
Finden Sie Antworten auf häufige Fragen zu Action Network