Automatio

Kako scrapati Action Network podatke o sportskom klađenju

Naučite kako scrapati Action Network za kvote u stvarnom vremenu, javne podjele oklada i stručne pickove. Izgradite modele koristeći sharp money podatke i...

Započnite Besplatno Scrapanje
Action Network favicon
actionnetwork.comTeško
Pokrivenost:United StatesCanadaUnited KingdomGlobal
Dostupni podaci9 polja
NaslovCijenaLokacijaOpisSlikePodaci o prodavačuDatum objaveKategorijeAtributi
Sva polja za ekstrakciju
Naslov utakmiceLiga (NFL, NBA, itd.)Ime gostujućeg timaIme domaćeg timaPoint SpreadOver/Under zbrojeviMoneyline OddsPostotak javnog klađenjaPostotak broja listićaIndikatori Sharp ActionaPreporuka stručnog pickaPovijest pobjeda/gubitaka stručnjakaIme autoraDatum objaveIme kladioniceStatus izvješća o ozljedama
Tehnički zahtjevi
Potreban JavaScript
Bez prijave
Ima paginaciju
Nema službenog API-ja
Otkrivena anti-bot zaštita
DataDomeCloudflareRate LimitingIP BlockingBrowser Fingerprinting

Otkrivena anti-bot zaštita

DataDome
Detekcija botova u stvarnom vremenu s ML modelima. Analizira otisak uređaja, mrežne signale i obrasce ponašanja. Čest na e-commerce stranicama.
Cloudflare
Enterprise WAF i upravljanje botovima. Koristi JavaScript izazove, CAPTCHA i analizu ponašanja. Zahtijeva automatizaciju preglednika sa stealth postavkama.
Ograničenje brzine
Ograničava zahtjeve po IP-u/sesiji tijekom vremena. Može se zaobići rotacijskim proxyjevima, kašnjenjima zahtjeva i distribuiranim scrapingom.
IP blokiranje
Blokira poznate IP adrese podatkovnih centara i označene adrese. Zahtijeva rezidencijalne ili mobilne proxyje za učinkovito zaobilaženje.
Otisak preglednika
Identificira botove prema karakteristikama preglednika: canvas, WebGL, fontovi, dodaci. Zahtijeva lažiranje ili stvarne profile preglednika.

O Action Network

Otkrijte što Action Network nudi i koji se vrijedni podaci mogu izvući.

Tržišni autoritet u sportskom klađenju

Action Network je vodeća medijska kuća za sportsko klađenje koja pruža kvote u stvarnom vremenu, stručne analize i praćenje učinka. U vlasništvu Better Collectivea, služi kao glavno čvorište za kladioničare koji žele steći tehničku prednost na sjevernoameričkom tržištu. Platforma agregira linije iz glavnih legalnih kladionica, čineći je kritičnim izvorom za tržišni sentiment.

Vrijednost podataka o klađenju

Podaci platforme su jedinstveno vrijedni jer pružaju indikatore "Public Splits" i "Sharp Action". Ove metrike pokazuju gdje se kladi šira javnost u odnosu na to gdje profesionalni kockari (sharps) ulažu svoj novac. Scraping ovih podataka omogućuje analitičarima da identificiraju tržišnu vrijednost i obrnuto kretanje linija koje je često skriveno iza složenih sučelja.

Napredna sportska analitika

Ekstrakcijom podataka s Action Networka, developeri mogu ubacivati kvote uživo u prediktivne model sustave, automatizirati detekciju arbitraže i revidirati povijesne stope pobjeda visokoprofilnih hendikepera. Stranica sadrži strukturirane podatke o ozljedama, vremenskim uvjetima i povijesnim vrijednostima završnih linija koji su neophodni za bilo koju ozbiljnu strategiju sportskog klađenja.

O Action Network

Zašto Scrapati Action Network?

Otkrijte poslovnu vrijednost i slučajeve korištenja za izvlačenje podataka iz Action Network.

Pratite kretanje linija u stvarnom vremenu kako biste identificirali tržišna odstupanja u različitim kladionicama.

Pratite javne podjele klađenja u odnosu na profesionalnu sharp akciju kako biste slijedili tokove profesionalnog novca.

Agregirajte stručne pickove i povijesne podatke o izvedbi za praćenje ROI-ja i analizu sentimenta.

Ubacite podatke o kvotama uživo u automatizirane botove za arbitražno klađenje ili prediktivne machine learning modele.

Analizirajte povijesne vrijednosti završnih linija (CLV) kako biste procijenili učinkovitost tržišta sportskog klađenja.

Provedite istraživanje konkurencije o promocijama kladionica i bonus kodovima u različitim državama.

Izazovi Scrapanja

Tehnički izazovi s kojima se možete susresti prilikom scrapanja Action Network.

Agresivna anti-bot zaštita putem DataDome-a zahtijeva napredno zaobilaženje fingerprinting-a preglednika i stealth tehnike.

Stranica koristi Next.js i dinamičko učitavanje, što znači da podaci često nisu prisutni u početnom HTML izvoru i zahtijevaju JS rendering.

Česte promjene CSS klasa na front-endu čine selektore krhkima i zahtijevaju stalno održavanje skripti za scraping.

Agresivno ograničavanje brzine (rate limiting) na stranicama s visokim prometom poput 'Live Odds' može dovesti do trenutnog stavljanja IP-a na crnu listu ako se njime pažljivo ne upravlja.

Scrapajte Action Network s AI-jem

Bez kodiranja. Ekstrahirajte podatke u minutama s automatizacijom pogonjenom AI-jem.

Kako funkcionira

1

Opišite što trebate

Recite AI-ju koje podatke želite ekstrahirati s Action Network. Jednostavno upišite na prirodnom jeziku — bez koda ili selektora.

2

AI ekstrahira podatke

Naša umjetna inteligencija navigira Action Network, obrađuje dinamički sadržaj i ekstrahira točno ono što ste tražili.

3

Dobijte svoje podatke

Primite čiste, strukturirane podatke spremne za izvoz kao CSV, JSON ili slanje izravno u vaše aplikacije.

Zašto koristiti AI za scrapanje

Automatski zaobilazi složene DataDome i Cloudflare anti-bot mjere bez prilagođenog koda.
Koristi vizualni no-code selektor za lako ciljanje ugniježđenih tablica s kvotama i dinamičkih widgeta.
Omogućuje zakazano pokretanje za hvatanje brzih promjena linija tijekom vršnih sati, poput nedjeljnih jutara u NFL-u.
Integrira rotaciju proxyja odmah po postavljanju kako bi se izbjegle zabrane IP adresa tijekom učestale ekstrakcije podataka.
Počnite besplatno scrapati
Kreditna kartica nije potrebnaBesplatan plan dostupanBez postavljanja

AI olakšava scrapanje Action Network bez pisanja koda. Naša platforma pogonjena umjetnom inteligencijom razumije koje podatke želite — jednostavno ih opišite na prirodnom jeziku i AI će ih automatski ekstrahirati.

How to scrape with AI:
  1. Opišite što trebate: Recite AI-ju koje podatke želite ekstrahirati s Action Network. Jednostavno upišite na prirodnom jeziku — bez koda ili selektora.
  2. AI ekstrahira podatke: Naša umjetna inteligencija navigira Action Network, obrađuje dinamički sadržaj i ekstrahira točno ono što ste tražili.
  3. Dobijte svoje podatke: Primite čiste, strukturirane podatke spremne za izvoz kao CSV, JSON ili slanje izravno u vaše aplikacije.
Why use AI for scraping:
  • Automatski zaobilazi složene DataDome i Cloudflare anti-bot mjere bez prilagođenog koda.
  • Koristi vizualni no-code selektor za lako ciljanje ugniježđenih tablica s kvotama i dinamičkih widgeta.
  • Omogućuje zakazano pokretanje za hvatanje brzih promjena linija tijekom vršnih sati, poput nedjeljnih jutara u NFL-u.
  • Integrira rotaciju proxyja odmah po postavljanju kako bi se izbjegle zabrane IP adresa tijekom učestale ekstrakcije podataka.

No-Code Web Scraperi za Action Network

Klikni-i-odaberi alternative AI scrapanju

Nekoliko no-code alata poput Browse.ai, Octoparse, Axiom i ParseHub mogu vam pomoći scrapati Action Network bez pisanja koda. Ovi alati obično koriste vizualna sučelja za odabir podataka, iako mogu imati problema sa složenim dinamičkim sadržajem ili anti-bot mjerama.

Tipični Tijek Rada s No-Code Alatima

1
Instalirajte proširenje preglednika ili se registrirajte na platformi
2
Navigirajte do ciljane web stranice i otvorite alat
3
Odaberite podatkovne elemente za ekstrakciju klikom
4
Konfigurirajte CSS selektore za svako podatkovno polje
5
Postavite pravila paginacije za scrapanje više stranica
6
Riješite CAPTCHA (često zahtijeva ručno rješavanje)
7
Konfigurirajte raspored za automatska pokretanja
8
Izvezite podatke u CSV, JSON ili povežite putem API-ja

Česti Izazovi

Krivulja učenja

Razumijevanje selektora i logike ekstrakcije zahtijeva vrijeme

Selektori se kvare

Promjene na web stranici mogu pokvariti cijeli tijek rada

Problemi s dinamičkim sadržajem

Stranice bogate JavaScriptom zahtijevaju složena rješenja

Ograničenja CAPTCHA

Većina alata zahtijeva ručnu intervenciju za CAPTCHA

Blokiranje IP-a

Agresivno scrapanje može dovesti do blokiranja vaše IP adrese

No-Code Web Scraperi za Action Network

Nekoliko no-code alata poput Browse.ai, Octoparse, Axiom i ParseHub mogu vam pomoći scrapati Action Network bez pisanja koda. Ovi alati obično koriste vizualna sučelja za odabir podataka, iako mogu imati problema sa složenim dinamičkim sadržajem ili anti-bot mjerama.

Tipični Tijek Rada s No-Code Alatima
  1. Instalirajte proširenje preglednika ili se registrirajte na platformi
  2. Navigirajte do ciljane web stranice i otvorite alat
  3. Odaberite podatkovne elemente za ekstrakciju klikom
  4. Konfigurirajte CSS selektore za svako podatkovno polje
  5. Postavite pravila paginacije za scrapanje više stranica
  6. Riješite CAPTCHA (često zahtijeva ručno rješavanje)
  7. Konfigurirajte raspored za automatska pokretanja
  8. Izvezite podatke u CSV, JSON ili povežite putem API-ja
Česti Izazovi
  • Krivulja učenja: Razumijevanje selektora i logike ekstrakcije zahtijeva vrijeme
  • Selektori se kvare: Promjene na web stranici mogu pokvariti cijeli tijek rada
  • Problemi s dinamičkim sadržajem: Stranice bogate JavaScriptom zahtijevaju složena rješenja
  • Ograničenja CAPTCHA: Većina alata zahtijeva ručnu intervenciju za CAPTCHA
  • Blokiranje IP-a: Agresivno scrapanje može dovesti do blokiranja vaše IP adrese

Primjeri koda

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Napomena: Ovaj osnovni zahtjev će vjerojatno biti blokiran od strane DataDome-a bez naprednih zaglavlja/proxyja
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')
        # Primjer: Pronalaženje svih naslova utakmica na stranici s kvotama
        games = soup.find_all('h3')
        for game in games:
            print(f'Matchup pronađen: {game.get_text(strip=True)}')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'Blokirano od Anti-Bot zaštite ili Greška: {e}')

if __name__ == '__main__':
    scrape_action_news()

Kada Koristiti

Najbolje za statične HTML stranice gdje se sadržaj učitava na strani poslužitelja. Najbrži i najjednostavniji pristup kada JavaScript renderiranje nije potrebno.

Prednosti

  • ●Najbrže izvršavanje (bez opterećenja preglednika)
  • ●Najniža potrošnja resursa
  • ●Lako paralelizirati s asynciom
  • ●Izvrsno za API-je i statične stranice

Ograničenja

  • ●Ne može izvršiti JavaScript
  • ●Ne uspijeva na SPA-ovima i dinamičkom sadržaju
  • ●Može imati problema sa složenim anti-bot sustavima

How to Scrape Action Network with Code

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Napomena: Ovaj osnovni zahtjev će vjerojatno biti blokiran od strane DataDome-a bez naprednih zaglavlja/proxyja
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')
        # Primjer: Pronalaženje svih naslova utakmica na stranici s kvotama
        games = soup.find_all('h3')
        for game in games:
            print(f'Matchup pronađen: {game.get_text(strip=True)}')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'Blokirano od Anti-Bot zaštite ili Greška: {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:
        # Pokretanje sa stealth ponašanjem je neophodno za Action Network
        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')
        # Čekanje da se specifični kontejner s kvotama učita putem JavaScripta
        await page.wait_for_selector('div[class*="OddsTable"]')
        
        # Ekstrakcija podataka koristeći JS evaluaciju
        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 zahtijeva JS-rendering middleware poput Scrapy-Playwright
        # Ovaj primjer pretpostavlja da je middleware konfiguriran
        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()
            }

        # Rukovanje osnovnom paginacijom za arhive članaka
        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();
  
  // Navigacija do stranice s kvotama i čekanje da se mrežna aktivnost smiri
  await page.goto('https://www.actionnetwork.com/nfl/odds', { waitUntil: 'networkidle2' });
  
  // Ciljanje elemenata zaglavlja utakmica
  const results = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('h3'));
    return items.map(item => item.innerText);
  });
  
  console.log('Pronađene utakmice:', results);
  await browser.close();
})();

Što Možete Učiniti S Podacima Action Network

Istražite praktične primjene i uvide iz podataka Action Network.

Nadzorna ploča za usporedbu kvota

Izradite alat koji uspoređuje linije klađenja u različitim kladionicama kako biste pronašli najveću moguću isplatu za bilo koju utakmicu.

Kako implementirati:

  1. 1Scrapajte kvote uživo sa stranica specifičnih za sport (npr. /nba/odds).
  2. 2Mapirajte različita imena kladionica u jedinstveni interni ID.
  3. 3Identificirajte 'Best Price' za spread i moneyline.
  4. 4Osvježavajte podatke svake 2-5 minute kako biste osigurali točnost.

Koristite Automatio za izvlačenje podataka iz Action Network i izgradite ove aplikacije bez pisanja koda.

Što Možete Učiniti S Podacima Action Network

  • Nadzorna ploča za usporedbu kvota

    Izradite alat koji uspoređuje linije klađenja u različitim kladionicama kako biste pronašli najveću moguću isplatu za bilo koju utakmicu.

    1. Scrapajte kvote uživo sa stranica specifičnih za sport (npr. /nba/odds).
    2. Mapirajte različita imena kladionica u jedinstveni interni ID.
    3. Identificirajte 'Best Price' za spread i moneyline.
    4. Osvježavajte podatke svake 2-5 minute kako biste osigurali točnost.
  • Sustav upozorenja na Sharp Money

    Automatizirajte otkrivanje 'Sharp Action' identificiranjem utakmica u kojima se linija klađenja kreće protiv većine javnosti.

    1. Ekstrahirajte Public % i Ticket % iz Action Network signala.
    2. Pratite 'Reverse Line Movement' (kada se linija pomiče suprotno od strane na koju se kladi većina javnosti).
    3. Šaljite automatizirana Telegram ili Discord upozorenja kada se detektira sharp signal.
    4. Pratite povijesnu stopu uspjeha ovih specifičnih signala.
  • Revizor učinka eksperata

    Provjerite i pratite povijesnu točnost sportskih analitičara i profesionalnih hendikepera na platformi.

    1. Svakodnevno scrapajte odjeljak 'Picks' kako biste zabilježili sve preporuke stručnjaka.
    2. Spojite ove podatke sa stvarnim rezultatima utakmica scrapanim putem sports API.
    3. Izračunajte ROI, postotak pobjeda i dobit/gubitak u jedinicama za svakog stručnjaka.
    4. Generirajte ljestvicu kako biste identificirali najpouzdanije stručnjake za određene niše.
  • Prediktivni model utjecaja ozljeda

    Analizirajte kako su ozljede određenih igrača u korelaciji s kretanjem linija i konačnim ishodima utakmica.

    1. Scrapajte stranice 'Injury Report' za sve aktivne timove.
    2. Kategorizirajte utjecaj igrača (Zvijezda, Starter, Igrač uloge).
    3. Povežite objave o ozljedama s trenutnim pomacima u spreadu poena.
    4. Koristite povijesne podatke za izgradnju model koji predviđa kretanje linija na temelju vijesti o ozljedama.
Vise od samo promptova

Poboljšajte svoj radni tijek sa AI Automatizacijom

Automatio kombinira moc AI agenata, web automatizacije i pametnih integracija kako bi vam pomogao postici vise za manje vremena.

AI Agenti
Web Automatizacija
Pametni Tokovi

Pro Savjeti Za Scrapanje Action Network

Stručni savjeti za uspješno izvlačenje podataka iz Action Network.

Koristite visokokvalitetne rezidencijalne proxyje. DataDome je izuzetno učinkovit u identificiranju i blokiranju data centar IP raspona od AWS, GCP i DigitalOcean pružatelja.

Potražite <script id="__NEXT_DATA__"> tag u HTML izvornom kodu. On sadrži JSON objekt sa stanjem stranice, što pruža čišće podatke od parsiranja HTML-a.

Scrapajte tijekom termina s visokim prometom (poput nedjelje od 15:00 do 18:00 CET) za najtočnije podatke o 'closing' linijama i javnim podjelama oklada.

Rotirajte svoje User-Agent stringove i implementirajte nasumične odgode između zahtjeva kako biste oponašali obrasce pregledavanja ljudi i izbjegli aktivaciju DataDome zaštite.

Fokusirajte se na 'Odds' poddirektorije (/nba/odds, /nfl/odds) jer te stranice imaju konzistentniju strukturu u usporedbi s uredničkim člancima.

Pohranite svoje podatke u time-series bazu podataka poput InfluxDB ili TimescaleDB kako biste učinkovito pratili kako se linije kreću od otvaranja do zatvaranja.

Svjedočanstva

Sto Kazu Nasi Korisnici

Pridruzite se tisucama zadovoljnih korisnika koji su transformirali svoj radni tijek

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

Povezani Web Scraping

How to Scrape GitHub | The Ultimate 2025 Technical Guide

How to Scrape GitHub | The Ultimate 2025 Technical Guide

GitHub
How to Scrape Wikipedia: The Ultimate Web Scraping Guide

How to Scrape Wikipedia: The Ultimate Web Scraping Guide

Wikipedia
How to Scrape Britannica: Educational Data Web Scraper

How to Scrape Britannica: Educational Data Web Scraper

Encyclopedia Britannica
How to Scrape RethinkEd: A Technical Data Extraction Guide

How to Scrape RethinkEd: A Technical Data Extraction Guide

RethinkEd
How to Scrape Pollen.com: Local Allergy Data Extraction Guide

How to Scrape Pollen.com: Local Allergy Data Extraction Guide

Pollen.com
How to Scrape Weather.com: A Guide to Weather Data Extraction

How to Scrape Weather.com: A Guide to Weather Data Extraction

Weather.com
How to Scrape Worldometers for Real-Time Global Statistics

How to Scrape Worldometers for Real-Time Global Statistics

Worldometers
How to Scrape American Museum of Natural History (AMNH)

How to Scrape American Museum of Natural History (AMNH)

American Museum of Natural History

Često Postavljana Pitanja o Action Network

Pronađite odgovore na česta pitanja o Action Network