Hogyan gyűjtsünk Action Network sportfogadási adatokat
Tanulja meg, hogyan gyűjthet az Action Network oldalról valós idejű fogadási oddsokat, nyilvános megoszlásokat és szakértői tippeket. Építsen modelleket sharp...
Anti-bot védelem észlelve
- DataDome
- Valós idejű botészlelés ML modellekkel. Eszközujjlenyomatot, hálózati jeleket és viselkedési mintákat elemez. Gyakori az e-kereskedelmi oldalakon.
- Cloudflare
- Vállalati szintű WAF és botkezelés. JavaScript kihívásokat, CAPTCHA-kat és viselkedéselemzést használ. Böngészőautomatizálás szükséges rejtett beállításokkal.
- Sebességkorlátozás
- IP/munkamenet alapú kéréseket korlátoz időben. Forgó proxykkal, kéréskésleltetéssel és elosztott scrapinggel megkerülhető.
- IP-blokkolás
- Ismert adatközponti IP-ket és megjelölt címeket blokkol. Lakossági vagy mobil proxyk szükségesek a hatékony megkerüléshez.
- Böngésző ujjlenyomat
- Botokat azonosít a böngésző jellemzői alapján: canvas, WebGL, betűtípusok, bővítmények. Hamisítás vagy valódi böngészőprofilok szükségesek.
A(z) Action Network Névjegye
Fedezze fel, mit kínál a(z) Action Network és milyen értékes adatok nyerhetők ki.
Piaci szaktekintély a sportfogadásban
Az Action Network a vezető sportfogadási médiavállalat, amely valós idejű oddsokat, szakértői elemzéseket és teljesítménykövetést kínál. A Better Collective tulajdonában lévő platform az elsődleges csomópont azon fogadók számára, akik technikai előnyre vágynak az észak-amerikai piacon. A platform összesíti a jelentősebb legális fogadóirodák sorait, így a piaci hangulat kritikus forrásává vált.
A fogadási adatok értéke
A platform adatai egyedülállóan értékesek, mivel „Public Splits” (nyilvános megoszlás) és „Sharp Action” (profi fogadók aktivitása) indikátorokat szolgáltatnak. Ezek a mutatók megmutatják, hová fogad a nagyközönség, szemben azzal, hová helyezik a pénzüket a hivatásos szerencsejátékosok (sharpok). Ezen adatok gyűjtése lehetővé teszi az elemzők számára a piaci érték azonosítását és a fordított vonalmozgások (reverse line movement) felismerését, amelyek gyakran rejtve maradnak az összetett felületek mögött.
Fejlett sportanalitika
Az Action Network adatainak kinyerésével a fejlesztők élő oddsokat táplálhatnak prediktív modellekbe, automatizálhatják az arbitrázs-észlelést, és ellenőrizhetik a nagy hírű tippadók történeti nyerési arányait. Az oldal strukturált adatokat tartalmaz a sérülésekről, az időjárási viszonyokról és a történeti záró odds értékekről, amelyek elengedhetetlenek minden komoly sportfogadási stratégiához.
Miért Kell Scrapelni a(z) Action Network-t?
Fedezze fel a(z) Action Network-ból történő adatkinyerés üzleti értékét és felhasználási eseteit.
Valós idejű vonalmozgások figyelése a piaci eltérések azonosításához a különböző fogadóirodák között.
A nyilvános fogadási megoszlások és a professzionális sharp action követése a profi pénzáramlások monitorozásához.
Szakértői tippek és történeti teljesítményadatok összesítése ROI-követéshez és hangulatelemzéshez.
Élő odds adatok betáplálása automatizált arbitrázs fogadó botokba vagy prediktív machine learning modellekbe.
A történeti záró odds értékek (CLV) elemzése a sportfogadási piacok hatékonyságának értékeléséhez.
Versenytárs-kutatás végzése a fogadóirodák promócióiról és bónuszkódjairól a különböző államokban.
Scraping Kihívások
Technikai kihívások, amelyekkel a(z) Action Network scrapelésekor találkozhat.
Az agresszív anti-bot védelem a DataDome-on keresztül fejlett böngésző-ujjlenyomat megkerülést és stealth technikákat igényel.
Az oldal Next.js-t és dinamikus betöltést használ, ami azt jelenti, hogy az adatok gyakran nincsenek jelen a kezdeti HTML forrásban, és JS renderelést igényelnek.
A front-end CSS osztályok gyakori változtatása törékennyé teszi a szelektorokat, és a scraping szkriptek folyamatos karbantartását igényli.
Az agresszív sebességkorlátozás (rate limiting) a nagy forgalmú oldalakon, mint az „élő oddsok”, azonnali IP-feketelistázáshoz vezethet, ha nem kezelik óvatosan.
Scrapeld a Action Network-t AI-val
Nincs szükség kódolásra. Nyerj ki adatokat percek alatt AI-vezérelt automatizálással.
Hogyan működik
Írd le, mire van szükséged
Mondd el az AI-nak, milyen adatokat szeretnél kinyerni a Action Network-ról. Csak írd be természetes nyelven — nincs szükség kódra vagy szelektorokra.
Az AI kinyeri az adatokat
Mesterséges intelligenciánk navigál a Action Network-on, kezeli a dinamikus tartalmat, és pontosan azt nyeri ki, amit kértél.
Kapd meg az adataidat
Kapj tiszta, strukturált adatokat, amelyek készen állnak CSV, JSON exportra vagy közvetlenül az alkalmazásaidba küldésre.
Miért érdemes AI-t használni a scrapeléshez
Az AI megkönnyíti a Action Network scrapelését kódírás nélkül. Mesterséges intelligenciával működő platformunk megérti, milyen adatokra van szükséged — csak írd le természetes nyelven, és az AI automatikusan kinyeri őket.
How to scrape with AI:
- Írd le, mire van szükséged: Mondd el az AI-nak, milyen adatokat szeretnél kinyerni a Action Network-ról. Csak írd be természetes nyelven — nincs szükség kódra vagy szelektorokra.
- Az AI kinyeri az adatokat: Mesterséges intelligenciánk navigál a Action Network-on, kezeli a dinamikus tartalmat, és pontosan azt nyeri ki, amit kértél.
- Kapd meg az adataidat: Kapj tiszta, strukturált adatokat, amelyek készen állnak CSV, JSON exportra vagy közvetlenül az alkalmazásaidba küldésre.
Why use AI for scraping:
- Automatikusan megkerüli az összetett DataDome és Cloudflare anti-bot intézkedéseket egyedi kód nélkül.
- Vizuális no-code szelektorral könnyen kijelölhetők a beágyazott fogadási táblázatok és dinamikus odds widgetek.
- Lehetővé teszi az ütemezett futtatásokat a gyorsan változó fogadási sorok rögzítéséhez a csúcsidőszakokban, például NFL vasárnap reggelente.
- Beépített proxy rotációt biztosít az IP-tiltások elkerülése érdekében a nagy gyakoriságú adatkinyerés során.
No-Code Web Scraperek a Action Network számára
Kattints-és-válassz alternatívák az AI-alapú scrapeléshez
Számos no-code eszköz, mint a Browse.ai, Octoparse, Axiom és ParseHub segíthet a Action Network scrapelésében kódírás nélkül. Ezek az eszközök általában vizuális felületeket használnak az adatok kiválasztásához, bár nehézségeik lehetnek összetett dinamikus tartalmakkal vagy anti-bot intézkedésekkel.
Tipikus Munkafolyamat No-Code Eszközökkel
Gyakori Kihívások
Tanulási görbe
A szelektorok és a kinyerési logika megértése időt igényel
Szelektorok elromlanak
A weboldal változásai tönkretehetik a teljes munkafolyamatot
Dinamikus tartalom problémák
JavaScript-gazdag oldalak komplex megoldásokat igényelnek
CAPTCHA korlátozások
A legtöbb eszköz manuális beavatkozást igényel CAPTCHA esetén
IP blokkolás
Az agresszív scraping az IP blokkolásához vezethet
No-Code Web Scraperek a Action Network számára
Számos no-code eszköz, mint a Browse.ai, Octoparse, Axiom és ParseHub segíthet a Action Network scrapelésében kódírás nélkül. Ezek az eszközök általában vizuális felületeket használnak az adatok kiválasztásához, bár nehézségeik lehetnek összetett dinamikus tartalmakkal vagy anti-bot intézkedésekkel.
Tipikus Munkafolyamat No-Code Eszközökkel
- Böngésző bővítmény telepítése vagy regisztráció a platformon
- Navigálás a célweboldalra és az eszköz megnyitása
- Adatelemek kiválasztása kattintással
- CSS szelektorok konfigurálása minden adatmezőhöz
- Lapozási szabályok beállítása több oldal scrapeléséhez
- CAPTCHA kezelése (gyakran manuális megoldás szükséges)
- Ütemezés konfigurálása automatikus futtatásokhoz
- Adatok exportálása CSV, JSON formátumba vagy API-n keresztüli csatlakozás
Gyakori Kihívások
- Tanulási görbe: A szelektorok és a kinyerési logika megértése időt igényel
- Szelektorok elromlanak: A weboldal változásai tönkretehetik a teljes munkafolyamatot
- Dinamikus tartalom problémák: JavaScript-gazdag oldalak komplex megoldásokat igényelnek
- CAPTCHA korlátozások: A legtöbb eszköz manuális beavatkozást igényel CAPTCHA esetén
- IP blokkolás: Az agresszív scraping az IP blokkolásához vezethet
Kod peldak
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Megjegyzés: Ez az alapszintű kérés valószínűleg blokkolva lesz a DataDome által fejlett fejlécek/proxyk nélkül
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')
# Példa: Minden mérkőzés címének megkeresése az odds oldalon
games = soup.find_all('h3')
for game in games:
print(f'Mérkőzés találva: {game.get_text(strip=True)}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Anti-Bot által blokkolva vagy hiba: {e}')
if __name__ == '__main__':
scrape_action_news()Mikor Használjuk
A legjobb statikus HTML oldalakhoz, ahol a tartalom szerver oldalon töltődik. A leggyorsabb és legegyszerűbb megközelítés, amikor JavaScript renderelés nem szükséges.
Előnyök
- ●Leggyorsabb végrehajtás (nincs böngésző overhead)
- ●Legalacsonyabb erőforrás-fogyasztás
- ●Könnyen párhuzamosítható asyncio-val
- ●Kiváló API-khoz és statikus oldalakhoz
Korlátok
- ●Nem tudja végrehajtani a JavaScriptet
- ●Nem működik SPA-knál és dinamikus tartalmaknál
- ●Problémái lehetnek összetett anti-bot rendszerekkel
How to Scrape Action Network with Code
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Megjegyzés: Ez az alapszintű kérés valószínűleg blokkolva lesz a DataDome által fejlett fejlécek/proxyk nélkül
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')
# Példa: Minden mérkőzés címének megkeresése az odds oldalon
games = soup.find_all('h3')
for game in games:
print(f'Mérkőzés találva: {game.get_text(strip=True)}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Anti-Bot által blokkolva vagy hiba: {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:
# A stealth-szerű viselkedés szükséges az Action Network esetén
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')
# Várakozás a konkrét odds konténer JavaScript általi betöltésére
await page.wait_for_selector('div[class*="OddsTable"]')
# Adatok kinyerése JS kiértékeléssel
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 mérkőzés: {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):
# Az Action Network JS-renderelő middleware-t igényel, mint a Scrapy-Playwright
# Ez a példa feltételezi, hogy a middleware konfigurálva van
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()
}
# Alapszintű lapozás kezelése a cikkarchívumokhoz
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();
// Navigálás az odds oldalra és várakozás a hálózat elcsendesedésére
await page.goto('https://www.actionnetwork.com/nfl/odds', { waitUntil: 'networkidle2' });
// A mérkőzés fejléc elemeinek kijelölése
const results = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('h3'));
return items.map(item => item.innerText);
});
console.log('Talált mérkőzések:', results);
await browser.close();
})();Mit Tehet a(z) Action Network Adataival
Fedezze fel a(z) Action Network adataiból származó gyakorlati alkalmazásokat és betekintéseket.
Odds-összehasonlító irányítópult
Készítsen egy eszközt, amely összehasonlítja a fogadási sorokat a különböző fogadóirodák között, hogy megtalálja a lehető legmagasabb kifizetést bármely adott mérkőzésre.
Hogyan implementáljuk:
- 1Élő oddsok gyűjtése a sportágspecifikus oldalakról (pl. /nba/odds).
- 2A különböző fogadóirodák neveinek leképezése egy egységes belső azonosítóhoz.
- 3A „legjobb ár” azonosítása mind a spread, mind a moneyline esetén.
- 4Az adatok frissítése 2-5 percenként a pontosság biztosítása érdekében.
Használja az Automatio-t adatok kinyeréséhez a Action Network-ből és építse meg ezeket az alkalmazásokat kódírás nélkül.
Mit Tehet a(z) Action Network Adataival
- Odds-összehasonlító irányítópult
Készítsen egy eszközt, amely összehasonlítja a fogadási sorokat a különböző fogadóirodák között, hogy megtalálja a lehető legmagasabb kifizetést bármely adott mérkőzésre.
- Élő oddsok gyűjtése a sportágspecifikus oldalakról (pl. /nba/odds).
- A különböző fogadóirodák neveinek leképezése egy egységes belső azonosítóhoz.
- A „legjobb ár” azonosítása mind a spread, mind a moneyline esetén.
- Az adatok frissítése 2-5 percenként a pontosság biztosítása érdekében.
- Sharp Money riasztórendszer
Automatizálja a „Sharp Action” észlelését azáltal, hogy azonosítja azokat a mérkőzéseket, ahol a fogadási sor a nyilvános többséggel szemben mozog.
- A Public % és Ticket % kinyerése az Action Network szignáljaiból.
- A „Reverse Line Movement” figyelése (amikor az odds a nagy nyilvános oldal ellenében mozog).
- Automatizált Telegram vagy Discord értesítések küldése sharp szignál észlelésekor.
- Ezen konkrét szignálok történeti sikerességi rátájának nyomon követése.
- Szakértői teljesítmény-ellenőrző
Ellenőrizze és kövesse nyomon a platformon lévő sportelemzők és hivatásos handicapperek történeti pontosságát.
- A „Picks” szekció napi gyűjtése az összes szakértői ajánlás rögzítéséhez.
- Ezen adatok összekapcsolása a tényleges mérkőzéseredményekkel egy sport API-ból.
- ROI, nyerési százalék és egységnyi profit/veszteség számítása minden szakértőhöz.
- Ranglista generálása a legmegbízhatóbb niche szakértők azonosítására.
- Prediktív sérülési hatásmodell
Elemezze, hogyan korrelálnak az egyes játékosok sérülései a vonalmozgásokkal és a végső mérkőzéskimenetelekkel.
- A „Sérülési jelentés” oldalak gyűjtése minden aktív csapatnál.
- A játékosok hatásának kategorizálása (Sztár, Kezdő, Cserajátékos).
- A sérülések bejelentésének korrelálása a spread azonnali elmozdulásával.
- A történeti adatok felhasználása egy olyan model építéséhez, amely a sérülési hírek alapján jósolja meg a sorok mozgását.
Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal
Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.
Profi Tippek a(z) Action Network Scrapeléséhez
Szakértői tanácsok a(z) Action Network-ból történő sikeres adatkinyeréshez.
Használjon kiváló minőségű lakossági proxykat. A DataDome rendkívül hatékony az AWS, GCP és DigitalOcean adatközponti IP-tartományainak azonosításában és blokkolásában.
Keresse a <script id="__NEXT_DATA__"> taget a HTML forrásban. Ez egy JSON objektumot tartalmaz az oldal állapotával, ami tisztább adatokat szolgáltat, mint a HTML parszolása.
Az adatgyűjtést a nagy forgalmú időszakokban végezze (például vasárnap EST szerint reggel 9 és dél között) a legpontosabb „záró” vonal adatok és nyilvános megoszlások érdekében.
Rotálja a User-Agent karakterláncokat, és alkalmazzon véletlenszerű késleltetéseket a kérések között az emberi böngészési minták szimulálása és a DataDome aktiválásának elkerülése érdekében.
Fókuszáljon az „Odds” alkönyvtárakra (/nba/odds, /nfl/odds), mivel ezek az oldalak konzisztensebb struktúrával rendelkeznek a szerkesztőségi cikkekhez képest.
Tárolja az adatait egy idősoros adatbázisban, például InfluxDB-ben vagy TimescaleDB-ben, hogy hatékonyan nyomon követhesse a vonalak mozgását a nyitástól a zárásig.
Velemenyek
Mit mondanak a felhasznaloink
Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat
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.
Kapcsolodo 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)
Gyakran ismetelt kerdesek a Action Network-rol
Talalj valaszokat a Action Network-val kapcsolatos gyakori kerdesekre