Jak pobierać dane o zakładach sportowych z Action Network
Dowiedz się, jak pobierać z Action Network kursy w czasie rzeczywistym, publiczne podziały zakładów i typy ekspertów. Buduj modele w oparciu o dane sharp money...
Wykryto ochronę przed botami
- DataDome
- Wykrywanie botów w czasie rzeczywistym za pomocą modeli ML. Analizuje odcisk urządzenia, sygnały sieciowe i wzorce zachowań. Częsty na stronach e-commerce.
- Cloudflare
- Korporacyjny WAF i zarządzanie botami. Używa wyzwań JavaScript, CAPTCHA i analizy behawioralnej. Wymaga automatyzacji przeglądarki z ustawieniami stealth.
- Ograniczanie szybkości
- Ogranicza liczbę żądań na IP/sesję w czasie. Można obejść za pomocą rotacyjnych proxy, opóźnień żądań i rozproszonego scrapingu.
- Blokowanie IP
- Blokuje znane IP centrów danych i oznaczone adresy. Wymaga rezydencjalnych lub mobilnych proxy do skutecznego obejścia.
- Fingerprinting przeglądarki
- Identyfikuje boty po cechach przeglądarki: canvas, WebGL, czcionki, wtyczki. Wymaga spoofingu lub prawdziwych profili przeglądarki.
O Action Network
Odkryj, co oferuje Action Network i jakie cenne dane można wyodrębnić.
Autorytet rynkowy w zakładach sportowych
Action Network to wiodąca firma medialna zajmująca się zakładami sportowymi, dostarczająca kursy w czasie rzeczywistym, analizy eksperckie i śledzenie wyników. Należąca do Better Collective platforma służy jako główne centrum dla graczy szukających przewagi technicznej na rynku północnoamerykańskim. Serwis agreguje linie od głównych legalnych bukmacherów, co czyni go kluczowym źródłem informacji o sentymencie rynkowym.
Wartość danych o zakładach
Dane platformy są unikalne, ponieważ dostarczają wskaźniki "Public Splits" i "Sharp Action". Metryki te pokazują, gdzie obstawia ogół społeczeństwa w porównaniu do tego, gdzie swoje pieniądze lokują zawodowi gracze (sharps). Scraping tych danych pozwala analitykom identyfikować wartość rynkową i odwrotne ruchy linii (reverse line movement), które często są ukryte za złożonymi interfejsami.
Zaawansowana analityka sportowa
Wyodrębniając dane z Action Network, deweloperzy mogą wprowadzać kursy na żywo do modeli predykcyjnych, automatyzować wykrywanie arbitrażu i audytować historyczne wskaźniki wygranych znanych handicapperów. Strona zawiera ustrukturyzowane dane o kontuzjach, warunkach pogodowych i historycznych wartościach kursów zamknięcia, które są niezbędne dla każdej poważnej strategii zakładów sportowych.
Dlaczego Scrapować Action Network?
Odkryj wartość biznesową i przypadki użycia ekstrakcji danych z Action Network.
Monitoruj ruchy linii w czasie rzeczywistym, aby identyfikować rozbieżności rynkowe u różnych bukmacherów.
Śledź publiczne podziały zakładów w stosunku do profesjonalnych ruchów sharp, aby podążać za przepływem pieniędzy zawodowców.
Agreguj typy ekspertów i historyczne dane o wynikach do śledzenia ROI i analizy sentymentu.
Wprowadzaj dane kursów na żywo do zautomatyzowanych botów do zakładów arbitrażowych lub predykcyjnych modeli machine learning.
Analizuj historyczne wartości kursów zamknięcia (CLV), aby ocenić efektywność rynków zakładów sportowych.
Przeprowadzaj badania konkurencyjne dotyczące promocji bukmacherskich i kodów bonusowych w różnych stanach.
Wyzwania Scrapowania
Wyzwania techniczne, które możesz napotkać podczas scrapowania Action Network.
Agresywna ochrona anty-botowa przez DataDome wymaga zaawansowanego obchodzenia browser fingerprinting i technik stealth.
Strona korzysta z Next.js i dynamicznego ładowania, co oznacza, że dane często nie są obecne w początkowym źródle HTML i wymagają renderowania JS.
Częste zmiany klas CSS po stronie front-endu sprawiają, że selektory są kruche i wymagają ciągłej konserwacji skryptów scrapingowych.
Agresywne limitowanie zapytań (rate limiting) na stronach o dużym natężeniu ruchu, takich jak 'Live Odds', może prowadzić do natychmiastowego zablokowania IP.
Scrapuj Action Network z AI
Bez kodowania. Wyodrębnij dane w kilka minut dzięki automatyzacji opartej na AI.
Jak to działa
Opisz, czego potrzebujesz
Powiedz AI, jakie dane chcesz wyodrębnić z Action Network. Po prostu wpisz to w języku naturalnym — bez kodu czy selektorów.
AI wyodrębnia dane
Nasza sztuczna inteligencja nawiguje po Action Network, obsługuje dynamiczną treść i wyodrębnia dokładnie to, o co prosiłeś.
Otrzymaj swoje dane
Otrzymaj czyste, ustrukturyzowane dane gotowe do eksportu jako CSV, JSON lub do bezpośredniego przesłania do twoich aplikacji.
Dlaczego warto używać AI do scrapowania
AI ułatwia scrapowanie Action Network bez pisania kodu. Nasza platforma oparta na sztucznej inteligencji rozumie, jakich danych potrzebujesz — po prostu opisz je w języku naturalnym, a AI wyodrębni je automatycznie.
How to scrape with AI:
- Opisz, czego potrzebujesz: Powiedz AI, jakie dane chcesz wyodrębnić z Action Network. Po prostu wpisz to w języku naturalnym — bez kodu czy selektorów.
- AI wyodrębnia dane: Nasza sztuczna inteligencja nawiguje po Action Network, obsługuje dynamiczną treść i wyodrębnia dokładnie to, o co prosiłeś.
- Otrzymaj swoje dane: Otrzymaj czyste, ustrukturyzowane dane gotowe do eksportu jako CSV, JSON lub do bezpośredniego przesłania do twoich aplikacji.
Why use AI for scraping:
- Automatycznie omija złożone zabezpieczenia anty-botowe DataDome i Cloudflare bez konieczności pisania własnego kodu.
- Wykorzystuje wizualny selektor no-code, aby łatwo targetować zagnieżdżone tabele zakładów i dynamiczne widgety kursów.
- Umożliwia zaplanowane uruchomienia w celu przechwytywania szybko zmieniających się linii w godzinach szczytu, takich jak niedzielne poranki NFL.
- Integruje rotację proxy w standardzie, aby uniknąć blokad IP podczas ekstrakcji danych o wysokiej częstotliwości.
Scrapery No-Code dla Action Network
Alternatywy point-and-click dla scrapingu opartego na AI
Różne narzędzia no-code jak Browse.ai, Octoparse, Axiom i ParseHub mogą pomóc w scrapowaniu Action Network bez pisania kodu. Te narzędzia używają wizualnych interfejsów do wyboru danych, choć mogą mieć problemy ze złożoną dynamiczną zawartością lub zabezpieczeniami anti-bot.
Typowy Workflow z Narzędziami No-Code
Częste Wyzwania
Krzywa uczenia
Zrozumienie selektorów i logiki ekstrakcji wymaga czasu
Selektory się psują
Zmiany na stronie mogą zepsuć cały przepływ pracy
Problemy z dynamiczną treścią
Strony bogate w JavaScript wymagają złożonych obejść
Ograniczenia CAPTCHA
Większość narzędzi wymaga ręcznej interwencji przy CAPTCHA
Blokowanie IP
Agresywne scrapowanie może prowadzić do zablokowania IP
Scrapery No-Code dla Action Network
Różne narzędzia no-code jak Browse.ai, Octoparse, Axiom i ParseHub mogą pomóc w scrapowaniu Action Network bez pisania kodu. Te narzędzia używają wizualnych interfejsów do wyboru danych, choć mogą mieć problemy ze złożoną dynamiczną zawartością lub zabezpieczeniami anti-bot.
Typowy Workflow z Narzędziami No-Code
- Zainstaluj rozszerzenie przeglądarki lub zarejestruj się na platformie
- Przejdź do docelowej strony i otwórz narzędzie
- Wybierz elementy danych do wyodrębnienia metodą point-and-click
- Skonfiguruj selektory CSS dla każdego pola danych
- Ustaw reguły paginacji do scrapowania wielu stron
- Obsłuż CAPTCHA (często wymaga ręcznego rozwiązywania)
- Skonfiguruj harmonogram automatycznych uruchomień
- Eksportuj dane do CSV, JSON lub połącz przez API
Częste Wyzwania
- Krzywa uczenia: Zrozumienie selektorów i logiki ekstrakcji wymaga czasu
- Selektory się psują: Zmiany na stronie mogą zepsuć cały przepływ pracy
- Problemy z dynamiczną treścią: Strony bogate w JavaScript wymagają złożonych obejść
- Ograniczenia CAPTCHA: Większość narzędzi wymaga ręcznej interwencji przy CAPTCHA
- Blokowanie IP: Agresywne scrapowanie może prowadzić do zablokowania IP
Przykłady kodu
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Uwaga: To podstawowe zapytanie prawdopodobnie zostanie zablokowane przez DataDome bez zaawansowanych nagłówków/proxy
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')
# Przykład: Znajdź wszystkie tytuły meczów na stronie kursów
games = soup.find_all('h3')
for game in games:
print(f'Matchup found: {game.get_text(strip=True)}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Zablokowane przez Anti-Bot lub błąd: {e}')
if __name__ == '__main__':
scrape_action_news()Kiedy Używać
Najlepsze dla statycznych stron HTML z minimalnym JavaScript. Idealne dla blogów, serwisów informacyjnych i prostych stron produktowych e-commerce.
Zalety
- ●Najszybsze wykonanie (bez narzutu przeglądarki)
- ●Najniższe zużycie zasobów
- ●Łatwe do zrównoleglenia z asyncio
- ●Świetne dla API i stron statycznych
Ograniczenia
- ●Nie może wykonywać JavaScript
- ●Zawodzi na SPA i dynamicznej zawartości
- ●Może mieć problemy ze złożonymi systemami anti-bot
Jak scrapować Action Network za pomocą kodu
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Uwaga: To podstawowe zapytanie prawdopodobnie zostanie zablokowane przez DataDome bez zaawansowanych nagłówków/proxy
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')
# Przykład: Znajdź wszystkie tytuły meczów na stronie kursów
games = soup.find_all('h3')
for game in games:
print(f'Matchup found: {game.get_text(strip=True)}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Zablokowane przez Anti-Bot lub błąd: {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:
# Uruchomienie z zachowaniem typu stealth jest konieczne dla 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')
# Czekaj na załadowanie konkretnego kontenera kursów przez JavaScript
await page.wait_for_selector('div[class*="OddsTable"]')
# Wyodrębnij dane za pomocą ewaluacji JS
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 wymaga middleware do renderowania JS, np. Scrapy-Playwright
# Ten przykład zakłada, że middleware jest skonfigurowany
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()
}
# Obsługa podstawowej paginacji dla archiwów artykułów
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();
// Przejdź do strony kursów i poczekaj na ustabilizowanie sieci
await page.goto('https://www.actionnetwork.com/nfl/odds', { waitUntil: 'networkidle2' });
// Targetuj elementy nagłówka meczu
const results = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('h3'));
return items.map(item => item.innerText);
});
console.log('Znalezione mecze:', results);
await browser.close();
})();Co Możesz Zrobić Z Danymi Action Network
Poznaj praktyczne zastosowania i wnioski z danych Action Network.
Panel porównywania kursów
Stwórz narzędzie, które porównuje linie zakładów u różnych bukmacherów, aby znaleźć najwyższą możliwą wypłatę dla danego meczu.
Jak wdrożyć:
- 1Pobieraj kursy na żywo ze stron dedykowanych dyscyplinom (np. /nba/odds).
- 2Mapuj różne nazwy bukmacherów na ujednolicony wewnętrzny ID.
- 3Zidentyfikuj 'Najlepszą Cenę' zarówno dla spreadu, jak i moneyline.
- 4Odświeżaj dane co 2-5 minut, aby zapewnić dokładność.
Użyj Automatio do wyodrębnienia danych z Action Network i budowania tych aplikacji bez pisania kodu.
Co Możesz Zrobić Z Danymi Action Network
- Panel porównywania kursów
Stwórz narzędzie, które porównuje linie zakładów u różnych bukmacherów, aby znaleźć najwyższą możliwą wypłatę dla danego meczu.
- Pobieraj kursy na żywo ze stron dedykowanych dyscyplinom (np. /nba/odds).
- Mapuj różne nazwy bukmacherów na ujednolicony wewnętrzny ID.
- Zidentyfikuj 'Najlepszą Cenę' zarówno dla spreadu, jak i moneyline.
- Odświeżaj dane co 2-5 minut, aby zapewnić dokładność.
- System alertów o profesjonalnych zakładach (Sharp Money)
Automatyzuj wykrywanie 'Sharp Action' poprzez identyfikację meczów, w których linia zakładów zmienia się wbrew większości publicznej.
- Wyodrębnij Public % i Ticket % z sygnałów Action Network.
- Monitoruj 'Reverse Line Movement' (linia porusza się przeciwnie do strony z przewagą publicznych zakładów).
- Wysyłaj automatyczne alerty na Telegram lub Discord po wykryciu sygnału sharp.
- Śledź historyczną skuteczność tych konkretnych sygnałów.
- Audytor wyników ekspertów
Weryfikuj i śledź historyczną dokładność analityków sportowych i profesjonalnych handicapperów na platformie.
- Codziennie pobieraj dane z sekcji 'Picks', aby rejestrować wszystkie rekomendacje ekspertów.
- Połącz te dane z rzeczywistymi wynikami meczów pobranymi z API sportowego.
- Oblicz ROI, procent wygranych oraz zysk/stratę w jednostkach dla każdego eksperta.
- Generuj ranking, aby zidentyfikować najbardziej wiarygodnych ekspertów niszowych.
- Model predykcyjny wpływu kontuzji
Analizuj, jak kontuzje konkretnych graczy korelują z ruchami linii i końcowymi wynikami meczów.
- Pobieraj dane ze stron 'Injury Report' dla wszystkich aktywnych zespołów.
- Kategoryzuj wpływ zawodnika (Gwiazda, Starter, Role Player).
- Koreluj ogłoszenia o kontuzjach z natychmiastowymi zmianami w spreadzie punktowym.
- Użyj danych historycznych do zbudowania modelu przewidującego ruchy linii na podstawie wiadomości o kontuzjach.
Przyspiesz swoj workflow z automatyzacja AI
Automatio laczy moc agentow AI, automatyzacji web i inteligentnych integracji, aby pomoc Ci osiagnac wiecej w krotszym czasie.
Profesjonalne Porady dla Scrapowania Action Network
Porady ekspertów dotyczące skutecznej ekstrakcji danych z Action Network.
Używaj wysokiej jakości rezydencyjnych proxy. DataDome niezwykle skutecznie identyfikuje i blokuje zakresy IP centrów danych z AWS, GCP i DigitalOcean.
Szukaj tagu <script id="__NEXT_DATA__"> w źródle HTML. Zawiera on obiekt JSON ze stanem strony, co zapewnia czystsze dane niż parsing HTML.
Pobieraj dane w oknach wysokiego natężenia ruchu (np. od 9:00 do 12:00 EST w niedziele), aby uzyskać najdokładniejsze dane o kursach zamknięcia (closing line) i publicznych podziałach (public splits).
Rotuj ciągi User-Agent i implementuj losowe opóźnienia między żądaniami, aby naśladować zachowanie ludzi i uniknąć aktywacji DataDome.
Skup się na podkatalogach z kursami (/nba/odds, /nfl/odds), ponieważ te strony mają bardziej spójną strukturę w porównaniu do artykułów redakcyjnych.
Przechowuj dane w bazie danych szeregów czasowych, takiej jak InfluxDB lub TimescaleDB, aby skutecznie śledzić, jak linie zmieniają się od otwarcia do zamknięcia.
Opinie
Co mowia nasi uzytkownicy
Dolacz do tysiecy zadowolonych uzytkownikow, ktorzy przeksztalcili swoj workflow
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.
Powiazane 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)
Często Zadawane Pytania o Action Network
Znajdź odpowiedzi na częste pytania o Action Network