Är det lagligt att scrapa Action Network?

Att scrapa Action Network för personlig forskning eller intern marknadsanalys är generellt sett lagligt enligt amerikansk lag (enligt HiQ vs. LinkedIn-prejudikatet). Men att distribuera deras proprietära 'Sharp'-signaler eller expertval för kommersiell vinning kan bryta mot deras användarvillkor och immateriella rättigheter.

Har Action Network ett officiellt API för odds?

Nej, Action Network tillhandahåller inte ett publikt API för bettingdata. De erbjuder en premium B2B-tjänst som heter 'Action Labs' som ger avancerade dashboards, men för automatiserad åtkomst till rådata är webbskrapning den enda nuvarande metoden.

Hur kringgår jag DataDome-skyddet på Action Network?

För att kringgå DataDome måste du använda en headless browser som Playwright eller Puppeteer utrustad med stealth-plugins. Dessutom är användning av högkvalitativa residential proxies obligatoriskt, eftersom DataDome upprätthåller en massiv databas med blockerade IP-adresser från datacenter.

Vilket är det bästa formatet för bettingdata?

JSON är det ideala formatet eftersom bettingdata för sport är hierarkisk (Ligors -> Matcher -> Spelbolag -> Odds). JSON låter dig lagra denna nästlade struktur effektivt, vilket gör det enkelt att integrera i moderna webbapplikationer eller SQL-databaser.

Hur ofta bör jag scrapa oddssidorna?

Under de sista 2 timmarna fram till matchstart kan linjerna ändras var femte sekund. För realtidsapplikationer rekommenderas en skrapningsfrekvens på var 1-2 minut, medan det för historisk analys vanligtvis räcker med en gång var 30:e minut.

Använder Action Network JavaScript-rendering?

Ja, Action Network är byggt på ramverket Next.js. Detta innebär att medan viss metadata finns i HTML-koden, laddas de faktiska bettingtabellerna och oddsen ofta via JavaScript, vilket kräver en webbläsarbaserad skrapa snarare än en enkel HTML-parser.

Kan jag scrapa betting splits (Publik vs. Sharp)?

Ja, de publika bettingprocenterna och antalet spelkvitton (ticket counts) finns tillgängliga på odds- och signalsidorna. Dessa är mycket eftertraktade datapunkter för sentimentanalys och kan enkelt extraheras med strukturerade CSS-selektorer.

Hur man scrapar Action Network bettingdata för sport

Lär dig hur du scrapar Action Network för bettingodds i realtid, publika splits och expertval. Bygg modeller med sharp money-data och trender för linjerörelser.

Börja skrapa gratis

bettingdata odds-jämförelse webbskrapning data-extraktion sportanalys

actionnetwork.comSvår

Täckning:United StatesCanadaUnited KingdomGlobal

Tillgänglig data9 fält

TitelPrisPlatsBeskrivningBilderSäljarinfoPubliceringsdatumKategorierAttribut

Alla extraherbara fält

MatchtitelLiga (NFL, NBA, etc.)Bortalagets namnHemmalagets namnPoint SpreadÖver/Under-totalerMoneyline OddsPublik bettingprocentProcentandel spelkvittonIndikatorer för Sharp ActionRekommendation för expertvalExpertens vinst/förlust-statistikFörfattarens namnPubliceringsdatumSpelbolagets namnStatus för skaderapport

Tekniska krav

JavaScript krävs

Ingen inloggning

Har paginering

Inget officiellt API

Anti-bot-skydd upptäckt

DataDomeCloudflareRate LimitingIP BlockingBrowser Fingerprinting

Om Action Network

Upptäck vad Action Network erbjuder och vilka värdefulla data som kan extraheras.

Marknadsledande inom sportbetting

Action Network är det ledande medieföretaget inom sportbetting som tillhandahåller odds i realtid, expertanalys och resultatuppföljning. Det ägs av Better Collective och fungerar som den primära knutpunkten för spelare som vill få en teknisk fördel på den nordamerikanska marknaden. Plattformen aggregerar linjer från stora lagliga spelbolag, vilket gör den till en kritisk källa för marknadssentiment.

Värdet av bettingdata

Plattformens data är unikt värdefull eftersom den tillhandahåller indikatorer för "Public Splits" och "Sharp Action". Dessa mätvärden visar var allmänheten satsar kontra var professionella spelare (sharps) placerar sina pengar. Genom att scrapa denna data kan analytiker identifiera marknadsvärde och omvända linjerörelser (reverse line movement) som ofta är dolda bakom komplexa gränssnitt.

Avancerad sportanalys

Genom att extrahera data från Action Network kan utvecklare mata in liveodds i prediktiva modeller, automatisera upptäckt av arbitrage och granska historiska vinstnivåer för välkända experter. Webbplatsen innehåller strukturerad data om skador, väderförhållanden och historiska stängningsvärden som är nödvändiga för varje seriös bettingstrategi.

Varför Skrapa Action Network?

Upptäck affärsvärdet och användningsfallen för dataextraktion från Action Network.

Övervaka linjerörelser i realtid för att identifiera marknadsavvikelser mellan olika spelbolag.

Spåra publika betting splits kontra professionell sharp action för att följa proffsens pengaflöden.

Aggregera expertval och historisk prestationsdata för ROI-spårning och sentimentanalys.

Mata in liveodds-data i automatiserade arbitrage-robotar eller prediktiva machine learning modeller.

Analysera historiska stängningslinjer (CLV) för att utvärdera effektiviteten på bettingmarknader.

Genomföra konkurrentanalys på spelbolagens kampanjer och bonuskoder i olika regioner.

Skrapningsutmaningar

Tekniska utmaningar du kan stöta på när du skrapar Action Network.

Aggressivt anti-bot skydd via DataDome kräver avancerade tekniker för att kringgå fingerprinting och förbli osynlig.

Webbplatsen använder Next.js och dynamisk laddning, vilket innebär att data ofta inte finns i den initiala HTML-källan och kräver JS-rendering.

Frekventa ändringar i front-end CSS-klasser gör selektorer ömtåliga och kräver ständigt underhåll av skrapningsskript.

Aggressiv rate limiting på sidor med hög trafik som 'Live Odds' kan leda till omedelbar IP-svartlistning om det inte hanteras varsamt.

Skrapa Action Network med AI

Ingen kod krävs. Extrahera data på minuter med AI-driven automatisering.

Hur det fungerar

Beskriv vad du behöver

Berätta för AI vilka data du vill extrahera från Action Network. Skriv det bara på vanligt språk — ingen kod eller selektorer behövs.

AI extraherar datan

Vår artificiella intelligens navigerar Action Network, hanterar dynamiskt innehåll och extraherar exakt det du bad om.

Få dina data

Få ren, strukturerad data redo att exportera som CSV, JSON eller skicka direkt till dina appar och arbetsflöden.

Varför använda AI för skrapning

Kringgår automatiskt komplexa DataDome- och Cloudflare-skydd utan behov av egen kod.

Använder en visuell no-code-selektor för att enkelt rikta in sig på nästlade bettingtabeller och dynamiska oddswidgetar.

Möjliggör schemalagda körningar för att fånga snabbrörliga bettinglinjer under rusningstider som NFL-söndagar.

Integrerar proxy-rotation direkt för att undvika IP-blockeringar vid högfrekvent dataextraktion.

Börja Skrapa Gratis

Inget kreditkort krävsGratis plan tillgängligtIngen installation krävs

No-code webbskrapare för Action Network

Peka-och-klicka-alternativ till AI-driven skrapning

Flera no-code-verktyg som Browse.ai, Octoparse, Axiom och ParseHub kan hjälpa dig att skrapa Action Network utan att skriva kod. Dessa verktyg använder vanligtvis visuella gränssnitt för att välja data, även om de kan ha problem med komplext dynamiskt innehåll eller anti-bot-åtgärder.

Typiskt arbetsflöde med no-code-verktyg

Installera webbläsartillägg eller registrera dig på plattformen

Navigera till målwebbplatsen och öppna verktyget

Välj dataelement att extrahera med point-and-click

Konfigurera CSS-selektorer för varje datafält

Ställ in pagineringsregler för att scrapa flera sidor

Hantera CAPTCHAs (kräver ofta manuell lösning)

Konfigurera schemaläggning för automatiska körningar

Exportera data till CSV, JSON eller anslut via API

Vanliga utmaningar

Inlärningskurva

Att förstå selektorer och extraktionslogik tar tid

Selektorer går sönder

Webbplatsändringar kan förstöra hela ditt arbetsflöde

Problem med dynamiskt innehåll

JavaScript-tunga sidor kräver komplexa lösningar

CAPTCHA-begränsningar

De flesta verktyg kräver manuell hantering av CAPTCHAs

IP-blockering

Aggressiv scraping kan leda till att din IP blockeras

Kodexempel

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Notera: Denna enkla begäran kommer sannolikt blockeras av DataDome utan avancerade headers/proxies
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')
        # Exempel: Hitta alla matchtitlar på oddssidan
        games = soup.find_all('h3')
        for game in games:
            print(f'Match hittad: {game.get_text(strip=True)}')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'Blockerad av Anti-Bot eller fel: {e}')

if __name__ == '__main__':
    scrape_action_news()

När ska det användas

Bäst för statiska HTML-sidor med minimal JavaScript. Idealiskt för bloggar, nyhetssidor och enkla e-handelsproduktsidor.

Fördelar

●Snabbaste exekveringen (ingen webbläsaröverhead)
●Lägsta resursförbrukning
●Lätt att parallellisera med asyncio
●Utmärkt för API:er och statiska sidor

Begränsningar

●Kan inte köra JavaScript
●Misslyckas på SPA:er och dynamiskt innehåll
●Kan ha problem med komplexa anti-bot-system

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def scrape_odds():
    async with async_playwright() as p:
        # Att köra med stealth-liknande beteende är nödvändigt för 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')
        # Vänta på att den specifika odds-containern laddas via JavaScript
        await page.wait_for_selector('div[class*="OddsTable"]')
        
        # Extrahera data med JS-evaluering
        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())

När ska det användas

Perfekt för JavaScript-tunga sidor, SPA:er och sidor som kräver användarinteraktion som oändlig scrollning eller knappklick.

Fördelar

●Full JavaScript-exekvering
●Hanterar dynamiskt innehåll och SPA:er
●Inbyggda väntemekanismer
●Stöd för flera webbläsare

Begränsningar

●Långsammare än HTTP-förfrågningar
●Högre minnesanvändning
●Mer komplex installation
●Kan upptäckas av anti-bot-system

import scrapy

class ActionSpider(scrapy.Spider):
    name = 'action_spider'
    start_urls = ['https://www.actionnetwork.com/nfl/odds']

    def parse(self, response):
        # Action Network kräver en JS-rendering middleware som Scrapy-Playwright
        # Detta exempel förutsätter att middleware är konfigurerad
        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()
            }

        # Hantering av enkel paginering för artikelarkiv
        next_page = response.css('a.next-page-link::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

När ska det användas

Idealiskt för storskaliga skrapningsprojekt som kräver strukturerade datapipelines, middleware och distribuerad crawling.

Fördelar

●Inbyggd schemaläggning och strypning av förfrågningar
●Kraftfullt middleware-system
●Export till flera format
●Utmärkt för storskaliga projekt

Begränsningar

●Brantare inlärningskurva
●Inget JavaScript-stöd utan plugins
●Överdrivet för enkla skrapningsuppgifter

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();
  
  // Navigera till oddssidan och vänta på att nätverket har lugnat sig
  await page.goto('https://www.actionnetwork.com/nfl/odds', { waitUntil: 'networkidle2' });
  
  // Rikta in sig på matchrubrikerna
  const results = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('h3'));
    return items.map(item => item.innerText);
  });
  
  console.log('Hittade matcher:', results);
  await browser.close();
})();

När ska det användas

Bäst för Chrome-specifik automatisering, generering av PDF:er eller tagande av skärmdumpar. Utmärkt för sidor optimerade för Chrome.

Fördelar

●Utmärkt Chrome DevTools-integration
●Bra för PDF-generering och skärmdumpar
●Starkt communitystöd
●Bra för Chrome-specifika funktioner

Begränsningar

●Endast Chrome/Chromium
●Högre resursförbrukning
●Kan upptäckas av anti-bot-system
●Långsammare än HTTP-baserade metoder

Hur man skrapar Action Network med kod

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Notera: Denna enkla begäran kommer sannolikt blockeras av DataDome utan avancerade headers/proxies
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')
        # Exempel: Hitta alla matchtitlar på oddssidan
        games = soup.find_all('h3')
        for game in games:
            print(f'Match hittad: {game.get_text(strip=True)}')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'Blockerad av Anti-Bot eller fel: {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:
        # Att köra med stealth-liknande beteende är nödvändigt för 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')
        # Vänta på att den specifika odds-containern laddas via JavaScript
        await page.wait_for_selector('div[class*="OddsTable"]')
        
        # Extrahera data med JS-evaluering
        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 kräver en JS-rendering middleware som Scrapy-Playwright
        # Detta exempel förutsätter att middleware är konfigurerad
        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()
            }

        # Hantering av enkel paginering för artikelarkiv
        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();
  
  // Navigera till oddssidan och vänta på att nätverket har lugnat sig
  await page.goto('https://www.actionnetwork.com/nfl/odds', { waitUntil: 'networkidle2' });
  
  // Rikta in sig på matchrubrikerna
  const results = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('h3'));
    return items.map(item => item.innerText);
  });
  
  console.log('Hittade matcher:', results);
  await browser.close();
})();

Vad Du Kan Göra Med Action Network-Data

Utforska praktiska tillämpningar och insikter från Action Network-data.

Dashboard för oddsjämförelse

Skapa ett verktyg som jämför bettinglinjer mellan olika spelbolag för att hitta högsta möjliga utbetalning för en given match.

Så här implementerar du:

1Scrapa liveodds från sportspecifika sidor (t.ex. /nba/odds).
2Mappa olika spelbolagsnamn till ett enhetligt internt ID.
3Identifiera det 'bästa priset' för både spread och moneyline.
4Uppdatera data var 2-5 minut för att säkerställa exaktheten.

Använd Automatio för att extrahera data från Action Network och bygga dessa applikationer utan att skriva kod.

Mer an bara promptar

Superladda ditt arbetsflode med AI-automatisering

Automatio kombinerar kraften av AI-agenter, webbautomatisering och smarta integrationer for att hjalpa dig astadkomma mer pa kortare tid.

AI-agenter

Webbautomatisering

Smarta arbetsfloden

Kom igang gratis

Proffstips för Skrapning av Action Network

Expertråd för framgångsrik dataextraktion från Action Network.

Använd högkvalitativa residential proxies. DataDome är extremt effektivt på att identifiera och blockera datacenter-IP-intervall från AWS, GCP och DigitalOcean.

Leta efter taggen <script id="__NEXT_DATA__"> i HTML-källkoden. Denna innehåller ett JSON-objekt med sidans tillstånd, vilket ger renare data än att parsa HTML.

Scrapa under fönster med hög trafik (som kl. 09.00 till 12.00 EST på söndagar) för att få den mest exakta datan om stängningslinjer och publika splits.

Rotera dina User-Agent-strängar och implementera randomiserade fördröjningar mellan förfrågningar för att efterlikna mänskligt beteende och undvika att trigga DataDome.

Fokusera på underkataloger för odds (/nba/odds, /nfl/odds) eftersom dessa sidor har en mer konsekvent struktur jämfört med redaktionella artiklar.

Lagra din data i en time-series database som InfluxDB eller TimescaleDB för att effektivt spåra hur linjer rör sig från öppning till stängning.

Omdomen

Vad vara anvandare sager

Ga med tusentals nojda anvandare som har transformerat sitt arbetsflode

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

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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.

Relaterat Web Scraping

Vanliga fragor om Action Network

Hitta svar pa vanliga fragor om Action Network

Hur man scrapar Action Network bettingdata för sport

Om Action Network

Marknadsledande inom sportbetting

Värdet av bettingdata

Avancerad sportanalys

Varför Skrapa Action Network?

Skrapningsutmaningar

Skrapa Action Network med AI

Hur det fungerar

Varför använda AI för skrapning

No-code webbskrapare för Action Network

Typiskt arbetsflöde med no-code-verktyg

Vanliga utmaningar

Kodexempel

Vad Du Kan Göra Med Action Network-Data

Dashboard för oddsjämförelse

Larmsystem för Sharp Money

Granskare av expertprestationer

Prediktiv modell för skadepåverkan

Superladda ditt arbetsflode med AI-automatisering

Proffstips för Skrapning av Action Network

Vad vara anvandare sager

Relaterat 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)

Vanliga fragor om Action Network

Är det lagligt att scrapa Action Network?

Har Action Network ett officiellt API för odds?

Hur kringgår jag DataDome-skyddet på Action Network?

Vilket är det bästa formatet för bettingdata?

Hur ofta bör jag scrapa oddssidorna?

Använder Action Network JavaScript-rendering?

Kan jag scrapa betting splits (Publik vs. Sharp)?

Hur man scrapar Action Network bettingdata för sport

Om Action Network

Marknadsledande inom sportbetting

Värdet av bettingdata

Avancerad sportanalys

Varför Skrapa Action Network?

Skrapningsutmaningar

Skrapa Action Network med AI

Hur det fungerar

Varför använda AI för skrapning

How to scrape with AI:

Why use AI for scraping:

No-code webbskrapare för Action Network

Typiskt arbetsflöde med no-code-verktyg

Vanliga utmaningar

No-code webbskrapare för Action Network

Typiskt arbetsflöde med no-code-verktyg

Vanliga utmaningar

Kodexempel

Hur man skrapar Action Network med kod

Python + Requests

Python + Playwright

Python + Scrapy

Node.js + Puppeteer

Vad Du Kan Göra Med Action Network-Data

Dashboard för oddsjämförelse

Larmsystem för Sharp Money

Granskare av expertprestationer

Prediktiv modell för skadepåverkan

Vad Du Kan Göra Med Action Network-Data

Superladda ditt arbetsflode med AI-automatisering

Proffstips för Skrapning av Action Network

Vad vara anvandare sager

Relaterat 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)

Vanliga fragor om Action Network

Är det lagligt att scrapa Action Network?

Har Action Network ett officiellt API för odds?

Hur kringgår jag DataDome-skyddet på Action Network?

Vilket är det bästa formatet för bettingdata?

Hur ofta bör jag scrapa oddssidorna?

Använder Action Network JavaScript-rendering?

Kan jag scrapa betting splits (Publik vs. Sharp)?