检测到反机器人保护
- DataDome
- 使用ML模型进行实时机器人检测。分析设备指纹、网络信号和行为模式。常见于电商网站。
- Cloudflare
- 企业级WAF和机器人管理。使用JavaScript挑战、验证码和行为分析。需要带隐身设置的浏览器自动化。
- 速率限制
- 限制每个IP/会话在一段时间内的请求数。可通过轮换代理、请求延迟和分布式抓取绕过。
- IP封锁
- 封锁已知的数据中心IP和标记地址。需要住宅或移动代理才能有效绕过。
- 浏览器指纹
- 通过浏览器特征识别机器人：canvas、WebGL、字体、插件。需要伪装或真实浏览器配置文件。
关于Action Network
了解Action Network提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。
体育博彩市场的权威
Action Network 是领先的体育博彩媒体公司，提供实时赔率、专家分析和表现跟踪。它由 Better Collective 所有，是博彩者在北美市场寻求技术优势的主要枢纽。该平台汇集了各大合法博彩公司的赔率，使其成为市场情绪的关键来源。
博彩数据的价值
该平台的数据具有独到价值，因为它提供了“公众分布（Public Splits）”和“聪明钱动向（Sharp Action）”指标。这些指标显示了普通大众的投注方向与职业博彩玩家（sharps）的资金流向。抓取这些数据可以让分析师识别市场价值和经常隐藏在复杂界面背后的反向赔率变动。
高级体育分析
通过从 Action Network 提取数据，开发者可以将实时赔率输入预测 model，自动化套利检测，并审计高知名度让分分析师的历史胜率。该网站包含有关伤病、天气条件和历史终盘赔率的结构化数据，这些对于任何严谨的体育博彩策略都至关重要。
为什么要抓取Action Network？
了解从Action Network提取数据的商业价值和用例。
监控实时赔率变动，以识别不同博彩公司之间的市场差异。
跟踪公众投注分布与职业聪明钱动向，以跟随专业资金流向。
汇总专家推荐和历史表现数据，用于 ROI 跟踪和情绪分析。
将实时赔率数据输入自动化套利博彩机器人或预测性 machine learning model。
分析历史终盘赔率（CLV），以评估体育博彩市场的效率。
对不同州的博彩公司促销活动和红利代码进行竞争研究。
抓取挑战
抓取Action Network时可能遇到的技术挑战。
通过 DataDome 实现的高强度反爬虫保护，需要先进的浏览器指纹识别绕过和隐藏技术。
该网站使用 Next.js 和动态加载，这意味着数据通常不存在于初始 HTML 源代码中，需要 JS 渲染。
前端 CSS 类的频繁更改导致选择器容易失效，需要不断维护抓取脚本。
对“实时赔率”等高流量页面的严格频率限制，如果管理不当，可能导致 IP 立即被列入黑名单。
使用AI抓取Action Network
无需编码。通过AI驱动的自动化在几分钟内提取数据。
工作原理
描述您的需求
告诉AI您想从Action Network提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
AI提取数据
我们的人工智能浏览Action Network，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
获取您的数据
接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。
为什么使用AI进行抓取
AI让您无需编写代码即可轻松抓取Action Network。我们的AI驱动平台利用人工智能理解您想要什么数据 — 只需用自然语言描述，AI就会自动提取。
How to scrape with AI:
- 描述您的需求: 告诉AI您想从Action Network提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
- AI提取数据: 我们的人工智能浏览Action Network，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
- 获取您的数据: 接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。
Why use AI for scraping:
- 自动绕过复杂的 DataDome 和 Cloudflare 反爬措施，无需编写自定义代码。
- 利用可视化无代码选择器，轻松定位嵌套的博彩表格和动态赔率组件。
- 支持定时运行，以捕获 NFL 周日上午等高峰时段快速变动的赔率线。
- 开箱即用地集成代理轮换，避免在高频率数据提取期间被封禁 IP。
Action Network的无代码网页抓取工具
AI驱动抓取的点击式替代方案
Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取Action Network。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。
无代码工具的典型工作流程
常见挑战
学习曲线
理解选择器和提取逻辑需要时间
选择器失效
网站更改可能会破坏整个工作流程
动态内容问题
JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案
验证码限制
大多数工具需要手动处理验证码
IP封锁
过于频繁的抓取可能导致IP被封
Action Network的无代码网页抓取工具
Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取Action Network。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。
无代码工具的典型工作流程
- 安装浏览器扩展或在平台注册
- 导航到目标网站并打开工具
- 通过点击选择要提取的数据元素
- 为每个数据字段配置CSS选择器
- 设置分页规则以抓取多个页面
- 处理验证码（通常需要手动解决）
- 配置自动运行的计划
- 将数据导出为CSV、JSON或通过API连接
常见挑战
- 学习曲线: 理解选择器和提取逻辑需要时间
- 选择器失效: 网站更改可能会破坏整个工作流程
- 动态内容问题: JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案
- 验证码限制: 大多数工具需要手动处理验证码
- IP封锁: 过于频繁的抓取可能导致IP被封
代码示例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 注意：如果没有高级 Header/代理，此基础请求很可能会被 DataDome 拦截
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')
# 示例：查找赔率页面上的所有比赛标题
games = soup.find_all('h3')
for game in games:
print(f'发现对阵: {game.get_text(strip=True)}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'被反爬拦截或出错: {e}')
if __name__ == '__main__':
scrape_action_news()使用场景
最适合JavaScript较少的静态HTML页面。非常适合博客、新闻网站和简单的电商产品页面。
优势
- ●执行速度最快（无浏览器开销）
- ●资源消耗最低
- ●易于使用asyncio并行化
- ●非常适合API和静态页面
局限性
- ●无法执行JavaScript
- ●在SPA和动态内容上会失败
- ●可能难以应对复杂的反爬虫系统
如何用代码抓取Action Network
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 注意：如果没有高级 Header/代理，此基础请求很可能会被 DataDome 拦截
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')
# 示例：查找赔率页面上的所有比赛标题
games = soup.find_all('h3')
for game in games:
print(f'发现对阵: {game.get_text(strip=True)}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'被反爬拦截或出错: {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:
# 对于 Action Network，必须使用类似 stealth 的行为启动
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')
# 等待特定的赔率容器通过 JavaScript 加载
await page.wait_for_selector('div[class*="OddsTable"]')
# 使用 JS evaluation 提取数据
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 对阵: {game}')
await browser.close()
asyncio.run(scrape_odds())Python + Scrapy
import scrapy
class ActionSpider(scrapy.Spider):
name = 'action_spider'
# Action Network 需要像 Scrapy-Playwright 这样的 JS 渲染中间件
start_urls = ['https://www.actionnetwork.com/nfl/odds']
def parse(self, response):
# 假设已配置中间件
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()
}
# 处理文章存档的基本分页
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();
// 导航至赔率页面并等待网络空闲
await page.goto('https://www.actionnetwork.com/nfl/odds', { waitUntil: 'networkidle2' });
// 定位比赛标题元素
const results = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('h3'));
return items.map(item => item.innerText);
});
console.log('找到的比赛:', results);
await browser.close();
})();您可以用Action Network数据做什么
探索Action Network数据的实际应用和洞察。
赔率对比仪表盘
创建一个工具，对比各博彩公司的赔率线，为任何给定的比赛找到最高可能的派彩。
如何实现：
- 1从特定体育项目页面（例如 /nba/odds）抓取实时赔率。
- 2将不同的博彩公司名称映射到统一的内部 ID。
- 3识别让分盘和独赢盘的“最佳价格”。
- 4每 2-5 分钟刷新一次数据以确保准确性。
使用Automatio从Action Network提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。
您可以用Action Network数据做什么
- 赔率对比仪表盘
创建一个工具，对比各博彩公司的赔率线，为任何给定的比赛找到最高可能的派彩。
- 从特定体育项目页面（例如 /nba/odds）抓取实时赔率。
- 将不同的博彩公司名称映射到统一的内部 ID。
- 识别让分盘和独赢盘的“最佳价格”。
- 每 2-5 分钟刷新一次数据以确保准确性。
- 聪明钱预警系统
通过识别赔率线移动方向与公众大多数意见相反的比赛，自动化检测“聪明钱（Sharp Action）”。
- 从 Action Network 信号中提取公众百分比和注单百分比。
- 监控“反向赔率变动”（赔率变动方向与大众投注方向相反）。
- 当检测到 Sharp 信号时，发送自动化的 Telegram 或 Discord 通知。
- 跟踪这些特定信号的历史成功率。
- 专家表现审计器
验证并跟踪平台上体育分析师和职业让分专家的历史准确性。
- 每日抓取“推荐”板块，记录所有专家建议。
- 将此数据与从体育 API 抓取的实际比赛结果合并。
- 计算每位专家的 ROI、胜率和单位盈亏。
- 生成排行榜以识别最可靠的垂直领域专家。
- 预测性伤病影响模型
分析特定球员伤病如何与赔率变动及最终比赛结果相关联。
- 抓取所有活跃球队的“伤病报告”页面。
- 对球员影响力进行分类（球星、首发、轮换球员）。
- 将伤病公告与让分盘的即时变动关联起来。
- 利用历史数据构建一个根据伤病新闻预测赔率走势的 model。
抓取Action Network的专业技巧
成功从Action Network提取数据的专家建议。
使用高质量的住宅代理。DataDome 在识别和屏蔽来自 AWS、GCP 和 DigitalOcean 的数据中心 IP 范围方面非常有效。
在 HTML 源代码中查找 <script id="__NEXT_DATA__"> 标签。它包含一个具有页面状态的 JSON 对象，提供比解析 HTML 更整洁的数据。
在流量高峰期（如东部时间周日上午 9 点至中午 12 点）抓取，以获取最准确的“终盘”数据和公众投注分布。
轮换你的 User-Agent 字符串，并在请求之间实施随机延迟，以模仿人类浏览模式，避免触发 DataDome。
专注于“赔率”子目录（/nba/odds, /nfl/odds），因为这些页面与社论文章相比，具有更一致的结构。
将数据存储在 InfluxDB 或 TimescaleDB 等时间序列数据库中，以有效跟踪赔率从开盘到封盘的移动过程。
用户评价
用户怎么说
加入数千名已改变工作流程的满意用户
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.
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