Скрипт для веб-скрапинга спортивных данных с Sofascore

Привет, Йоахим.

Я должен сказать, что недавно работал над веб-скрепером для колледжского проекта, а также создал приложение Streamlit для просмотра и анализа собранных данных с помощью динамических графиков.

Python — один из моих сильных навыков, так как я создавал много проектов с данными, используя его.

Для вашего проекта я могу собрать данные, очистить их и предоставить вам приложение Streamlit, которое вы сможете просматривать в реальном времени при обновлении без необходимости дополнительного кодирования. Или, если вам не нужно приложение и вы хотите, чтобы я поработал над незавершенным приложением, которое у вас уже есть, я тоже могу это сделать.

Не стесняйтесь связаться со мной, чтобы начать работу над проектом.

Показать оригинал

Перевести

Привет, спасибо за подробное описание. Я работал над похожими проектами по сбору данных, включая сбор спортивных данных высокого объема и автоматизацию с использованием прокси для скрытности. Для Sofascore я могу создать для вас библиотеку на Python с хорошо структурированными функциями, которые возвращают предстоящие матчи, статистику прошлых матчей, информацию о игроках и рейтинги — всё через быстрый и устойчивый скрапинг.
Мой план — использовать `httpx` с `curl_cffi` и ротацией сессий, точно совпадая заголовки и отпечатки устройств. Чтобы избежать ошибок 403 при длительных запусках скрапинга, я оптимизирую обработку прокси и логику повторных попыток. Функции будут выводить чистые DataFrame pandas с сырыми JSON-данными для каждого записи, чтобы вы могли легко исследовать или сохранять данные.
Также я предлагаю кешировать токены сессий или cookies, когда это возможно, чтобы снизить нагрузку на аутентификацию и рано обнаруживать антибот-меры. Если у вас есть текущий скрипт для футбола, я буду рад улучшить его напрямую.

Могли бы вы подтвердить, есть ли у вас уже провайдер прокси или хотите, чтобы я порекомендовал более подходящего, исходя из вашего объема?

С нетерпением жду сотрудничества.

С наилучшими,
… Даниэль

Показать оригинал

Перевести

Добрый день!

Готов реализовать ваш проект на Python с использованием запросов к внутреннему API сайта Sofascore.

✅ Что сделаю:

Напишу стабильный Python-скрипт (библиотеку/функцию), который будет парсить данные о теннисных матчах с Sofascore (коэффициенты, статистику, рейтинги ATP и WTA и т.д.).

Предоставлю удобный интерфейс для получения данных в форматах JSON и pandas DataFrame.
…
Решу проблему с блокировками (ошибка 403), используя надёжную ротацию заголовков и proxy (если потребуется — готов предложить протестированные решения с residential proxy).

⚙️ Стек:

Python (requests, pandas)

Внутренние API-запросы JSON напрямую к серверу (без браузерной автоматизации)

🚀 Гарантирую:

Стабильность и точность данных

Высокую скорость работы (сотни тысяч запросов в сутки)

Чистый и понятный код с комментариями

Стоимость: 110 EUR
Срок: 3 дня

На связи для уточнения деталей!

Добрый вечер, могу помочь вам с вашим проектом, также есть опыт в данной сфере. Пишите и обсудим все детали.

Показать оригинал

Перевести

Привет..
Делал подобное по футболу для сайта flashcore. (есть в портфолио). По скорости примерно 2000 матчей в минуту. Если такой вариант подходит, предлагаю обсудить подробнее в личных сообщениях

Показать оригинал

Перевести