개발자들은 종종 스포츠 데이터를 애플리케이션에 통합할 신뢰할 수 있는 방법을 찾습니다. DraftKings API는 실시간 배당률, 대회 정보 및 선수 통계를 위한 귀중한 리소스입니다. DraftKings는 일반적인 사용을 위한 공식 공개 API를 제공하지 않지만, 엔지니어는 비공식 엔드포인트와 타사 서비스를 활용하여 필수 데이터를 검색할 수 있습니다. 이 접근 방식은 정교한 베팅 알고리즘, 판타지 스포츠 도구 및 분석 플랫폼을 생성할 수 있도록 합니다. 또한 Apidog와 같은 도구는 원활한 API 설계, 디버깅 및 테스트 기능을 제공하여 프로세스를 향상시킵니다.
이 가이드를 진행하면서 DraftKings 리소스에 접근하는 기술적 복잡성을 배우게 될 것입니다. 먼저 DraftKings API 접근 환경을 살펴본 다음, 실제 구현 단계로 넘어갑니다.
DraftKings API 환경 이해하기
DraftKings는 일일 판타지 스포츠 및 스포츠 베팅 분야의 선도적인 플랫폼으로, 다양한 관할 구역에서 수백만 명의 사용자에게 서비스를 제공합니다. 이 회사는 실시간 배당률, 선수 성과 및 대회 세부 정보를 포함하여 방대한 양의 데이터를 처리합니다. 그러나 DraftKings는 API를 내부적으로 사용하는 것을 우선시하므로 공개 문서는 제한적입니다. 개발자는 플랫폼이 인증 요구 사항 없이 노출하는 리버스 엔지니어링된 엔드포인트를 통해 이 데이터에 접근합니다.
비공식 문서에 따르면 DraftKings는 JSON 페이로드를 반환하는 RESTful 엔드포인트를 사용합니다. 예를 들어, 이러한 엔드포인트는 스포츠 목록, 드래프트 그룹 및 선수 가용성을 다룹니다. 엔지니어는 이 구조가 사용자 지정 소프트웨어로의 구문 분석 및 통합을 단순화하기 때문에 이점을 얻습니다. 그럼에도 불구하고 비공식 방법에 의존하는 것은 엔드포인트 동작의 갑작스러운 변경과 같은 위험을 초래합니다.
타사 공급업체는 DraftKings 데이터를 집계하는 안정화된 API를 제공하여 이러한 격차를 해소합니다. OpticOdds 및 365OddsAPI와 같은 서비스는 실시간 피드를 제공하여 일관성을 보장합니다. 이러한 옵션은 안정성이 가장 중요한 프로덕션 환경에 적합합니다. 또한 Python 라이브러리는 이러한 상호 작용을 추상화하여 개발자가 낮은 수준의 HTTP 요청보다는 로직에 집중할 수 있도록 합니다.
도구로 넘어가면 Apidog가 핵심 자산으로 부상합니다. 이 플랫폼은 설계부터 배포까지 전체 API 수명 주기를 지원합니다. 사용자는 OpenAPI 사양을 가져오거나 요청을 수동으로 구성하여 DraftKings 엔드포인트 실험에 이상적입니다.
공식 vs. 비공식 DraftKings API 접근
DraftKings는 내부 API 생태계를 유지하지만, NFT 거래를 위한 마켓플레이스 API와 같이 제한된 공개 인터페이스를 출시합니다. 2022년에 발표된 이 공개 API는 거래 데이터를 제공하지만, 핵심 베팅 또는 판타지 기능으로 확장되지는 않습니다. 개발자는 표준 HTTP GET 요청을 통해 이를 쿼리하고, 판매 가격 및 자산 ID와 같은 세부 정보가 포함된 JSON 응답을 받습니다.
이와 대조적으로, 비공식 접근은 DraftKings 웹 및 모바일 애플리케이션용으로 의도된 엔드포인트를 대상으로 합니다. 이러한 엔드포인트는 공식적인 지원이 부족하지만, 커뮤니티에서 광범위하게 문서화하고 있습니다. 예를 들어, SeanDrum의 GitHub 저장소는 대회 및 선수 데이터를 검색할 수 있는 여러 주요 URL을 설명합니다. DraftKings는 예고 없이 구조를 수정할 수 있으므로 엔지니어는 잠재적인 사용 중단을 처리해야 합니다.
예를 들어, 공식에서 비공식으로의 전환을 고려해 봅시다. 공식 API는 가동 시간과 버전 관리를 보장하는 반면, 비공식 API는 강력한 오류 처리를 요구합니다. 개발자는 문제를 완화하기 위해 재시도 및 스키마 유효성 검사를 구현합니다. 또한 법적 준수가 중요한 역할을 합니다. 계정 정지를 피하려면 데이터 접근이 서비스 약관과 일치해야 합니다.
Apidog는 사용자가 공식 및 비공식 테스트를 위한 별도의 환경을 생성할 수 있도록 하여 이러한 구분을 용이하게 합니다. 인증(비공식의 경우 없음)을 구성하고 응답 코드를 모니터링하여 애플리케이션이 원활하게 적응하도록 보장합니다.
비공식 DraftKings API 엔드포인트 탐색
엔지니어는 핵심 엔드포인트를 식별하는 것부터 시작합니다. 한 가지 기본적인 호출은 사용 가능한 스포츠를 검색합니다: https://api.draftkings.com/sites/US-DK/sports/v1/sports?format=json으로 GET 요청을 보냅니다. 응답에는 각각 ID, 이름 및 코드를 가진 스포츠 객체 배열이 포함됩니다. NBA의 경우 ID가 1일 수 있으며, 이는 후속 쿼리에서 사용합니다.
다음으로, https://www.draftkings.com/lobby/getcontests?sport=NBA를 사용하여 대회를 가져옵니다. 이 엔드포인트는 대회 배열, 드래프트 그룹 및 게임 유형을 포함하는 포괄적인 JSON 객체를 반환합니다. "contests" 키를 구문 분석하여 참가비, 상금 풀 및 시작 시간을 추출합니다. 개발자는 이 데이터를 필터링하여 특정 슬레이트를 대상으로 하고 애플리케이션의 관련성을 높입니다.
자세한 대회 정보를 얻으려면 https://api.draftkings.com/contests/v1/contests/{ContestId}?format=json을 사용하세요. {ContestId}를 이전 호출의 값으로 바꿉니다. 페이로드는 최대 참가 수, 지급 구조 및 관련 드래프트 그룹을 자세히 설명합니다. 이러한 세분화는 라인업 최적화기와 같은 고급 기능을 지원합니다.
드래프트 그룹은 게임 슬레이트를 나타냅니다. https://api.draftkings.com/draftgroups/v1/{draftGroupId}를 쿼리하여 시작 시간, 게임 수 및 포함된 경기를 가져옵니다. 팀 약어와 같은 매개변수는 외부 데이터 소스와의 상관 관계를 돕습니다.
규칙 세트는 득점을 정의합니다: https://api.draftkings.com/lineups/v1/gametypes/{gameTypeId}/rules. 이는 터치다운 또는 3점슛과 같은 동작에 대한 점수 할당을 반환합니다. 개발자는 이를 참조하여 결과를 정확하게 시뮬레이션합니다.
선수 데이터는 핵심을 이룹니다. 드래프터블 엔드포인트인 https://api.draftkings.com/draftgroups/v1/draftgroups/{draftGroupId}/draftables는 급여, 포지션 및 부상 상태가 있는 선수를 나열합니다. 이를 https://www.draftkings.com/lineup/getavailableplayers?draftGroupId={draftGroupId}와 결합하여 헤드샷 및 팀 소속과 같은 메타데이터를 얻습니다.
지리적 엔드포인트는 규정 준수를 보장합니다: https://api.draftkings.com/addresses/v1/countries는 지원되는 국가를 나열하고, https://api.draftkings.com/addresses/v1/countries/US/regions는 미국 주를 지정합니다.
마지막으로, https://api.draftkings.com/rules-and-scoring/RulesAndScoring.json의 규칙 및 득점은 모든 스포츠에 대한 정적 JSON을 제공합니다.
구현 시 Python의 requests와 같은 라이브러리를 사용합니다. 예를 들어:
import requests
response = requests.get("https://api.draftkings.com/sites/US-DK/sports/v1/sports?format=json")
if response.status_code == 200:
sports = response.json()["sports"]
for sport in sports:
print(f"Sport: {sport['name']}, ID: {sport['sportId']}")
이 코드는 스포츠 데이터를 가져와 출력합니다. 네트워크 문제에 대한 예외를 처리합니다.
Apidog는 이를 간소화합니다: 엔드포인트를 가져오고, 매개변수를 설정하고, 실행합니다. 이 도구는 JSON 트리를 시각화하여 디버깅을 돕습니다.
DraftKings API 데이터를 위한 타사 공급업체 활용
타사 서비스는 복잡성을 추상화합니다. OpticOdds 는 DraftKings API 평가판을 제공하여 스포츠 전반에 걸쳐 실시간 배당률을 제공합니다. 포털을 통해 가입하고 API 키를 얻은 다음 /odds/draftkings와 같은 엔드포인트를 쿼리합니다. 응답에는 머니라인, 스프레드 및 총계가 포함됩니다.
마찬가지로, 365OddsAPI는 낮은 지연 시간으로 전체 범위를 제공합니다. 이들의 DraftKings 피드는 라이브 업데이트를 위해 WebSockets를 통해 통합되며, 베팅 봇에 이상적입니다. 개발자는 헤더를 사용하여 인증합니다: Authorization: Bearer {token}.
SportsFirst.net은 원시 데이터와 함께 분석을 제공합니다. 이들의 API 엔드포인트는 DraftKings 구조를 반영하지만 예상 점수와 같은 보강 정보를 추가합니다.
선택하려면 지연 시간, 범위 및 가격을 평가하세요. 무료 티어는 프로토타이핑에 적합하며, 유료 요금제는 확장성을 보장합니다.
사용자 지정 헤더를 추가하고 응답을 모의하여 Apidog와 통합하세요. 이렇게 하면 라이브 서버에 접근하지 않고도 엣지 케이스를 테스트할 수 있습니다.
DraftKings API 통합을 위한 Apidog 설정
Apidog는 apidog.com에서 다운로드하여 설치합니다. 기능을 사용하려면 무료 계정을 생성하세요.
새 프로젝트를 시작하고, 공식 OpenAPI 사양이 없으므로 엔드포인트를 수동으로 가져옵니다. 스포츠 목록의 경우 GET 요청을 추가하고 URL을 설정한 다음 저장합니다.
Apidog의 디버거는 요청을 보내고 응답을 검사합니다. draftGroupId와 같은 동적 부분에는 변수를 사용하세요.
모의 서버는 오프라인 개발을 위해 DraftKings 동작을 시뮬레이션합니다. 샘플 JSON을 기반으로 스키마를 정의하세요.
협업 도구는 팀과 컬렉션을 공유하고 변경 사항을 버전 관리합니다.
DraftKings의 경우 폴더를 정리하세요: 하나는 대회용, 다른 하나는 선수용입니다.
Python 및 Apidog로 DraftKings API에 접근하는 단계별 가이드
먼저, draft-kings 라이브러리를 설치합니다: pip install draft-kings.
클라이언트를 인스턴스화합니다:
from draft_kings import Client, Sport
client = Client()
contests = client.contests(sport=Sport.NBA)
print(contests)
이는 NBA 대회를 검색합니다.
드래프트 그룹 세부 정보:
details = client.draft_group_details(draft_group_id=12345)
print(details)
사용 가능한 메서드에는 available_players, draftables, countries, regions 및 game_type_rules가 있습니다.
Apidog와 결합: 코드에서 요청을 내보내고, GUI 테스트를 위해 Apidog로 가져옵니다.
단계 1: 문서를 통해 엔드포인트를 조사합니다.
단계 2: Apidog 환경을 설정합니다.
단계 3: 기본적인 GET 요청을 테스트합니다.
단계 4: 필요한 경우 페이지네이션을 처리합니다(단, DraftKings는 종종 전체 세트를 반환합니다).
단계 5: 영구 저장을 위해 MongoDB와 같은 데이터베이스에 데이터를 구문 분석하고 저장합니다.
오류 처리: 4xx/5xx 코드에 대해 try-except를 사용합니다.
DraftKings API 작업 시 모범 사례
부하를 줄이기 위해 응답을 캐시합니다. 단기 데이터에는 Redis를 구현합니다.
변경 사항 모니터링: 스크립트를 사용하여 주기적으로 엔드포인트를 확인합니다.
속도 제한 준수; 비공식이지만 분당 60회 요청을 가정합니다.
데이터 보안: HTTPS를 사용하고 민감한 정보 로깅을 피합니다.
aiohttp를 통해 비동기 요청으로 확장합니다.
Apidog의 자동화는 주기적으로 테스트를 실행하여 실패 시 알림을 보냅니다.
법적 및 윤리적 고려 사항
DraftKings의 약관을 존중합니다. 스크래핑은 정책을 위반할 수 있습니다. 개인적, 비상업적 목적으로 사용합니다.
규제 시장에서는 지리적 위치 규정 준수를 확인합니다.
타사에서 합법성을 처리하지만, 해당 라이선스를 확인합니다.
고급 통합 및 사용 사례
라인업 최적화기 구축: 선수를 가져오고, PuLP로 선형 프로그래밍을 적용합니다.
실시간 베팅: 배당률 피드를 구독하고, 알림을 트리거합니다.
머신러닝: API의 과거 데이터를 기반으로 모델을 훈련합니다.
Apidog는 엔드 투 엔드 테스트를 위해 ML 엔드포인트를 모의합니다.
일반적인 문제 해결
404 오류: 엔드포인트가 변경되었습니다. 커뮤니티 소스에서 업데이트합니다.
JSON 구문 분석 실패: jq 또는 Apidog로 유효성을 검사합니다.
CORS 문제: 브라우저 앱의 경우 프록시를 사용합니다.
결론
DraftKings API에 접근하려면 독창성이 필요하지만, 비공식 엔드포인트, 라이브러리 및 Apidog와 같은 도구를 사용하면 개발자는 강력한 통합을 달성할 수 있습니다. 제시된 단계를 구현하고 스포츠 애플리케이션을 효과적으로 향상시키세요.