วิธีเข้าถึง DraftKings API

นักพัฒนาซอฟต์แวร์มักจะมองหาวิธีที่เชื่อถือได้ในการรวมข้อมูลกีฬาเข้ากับแอปพลิเคชันของตน และ DraftKings API โดดเด่นในฐานะแหล่งข้อมูลที่มีคุณค่าสำหรับอัตราต่อรองแบบเรียลไทม์ ข้อมูลการแข่งขัน และสถิติผู้เล่น แม้ว่า DraftKings จะไม่ได้ให้บริการ API สาธารณะอย่างเป็นทางการสำหรับการใช้งานทั่วไป แต่วิศวกรก็สามารถใช้ประโยชน์จากเอนด์พอยต์ที่ไม่เป็นทางการและบริการของบุคคลที่สามเพื่อดึงข้อมูลที่จำเป็นได้ แนวทางนี้ช่วยให้สามารถสร้างอัลกอริทึมการเดิมพันที่ซับซ้อน เครื่องมือกีฬาแฟนตาซี และแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ได้ นอกจากนี้ เครื่องมืออย่าง Apidog ยังช่วยปรับปรุงกระบวนการด้วยการนำเสนอความสามารถในการออกแบบ API การดีบัก และการทดสอบที่ราบรื่น

เมื่อคุณดำเนินการตามคู่มือนี้ คุณจะได้เรียนรู้ความซับซ้อนทางเทคนิคของการเข้าถึงทรัพยากรของ DraftKings ก่อนอื่น เราจะสำรวจภาพรวมของการเข้าถึง DraftKings API จากนั้นจึงเข้าสู่ขั้นตอนการนำไปปฏิบัติจริง

ทำความเข้าใจภาพรวมของ DraftKings API

DraftKings ดำเนินการในฐานะแพลตฟอร์มชั้นนำในกีฬาแฟนตาซีรายวันและการพนันกีฬา ให้บริการผู้ใช้หลายล้านคนในเขตอำนาจศาลต่างๆ บริษัทประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก รวมถึงอัตราต่อรองสด ผลงานของผู้เล่น และรายละเอียดการแข่งขัน อย่างไรก็ตาม DraftKings ให้ความสำคัญกับการใช้งานภายในสำหรับ API ของตน ซึ่งหมายความว่าเอกสารสาธารณะยังคงมีจำกัด นักพัฒนาเข้าถึงข้อมูลนี้ผ่านเอนด์พอยต์ที่ถูกวิศวกรรมย้อนกลับซึ่งแพลตฟอร์มเปิดเผยโดยไม่มีข้อกำหนดการตรวจสอบสิทธิ์

เอกสารที่ไม่เป็นทางการ เปิดเผยว่า DraftKings ใช้เอนด์พอยต์แบบ RESTful ที่ส่งคืนเพย์โหลด JSON ตัวอย่างเช่น เอนด์พอยต์เหล่านี้ครอบคลุมรายการกีฬา กลุ่มดราฟต์ และความพร้อมของผู้เล่น วิศวกรได้รับประโยชน์จากโครงสร้างนี้เนื่องจากช่วยลดความซับซ้อนในการแยกวิเคราะห์และการรวมเข้ากับซอฟต์แวร์ที่กำหนดเอง อย่างไรก็ตาม การพึ่งพาวิธีการที่ไม่เป็นทางการจะนำมาซึ่งความเสี่ยง เช่น การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของเอนด์พอยต์อย่างกะทันหัน

ผู้ให้บริการบุคคลที่สามเชื่อมช่องว่างนี้โดยนำเสนอ API ที่เสถียรซึ่งรวบรวมข้อมูล DraftKings บริการต่างๆ เช่น OpticOdds และ 365OddsAPI นำเสนอข้อมูลแบบเรียลไทม์ ทำให้มั่นใจในความสอดคล้องกัน ตัวเลือกเหล่านี้เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิตที่ความน่าเชื่อถือมีความสำคัญสูงสุด นอกจากนี้ ไลบรารี Python ยังช่วยลดความซับซ้อนของการโต้ตอบเหล่านี้ ทำให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะแทนที่จะเป็นคำขอ HTTP ระดับต่ำ

เมื่อเปลี่ยนมาใช้เครื่องมือ Apidog กลายเป็นทรัพย์สินที่สำคัญ แพลตฟอร์มนี้รองรับวงจรชีวิต API เต็มรูปแบบ ตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงการปรับใช้ ผู้ใช้สามารถนำเข้าข้อกำหนด OpenAPI หรือกำหนดค่าคำขอด้วยตนเอง ทำให้เหมาะสำหรับการทดลองกับเอนด์พอยต์ของ DraftKings

การเข้าถึง DraftKings API แบบเป็นทางการ vs. ไม่เป็นทางการ

DraftKings รักษา Ecosystem ของ API ภายใน แต่เผยแพร่ Public Interface ที่จำกัด เช่น Marketplace API สำหรับธุรกรรม NFT API สาธารณะนี้ซึ่งประกาศในปี 2022 ให้ข้อมูลธุรกรรม แต่ไม่ได้ครอบคลุมถึงคุณสมบัติการเดิมพันหลักหรือแฟนตาซี นักพัฒนาสามารถสอบถามได้ผ่านคำขอ HTTP GET มาตรฐาน โดยจะได้รับ JSON Responses พร้อมรายละเอียด เช่น ราคาขายและรหัสสินทรัพย์

ในทางตรงกันข้าม การเข้าถึงที่ไม่เป็นทางการจะมุ่งเป้าไปที่เอนด์พอยต์ที่ออกแบบมาสำหรับเว็บและแอปพลิเคชันมือถือของ DraftKings เอนด์พอยต์เหล่านี้ขาดการสนับสนุนอย่างเป็นทางการ แต่ชุมชนได้จัดทำเอกสารไว้อย่างกว้างขวาง ตัวอย่างเช่น ที่เก็บ GitHub ของ SeanDrum ได้สรุป URL สำคัญหลายรายการ ซึ่งช่วยให้สามารถดึงข้อมูลการแข่งขันและข้อมูลผู้เล่นได้ วิศวกรจะต้องจัดการกับการเลิกใช้งานที่อาจเกิดขึ้นได้ เนื่องจาก DraftKings สามารถแก้ไขโครงสร้างได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า

เพื่อแสดงให้เห็น ลองพิจารณาการเปลี่ยนจากแบบเป็นทางการไปสู่แบบไม่เป็นทางการ: API อย่างเป็นทางการรับประกันเวลาทำงานและการกำหนดเวอร์ชัน ในขณะที่ API ที่ไม่เป็นทางการต้องการการจัดการข้อผิดพลาดที่แข็งแกร่ง นักพัฒนาใช้การลองใหม่และการตรวจสอบ Schema เพื่อลดปัญหา นอกจากนี้ การปฏิบัติตามกฎหมายมีบทบาทสำคัญ การเข้าถึงข้อมูลต้องสอดคล้องกับข้อกำหนดในการให้บริการเพื่อหลีกเลี่ยงการระงับบัญชี

Apidog ช่วยอำนวยความสะดวกในการแยกแยะนี้โดยอนุญาตให้ผู้ใช้สร้างสภาพแวดล้อมแยกต่างหากสำหรับการทดสอบแบบเป็นทางการและไม่เป็นทางการ คุณสามารถกำหนดค่าการตรวจสอบสิทธิ์ (ไม่มีสำหรับการไม่เป็นทางการ) และตรวจสอบรหัสการตอบสนอง เพื่อให้มั่นใจว่าแอปพลิเคชันของคุณปรับเปลี่ยนได้อย่างราบรื่น

สำรวจเอนด์พอยต์ DraftKings API ที่ไม่เป็นทางการ

วิศวกรเริ่มต้นด้วยการระบุเอนด์พอยต์หลัก การเรียกพื้นฐานอย่างหนึ่งคือการดึงข้อมูลกีฬาที่มีอยู่: ส่งคำขอ GET ไปยัง https://api.draftkings.com/sites/US-DK/sports/v1/sports?format=json การตอบสนองจะรวมอาร์เรย์ของวัตถุกีฬา โดยแต่ละวัตถุมี ID, ชื่อ และรหัส สำหรับ NBA, ID อาจเป็น 1 ซึ่งคุณจะใช้ในการสอบถามครั้งต่อไป

ถัดไป ดึงข้อมูลการแข่งขันด้วย https://www.draftkings.com/lobby/getcontests?sport=NBA เอนด์พอยต์นี้จะส่งคืนออบเจกต์ JSON ที่ครอบคลุมซึ่งมีอาร์เรย์การแข่งขัน กลุ่มดราฟต์ และประเภทเกม แยกวิเคราะห์คีย์ "contests" เพื่อดึงค่าธรรมเนียมการเข้าแข่งขัน เงินรางวัลรวม และเวลาเริ่มต้น นักพัฒนาจะกรองข้อมูลนี้เพื่อกำหนดเป้าหมายสเลทที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งช่วยเพิ่มความเกี่ยวข้องของแอปพลิเคชัน

สำหรับข้อมูลการแข่งขันโดยละเอียด ให้ใช้ https://api.draftkings.com/contests/v1/contests/{ContestId}?format=json แทนที่ {ContestId} ด้วยค่าจากการเรียกก่อนหน้า เพย์โหลดจะให้รายละเอียดจำนวนผู้เข้าแข่งขันสูงสุด โครงสร้างการจ่ายเงิน และกลุ่มดราฟต์ที่เกี่ยวข้อง ความละเอียดนี้รองรับคุณสมบัติขั้นสูง เช่น ตัวเพิ่มประสิทธิภาพการจัดทีม

กลุ่มดราฟต์แสดงถึงชุดของเกม สอบถาม https://api.draftkings.com/draftgroups/v1/{draftGroupId} เพื่อรับเวลาเริ่มต้น จำนวนเกม และการแข่งขันที่รวมอยู่ พารามิเตอร์ต่างๆ เช่น ตัวย่อทีม ช่วยในการเชื่อมโยงกับแหล่งข้อมูลภายนอก

ชุดกฎกำหนดการให้คะแนน: https://api.draftkings.com/lineups/v1/gametypes/{gameTypeId}/rules สิ่งนี้จะส่งคืนการจัดสรรคะแนนสำหรับการกระทำต่างๆ เช่น ทัชดาวน์หรือการยิงสามแต้ม นักพัฒนาอ้างอิงสิ่งนี้เพื่อจำลองผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ

ข้อมูลผู้เล่นเป็นแกนหลัก เอนด์พอยต์ draftables, https://api.draftkings.com/draftgroups/v1/draftgroups/{draftGroupId}/draftables จะแสดงรายชื่อผู้เล่นพร้อมเงินเดือน ตำแหน่ง และสถานะการบาดเจ็บ รวมสิ่งนี้เข้ากับ https://www.draftkings.com/lineup/getavailableplayers?draftGroupId={draftGroupId} สำหรับเมตาดาต้า เช่น รูปภาพหัวและสังกัดทีม

เอนด์พอยต์ทางภูมิศาสตร์ช่วยให้มั่นใจในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ: https://api.draftkings.com/addresses/v1/countries แสดงรายชื่อประเทศที่รองรับ ในขณะที่ https://api.draftkings.com/addresses/v1/countries/US/regions ระบุรัฐของสหรัฐอเมริกา

สุดท้าย กฎและคะแนนที่ https://api.draftkings.com/rules-and-scoring/RulesAndScoring.json ให้ JSON แบบคงที่สำหรับกีฬาทุกประเภท

เมื่อนำไปใช้งาน ให้ใช้ไลบรารีเช่น requests ใน Python ตัวอย่างเช่น:

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']}")

โค้ดนี้จะดึงและแสดงข้อมูลกีฬา จัดการข้อยกเว้นสำหรับปัญหาเครือข่าย

Apidog ช่วยให้กระบวนการนี้ง่ายขึ้น: นำเข้าเอนด์พอยต์ กำหนดพารามิเตอร์ และดำเนินการ เครื่องมือจะแสดงโครงสร้าง JSON เป็นภาพ ช่วยในการดีบัก

การใช้ประโยชน์จากผู้ให้บริการบุคคลที่สามสำหรับข้อมูล DraftKings API

บริการของบุคคลที่สามช่วยลดความซับซ้อน OpticOdds นำเสนอการทดลองใช้ DraftKings API โดยให้ราคาต่อรองแบบเรียลไทม์สำหรับกีฬาต่างๆ ลงทะเบียนผ่านพอร์ทัลของพวกเขา รับ API key และสอบถามเอนด์พอยต์เช่น /odds/draftkings การตอบสนองจะรวมถึง moneylines, spreads และ totals

ในทำนองเดียวกัน 365OddsAPI ให้ความครอบคลุมเต็มรูปแบบด้วยความหน่วงต่ำ ฟีด DraftKings ของพวกเขาผสานรวมผ่าน WebSockets สำหรับการอัปเดตแบบสด ซึ่งเหมาะสำหรับบอทเดิมพัน นักพัฒนาตรวจสอบสิทธิ์ด้วยเฮดเดอร์: Authorization: Bearer {token}

SportsFirst.net ให้การวิเคราะห์ควบคู่ไปกับข้อมูลดิบ เอนด์พอยต์ API ของพวกเขาเลียนแบบโครงสร้างของ DraftKings แต่เพิ่มการเสริมข้อมูล เช่น คะแนนที่คาดการณ์ไว้

ในการเลือก ให้ประเมินความหน่วง ความครอบคลุม และราคา ระดับฟรีเหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบ ในขณะที่แผนแบบชำระเงินช่วยให้มั่นใจถึงความสามารถในการปรับขนาด

ผสานรวมกับ Apidog โดยการเพิ่ม Custom Headers และการจำลอง Responses สิ่งนี้จะทดสอบกรณีขอบโดยไม่ต้องเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์จริง

การตั้งค่า Apidog สำหรับการผสานรวม DraftKings API

Apidog ติดตั้งได้โดยการดาวน์โหลดจาก apidog.com สร้างบัญชีฟรีเพื่อเข้าถึงคุณสมบัติ

เริ่มโปรเจกต์ใหม่ นำเข้าเอนด์พอยต์ด้วยตนเอง เนื่องจากไม่มี OpenAPI spec อย่างเป็นทางการ สำหรับรายการกีฬา ให้เพิ่มคำขอ GET กำหนด URL และบันทึก

Debugger ของ Apidog จะส่งคำขอและตรวจสอบการตอบสนอง ใช้ตัวแปรสำหรับส่วนที่เป็นไดนามิก เช่น draftGroupId

Mock Servers จำลองพฤติกรรมของ DraftKings สำหรับการพัฒนาแบบออฟไลน์ กำหนด Schemas ตาม JSON ตัวอย่าง

เครื่องมือการทำงานร่วมกันจะแชร์คอลเลกชันกับทีม และจัดการการเปลี่ยนแปลงเวอร์ชัน

สำหรับ DraftKings ให้จัดระเบียบโฟลเดอร์: โฟลเดอร์หนึ่งสำหรับการแข่งขัน อีกโฟลเดอร์หนึ่งสำหรับผู้เล่น

คู่มือทีละขั้นตอนในการเข้าถึง DraftKings API ด้วย Python และ Apidog

ก่อนอื่น ให้ติดตั้งไลบรารี draft-kings: pip install draft-kings

สร้างอินสแตนซ์ไคลเอนต์:

from draft_kings import Client, Sport

client = Client()
contests = client.contests(sport=Sport.NBA)
print(contests)

นี่จะดึงข้อมูลการแข่งขัน NBA

สำหรับรายละเอียดกลุ่มดราฟต์:

details = client.draft_group_details(draft_group_id=12345)
print(details)

เมธอดที่มีอยู่ได้แก่ available_players, draftables, countries, regions และ game_type_rules

รวมกับ Apidog: ส่งออกคำขอจากโค้ด นำเข้าสู่ Apidog สำหรับการทดสอบ GUI

ขั้นตอนที่ 1: ค้นคว้าเอนด์พอยต์ผ่านเอกสาร

ขั้นตอนที่ 2: ตั้งค่าสภาพแวดล้อม Apidog

ขั้นตอนที่ 3: ทดสอบ GET พื้นฐาน

ขั้นตอนที่ 4: จัดการการแบ่งหน้าหากจำเป็น (แม้ว่า DraftKings มักจะส่งคืนชุดข้อมูลทั้งหมด)

ขั้นตอนที่ 5: แยกวิเคราะห์และจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูล เช่น MongoDB เพื่อความคงทน

การจัดการข้อผิดพลาด: ใช้ try-except สำหรับรหัส 4xx/5xx

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทำงานกับ DraftKings API

แคชการตอบสนองเพื่อลดภาระงาน ใช้ Redis สำหรับข้อมูลที่มีอายุสั้น

ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง: ตรวจสอบเอนด์พอยต์เป็นระยะด้วยสคริปต์

ปฏิบัติตามข้อจำกัดอัตรา (rate limits); แม้จะไม่เป็นทางการ ให้สมมติว่า 60 คำขอ/นาที

รักษาความปลอดภัยของข้อมูล: ใช้ HTTPS และหลีกเลี่ยงการบันทึกข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

ปรับขนาดด้วยคำขอแบบอะซิงโครนัสผ่าน aiohttp

ระบบอัตโนมัติของ Apidog จะรันการทดสอบเป็นระยะ และแจ้งเตือนเมื่อเกิดข้อผิดพลาด

ข้อควรพิจารณาทางกฎหมายและจริยธรรม

เคารพข้อกำหนดของ DraftKings; การขูดข้อมูลอาจละเมิดนโยบาย ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ส่วนบุคคลที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์

ในตลาดที่มีการควบคุม ตรวจสอบให้แน่ใจว่าปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านตำแหน่งทางภูมิศาสตร์

บุคคลที่สามจัดการด้านกฎหมาย แต่ต้องตรวจสอบใบอนุญาตของพวกเขา

การผสานรวมขั้นสูงและกรณีการใช้งาน

สร้างตัวเพิ่มประสิทธิภาพการจัดทีม: ดึงข้อมูลผู้เล่น ใช้การเขียนโปรแกรมเชิงเส้นด้วย PuLP

การเดิมพันแบบเรียลไทม์: สมัครรับข้อมูลอัตราต่อรอง ทริกเกอร์การแจ้งเตือน

การเรียนรู้ของเครื่อง: ฝึกโมเดลจากข้อมูลย้อนหลังจาก API

Apidog จำลองเอนด์พอยต์ ML สำหรับการทดสอบแบบ end-to-end

การแก้ไขปัญหาที่พบบ่อย

ข้อผิดพลาด 404: เอนด์พอยต์เปลี่ยนไป; อัปเดตจากแหล่งข้อมูลชุมชน

การแยกวิเคราะห์ JSON ล้มเหลว: ตรวจสอบด้วย jq หรือ Apidog

ปัญหา CORS: ใช้พร็อกซีสำหรับแอปพลิเคชันเบราว์เซอร์

บทสรุป

การเข้าถึง DraftKings API ต้องใช้ความเฉลียวฉลาด แต่ด้วยเอนด์พอยต์ที่ไม่เป็นทางการ ไลบรารี และเครื่องมืออย่าง Apidog นักพัฒนาสามารถผสานรวมที่ทรงพลังได้ ดำเนินการตามขั้นตอนที่ระบุไว้ และปรับปรุงแอปพลิเคชันกีฬาของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ