CFBD/cfbd-python
Python wrapper for the CFBD API
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
🏈 cfbd-python: Thư viện Python truy cập mọi dữ liệu bóng đá đại học từ CFBD
Truy cập toàn bộ API CFBD bằng Python — game, team, player, recruiting, ranking, metrics nâng cao.
cfbd-python là bản wrapper Python được sinh tự động bởi OpenAPI Generator, kết nối trực tiếp với API tại CollegeFootballData.com. Dành cho người phát triển muốn xây dựng ứng dụng, mô hình và phân tích bóng đá đại học mà không cần viết HTTP request thủ công.
✨ Điểm nổi bật
- Tự động sinh từ OpenAPI: hỗ trợ API version 5.23.0, đồng bộ luôn với API thực.
- Cài đặt đơn giản: chỉ cần
pip install cfbdvà cấu hình Bearer token. - Hỗ trợ đầy đủ endpoint: bao gồm game, team, player, recruiting, ranking, betting, draft, drives, coaches, conferences, metrics nâng cao.
- Hỗ trợ Python 3.7+: tương thích với môi trường phát triển hiện đại.
- Xác thực an toàn: sử dụng Bearer token qua biến môi trường.
- Tài liệu chi tiết: mỗi API đều có file markdown riêng với ví dụ sử dụng.
- Context manager hỗ trợ: sử dụng
ApiClienttrong khốiwithđể quản lý kết nối tự động. - Xử lý lỗi rõ ràng: bắt
ApiExceptionđể debug nhanh khi gọi API thất bại.
💡 Vì sao đáng chú ý
Không giống các thư viện thủ công cần cập nhật thủ công khi API thay đổi, cfbd-python được sinh tự động từ spec OpenAPI nên luôn đồng bộ. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và giảm lỗi khi phát triển các ứng dụng phân tích bóng đá đại học. Phù hợp với data scientist, nhà phân tích và cộng đồng yêu thích bóng đá muốn khai thác dữ liệu sâu.
#CFBD #CollegeFootball #SportsAnalytics #Python #OpenAPI #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
[IJCV 2021] SportsCap: Monocular 3D Human Motion Capture and Fine-grained Understanding in Challenging Sports Videos
[ICCV 2021] MultiSports: A Multi-Person Video Dataset of Spatio-Temporally Localized Sports Actions
A free and open source performance monitor for rowing machines
R package for drawing regulation playing surfaces for several sports
An R package to quickly obtain clean and tidy college football play by play data
⛏⚽ Scrape soccer data from Club Elo, ESPN, FBref, Football-Data.co.uk, Sofascore, SoFIFA, Understat and WhoScored.
NBA sports betting using machine learning
Convert soccer event stream data to SPADL and value player actions using VAEP or xT