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📊 Planos de Acesso
🆓 Plano Gratuito

Acesso a 5 ligas principais:

  • ENGLAND 1
  • SPAIN 1
  • FRANCE 1
  • GERMANY 1
  • ITALY 1
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Acesso ilimitado:

  • Todas as ligas disponíveis
  • Dados históricos completos
  • Suporte prioritário

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🐍 Exemplos em Python - Bases de Dados
⚠️ Diferenças entre Flashscore e Betfair Exchange:

📊 Flashscore:

  • ✅ Filtro por liga
  • ✅ Filtro por temporada (2023/2024, 2024/2025, 2025/2026)
  • ✅ Múltiplas combinações de filtros

💰 Betfair Exchange:

  • ✅ Filtro por liga
  • ❌ NÃO tem filtro por temporada
  • ⚠️ Apenas dados da temporada atual

💡 Dica: Para Betfair, use apenas o filtro de liga ou deixe vazio para todas as ligas.

1️⃣ Uma Liga e Uma Temporada:
import requests
import pandas as pd

# Mostrar todas as colunas
pd.set_option('display.max_columns', None)

TOKEN = "seu_token_aqui"
headers = {"Authorization": f"Token {TOKEN}"}

# Consultar dados da Liga Inglesa temporada 2025/2026
url = "https://api.futpythontrader.com/api/dados/flashscore/"
params = {"league": "ENGLAND 1", "season": "2025/2026"}

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = response.json()

# Converter o campo 'dados' em DataFrame
df = pd.DataFrame(data["dados"])
df.index = df.index + 1

# Exibir informações
print(f"Total de registros: {data['total']}")
display(df.head())
2️⃣ Duas Ligas e Uma Temporada:
import requests
import pandas as pd

# Mostrar todas as colunas
pd.set_option('display.max_columns', None)

TOKEN = "seu_token_aqui"
headers = {"Authorization": f"Token {TOKEN}"}

# Consultar dados de duas ligas na temporada 2024/2025
ligas = ["ENGLAND 1", "SPAIN 1"]
url = "https://api.futpythontrader.com/api/dados/flashscore/"

dfs = []
for liga in ligas:
    params = {"league": liga, "season": "2024/2025"}
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    data = response.json()
    df_temp = pd.DataFrame(data["dados"])
    dfs.append(df_temp)

# Concatenar todos os DataFrames
df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
df.index = df.index + 1

# Exibir informações
print(f"Total de registros: {len(df)}")
display(df.head())
3️⃣ Uma Liga e Duas Temporadas:
import requests
import pandas as pd

# Mostrar todas as colunas
pd.set_option('display.max_columns', None)

TOKEN = "seu_token_aqui"
headers = {"Authorization": f"Token {TOKEN}"}

# Consultar dados da Liga Inglesa em duas temporadas
temporadas = ["2023/2024", "2024/2025"]
url = "https://api.futpythontrader.com/api/dados/flashscore/"

dfs = []
for temporada in temporadas:
    params = {"league": "ENGLAND 1", "season": temporada}
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    data = response.json()
    df_temp = pd.DataFrame(data["dados"])
    dfs.append(df_temp)

# Concatenar todos os DataFrames
df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
df.index = df.index + 1

# Exibir informações
print(f"Total de registros: {len(df)}")
display(df.head())
4️⃣ Todas as Ligas e Uma Temporada:
import requests
import pandas as pd

# Mostrar todas as colunas
pd.set_option('display.max_columns', None)

TOKEN = "seu_token_aqui"
headers = {"Authorization": f"Token {TOKEN}"}

# Consultar dados de todas as ligas na temporada 2025/2026
url = "https://api.futpythontrader.com/api/dados/flashscore/"
params = {"season": "2025/2026"}

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = response.json()

# Converter o campo 'dados' em DataFrame
df = pd.DataFrame(data["dados"])
df.index = df.index + 1

# Exibir informações
print(f"Total de registros: {data['total']}")
display(df.head())
5️⃣ Todas as Ligas e Todas as Temporadas:
import requests
import pandas as pd

# Mostrar todas as colunas
pd.set_option('display.max_columns', None)

TOKEN = "seu_token_aqui"
headers = {"Authorization": f"Token {TOKEN}"}

# Consultar dados de todas as ligas e de todas as temporadas
url = "https://api.futpythontrader.com/api/dados/flashscore/"

response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.json()

# Converter o campo 'dados' em DataFrame
df = pd.DataFrame(data["dados"])
df.index = df.index + 1

# Exibir informações
print(f"Total de registros: {data['total']}")
display(df.head())
🐍 Exemplos em Python - Betfair Exchange (Bases de Dados)
⚠️ Importante sobre Betfair Exchange:

A fonte Betfair possui apenas dados da temporada atual e NÃO aceita filtro por temporada.

  • ✅ Você pode filtrar por liga
  • ✅ Você pode buscar todas as ligas (sem filtro)
  • ❌ NÃO use o parâmetro season
1️⃣ Uma Liga (Betfair):
import requests
import pandas as pd

# Mostrar todas as colunas
pd.set_option('display.max_columns', None)

TOKEN = "seu_token_aqui"
headers = {"Authorization": f"Token {TOKEN}"}

# Consultar dados da Liga Inglesa (Betfair - temporada atual)
url = "https://api.futpythontrader.com/api/dados/betfair/"
params = {"league": "ENGLAND 1"}  # Apenas liga, SEM temporada

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = response.json()

# Converter o campo 'dados' em DataFrame
df = pd.DataFrame(data["dados"])
df.index = df.index + 1

# Exibir informações
print(f"Total de registros: {data['total']}")
display(df.head())
2️⃣ Múltiplas Ligas (Betfair):
import requests
import pandas as pd

# Mostrar todas as colunas
pd.set_option('display.max_columns', None)

TOKEN = "seu_token_aqui"
headers = {"Authorization": f"Token {TOKEN}"}

# Consultar dados de várias ligas (Betfair)
ligas = ["ENGLAND 1", "SPAIN 1", "GERMANY 1"]
url = "https://api.futpythontrader.com/api/dados/betfair/"

dfs = []
for liga in ligas:
    params = {"league": liga}  # Apenas liga, SEM temporada
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    data = response.json()
    df_temp = pd.DataFrame(data["dados"])
    dfs.append(df_temp)

# Concatenar todos os DataFrames
df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
df.index = df.index + 1

# Exibir informações
print(f"Total de registros: {len(df)}")
display(df.head())
3️⃣ Todas as Ligas (Betfair):
import requests
import pandas as pd

# Mostrar todas as colunas
pd.set_option('display.max_columns', None)

TOKEN = "seu_token_aqui"
headers = {"Authorization": f"Token {TOKEN}"}

# Consultar dados de todas as ligas (Betfair - temporada atual)
url = "https://api.futpythontrader.com/api/dados/betfair/"

response = requests.get(url, headers=headers)  # Sem parâmetros
data = response.json()

# Converter o campo 'dados' em DataFrame
df = pd.DataFrame(data["dados"])
df.index = df.index + 1

# Exibir informações
print(f"Total de registros: {data['total']}")
display(df.head())
🐍 Exemplos em Python - Jogos do Dia (Flashscore)
1️⃣ Jogos de uma data e liga específica (Flashscore):
import requests
import pandas as pd

# Mostrar todas as colunas
pd.set_option('display.max_columns', None)

TOKEN = "seu_token_aqui"
headers = {"Authorization": f"Token {TOKEN}"}

# Jogos da Liga Italiana em 15/09/2025
url = "https://api.futpythontrader.com/api/jogos/flashscore/2025-09-15/"
params = {"league": "ITALY 1"}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

data = response.json()

# Converter o campo 'dados' em DataFrame
df = pd.DataFrame(data["dados"])
df.index = df.index + 1

# Exibir informações
print(f"Total de registros: {data['total']}")
display(df.head())
2️⃣ Todos os jogos de uma data (Flashscore):
import requests
import pandas as pd

# Mostrar todas as colunas
pd.set_option('display.max_columns', None)

TOKEN = "seu_token_aqui"
headers = {"Authorization": f"Token {TOKEN}"}

# Todos os jogos de 15/09/2025 (todas as ligas)
url = "https://api.futpythontrader.com/api/jogos/flashscore/2025-09-15/"
response = requests.get(url, headers=headers)  # Sem parâmetro de liga

data = response.json()

# Converter o campo 'dados' em DataFrame
df = pd.DataFrame(data["dados"])
df.index = df.index + 1

# Exibir informações
print(f"Total de registros: {data['total']}")
display(df.head())
🐍 Exemplos em Python - Jogos do Dia (Betfair Exchange)
1️⃣ Jogos de uma data e liga específica (Betfair):
import requests
import pandas as pd

# Mostrar todas as colunas
pd.set_option('display.max_columns', None)

TOKEN = "seu_token_aqui"
headers = {"Authorization": f"Token {TOKEN}"}

# Jogos da Premier League em 15/09/2025
url = "https://api.futpythontrader.com/api/jogos/betfair/2025-09-15/"
params = {"league": "ENGLAND 1"}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

data = response.json()

# Converter o campo 'dados' em DataFrame
df = pd.DataFrame(data["dados"])
df.index = df.index + 1

# Exibir informações
print(f"Total de registros: {data['total']}")
display(df.head())
2️⃣ Todos os jogos de uma data (Betfair):
import requests
import pandas as pd

# Mostrar todas as colunas
pd.set_option('display.max_columns', None)

TOKEN = "seu_token_aqui"
headers = {"Authorization": f"Token {TOKEN}"}

# Todos os jogos de 15/09/2025 (todas as ligas)
url = "https://api.futpythontrader.com/api/jogos/betfair/2025-09-15/"
response = requests.get(url, headers=headers)  # Sem parâmetro de liga

data = response.json()

# Converter o campo 'dados' em DataFrame
df = pd.DataFrame(data["dados"])
df.index = df.index + 1

# Exibir informações
print(f"Total de registros: {data['total']}")
display(df.head())
💻 Exemplos com cURL
Consultar dados:
curl -H "Authorization: Token SEU_TOKEN" \
  "https://api.futpythontrader.com/api/dados/flashscore/?league=ENGLAND%201&season=2024"
Baixar CSV:
curl -H "Authorization: Token SEU_TOKEN" \
  "https://api.futpythontrader.com/api/dados/betfair/download/?league=FRANCE%201" \
  -o betfair_france.csv
Jogos do dia:
curl -H "Authorization: Token SEU_TOKEN" \
  "https://api.futpythontrader.com/api/jogos/flashscore/2025-01-15/?league=GERMANY%201"