Автор делится опытом интеграции с нестандартным спортивным REST API pickingodds.com для получения данных о движении коэффициентов в реальном времени. Из-за жёстких rate limit (до 10 rps на IP, с блокировками при превышении) пришлось реализовать адаптивное управление нагрузкой с использованием token bucket rate limiter, динамического throttling и ротации IP через proxy pool.

Структура API сильно вложенная и неоднородная, что потребовало построения модульного парсера с pydantic-моделями, поддержкой fallback и схемо-ориентированного кеша в Redis для оптимизации повторных запросов.

Отсутствие push-уведомлений и WebSocket заставило создать асинхронный orchestrator с mini-FSM для каждого запроса, приоритезацию событий по важности и потоковую передачу данных через Kafka для мониторинга и аналитики.

Для уменьшения нагрузки применён ML-фильтр (на базе Scikit-Learn/LightGBM), который отсеивает до 60% событий без потери важных сигналов, оценивая движение линии по ряду признаков и обновляя результаты каждые 5 минут.

Использованный технологический стек включает Python 3.11, Trio, aiohttp, Pydantic v2, Redis (сжатие LZ4), Kafka+Faust, TimescaleDB, Prometheus и Grafana для мониторинга, а ML-инференс выполняется через FastAPI в отдельном слое.

Основной вывод — интеграция с нестандартизированными спортивными API требует глубокой архитектурной адаптации, применения асинхронности, кеширования и ML-фильтрации для обеспечения производительности и релевантности данных.