Використання Django REST фреймворку для розробки автоматичного аналізатора лінії подій та результатів букмекерських контор

Abstract

UA : Мета і завдання роботи полягає у дослідженні теми букмекерської справи та її тісного відношення до сфери інформаційних технологій у сучасному світі. На основі цих даних необхідно створити додаток який буде спрямований на широкий ринок користувачів та буде висвітлювати проблематику та нормативний погляд на цю тему. У процесі вивчення теми були порушені такі проблеми як: залежність від грального спрямування, недостатня регуляція, вплив третіх сторін як на спортивні матчі так і на інформаційні системи корегування сторін, не цілеспрямованість витрат. Як результат був створений додаток на базі Django фреймворку для аналізу та порівняння лінії спортивних подій та результатів букмекерських контор. Даний додаток зчитує коефіцієнти з лінії подій різноманітних букмекерських контор, показуючи їх користувачу, в той же час проводить аналіз зчитаних подій на момент помилки або спроби шахрайства. Після ідентифікації порушення користувач повідомляється через заздалегідь підписаного телеграм бота.

EN : The purpose and task of the work consists in researching the subject of bookmaking and its close relation to the field of information technologies in the modern world. On the basis of this data, it is necessary to create an application that will be aimed at a wide market of users and will highlight the issues and the normative view on this topic. In the process of studying the topic, such problems were raised as: dependence on the playing direction, insufficient regulation, influence of third parties both on sports matches and on the information systems of adjusting the parties, lack of purposefulness of expenses. As a result, an application was created based on the Django framework for analyzing and comparing the line of sports events and the results of bookmakers. This application reads the coefficients from the event line of various bookmakers, showing them to the user, at the same time it analyzes the read events at the time of an error or attempted fraud. After identifying a violation, the user is notified via a pre-signed Telegram bot.