Documentação da API

Como funciona o link de download?

Cada base de dados pode ser baixada pelo país, liga e temporada. Para baixar o arquivo via código, construa a URL no seguinte formato:

Exemplo: argentina/primera-nacional/2026. Para trocar a temporada, altere apenas o último valor da URL.

Jogos do Dia via Python

Para baixar os jogos de uma data específica em CSV, use o endpoint abaixo. O parâmetro date deve estar no formato YYYY-MM-DD.

import pandas as pd
from datetime import date

API_KEY = "SUA_API_KEY"
DIA = date.today().isoformat()
url = f"https://futpythontrader.com.br/api/jogos-do-dia?date={DIA}&format=csv&api_key={API_KEY}"

jogos_do_dia = pd.read_csv(url)
jogos_do_dia.to_csv("jogos_do_dia.csv", index=False)
display(jogos_do_dia)

Integração com Python (Pandas)

Você pode ler os arquivos CSV diretamente para um DataFrame do Pandas, sem precisar baixar o arquivo fisicamente para sua máquina.

Exemplo simples (uma linha)

import pandas as pd

api_key = "SUA_API_KEY_AQUI"
pais = "argentina"
liga = "primera-nacional"
temporada = "2026"

url = f"https://futpythontrader.com.br/api/download/{pais}/{liga}/{temporada}?api_key={api_key}"
df = pd.read_csv(url)

print(df.head())

Exemplo com tratamento de erro

import pandas as pd
import requests
import io

api_key = "SUA_API_KEY_AQUI"
pais = "argentina"
liga = "primera-nacional"
temporada = "2026"

url = f"https://futpythontrader.com.br/api/download/{pais}/{liga}/{temporada}?api_key={api_key}"

response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    df = pd.read_csv(io.StringIO(response.text))
    print("Dados carregados com sucesso!")
    print(f"Total de partidas: {len(df)}")
    print(df.head())
elif response.status_code == 401:
    print("API Key inválida ou não autenticado.")
else:
    print(f"Erro {response.status_code}: {response.text}")

Baixar múltiplas bases de uma vez

import pandas as pd

api_key = "SUA_API_KEY_AQUI"

# Lista de bases que você quer combinar
bases = [
    ("argentina", "primera-nacional", "2026"),
    ("argentina", "primera-nacional", "2025"),
    ("argentina", "primera-nacional", "2024"),
]

BASE_URL = "https://futpythontrader.com.br/api/download"

dataframes = []
for pais, liga, temporada in bases:
    url = f"{BASE_URL}/{pais}/{liga}/{temporada}?api_key={api_key}"
    df = pd.read_csv(url)
    dataframes.append(df)
    print(f"{pais}/{liga}/{temporada}: {len(df)} partidas")

# Combinar tudo em um único DataFrame
df_total = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)
print(f"\nTotal de partidas combinadas: {len(df_total)}")

Integração com Microsoft Excel (Power Query)

Você pode conectar o Excel diretamente à nossa API, garantindo que os dados sejam sempre atualizados com um clique em Atualizar Tudo.

Método 1 — Via interface (Da Web)

1. Abra um arquivo em branco no Excel.
2. Vá na guia Dados.
3. Clique em Obter Dados > De Outras Fontes > Da Web.
4. Cole a URL completa com sua API Key:https://futpythontrader.com.br/api/download/argentina/primera-nacional/2026?api_key=SUA_API_KEY
5. Clique em OK e depois em Carregar.
6. Para atualizar, vá em Dados > Atualizar Tudo.

Método 2 — Via Editor Avançado do Power Query (M)

Para quem quer mais controle ou precisa parametrizar a conexão, use o Editor Avançado. Vá em Dados > Obter Dados > Iniciar o Editor do Power Query, crie uma consulta em branco e cole o código abaixo:

let
    api_key   = "SUA_API_KEY_AQUI",
    pais = "argentina",
    liga = "primera-nacional",
    temporada = "2026",

    url    = "https://futpythontrader.com.br/api/download/" & pais & "/" & liga & "/" & temporada & "?api_key=" & api_key,
    fonte  = Csv.Document(
                 Web.Contents(url),
                 [Delimiter = ",", Encoding = 65001, QuoteStyle = QuoteStyle.Csv]
             ),
    tabela = Table.PromoteHeaders(fonte, [PromoteAllScalars = true])
in
    tabela

Combinar múltiplos datasets no Power Query

Para carregar e empilhar vários datasets em uma única tabela:

let
    api_key = "SUA_API_KEY_AQUI",

    // Lista de bases no formato {pais, liga, temporada}
    bases = {
        {"argentina", "primera-nacional", "2026"},
        {"argentina", "primera-nacional", "2025"},
        {"argentina", "primera-nacional", "2024"}
    },

    base_url = "https://futpythontrader.com.br/api/download/",

    CarregarDataset = (base as list) =>
        Table.PromoteHeaders(
            Csv.Document(
                Web.Contents(base_url & base{0} & "/" & base{1} & "/" & base{2} & "?api_key=" & api_key),
                [Delimiter = ",", Encoding = 65001, QuoteStyle = QuoteStyle.Csv]
            ),
            [PromoteAllScalars = true]
        ),

    tabelas = List.Transform(bases, each CarregarDataset(_)),
    resultado = Table.Combine(tabelas)
in
    resultado

Dicionário de Dados

Abaixo estão descritas as colunas disponíveis nos arquivos CSV. Note que algumas colunas podem não estar preenchidas dependendo da fonte de dados e da liga.