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lundi 8 juin 2026

1 matchs disputés20 joueurs entrés en jeu

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Matchs de la nuit1

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Joueurs de la nuit20 joueurs

Filtres et export
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#ÉquipeMatchMatch
161SAS@ NYK393286Box score →
244NYKvs SAS382851Box score →
341NYKvs SAS353255Box score →
438SAS@ NYK382355Box score →
531NYKvs SAS351695Box score →
623NYKvs SAS381181Box score →
719SAS@ NYK381140Box score →
817SAS@ NYK371238Box score →
916NYKvs SAS131031Box score →
1015SAS@ NYK271213Box score →
1114SAS@ NYK321394Box score →
1211SAS@ NYK9252Box score →
1310NYKvs SAS7540Box score →
147SAS@ NYK17720Box score →
156SAS@ NYK4300Box score →
165NYKvs SAS12431Box score →
173NYKvs SAS29252Box score →
180NYKvs SAS0000Box score →
19-1NYKvs SAS23342Box score →
20-5NYKvs SAS9000Box score →

Le Récap TTFL

1er TTFLSAS
Victor Wembanyama@ NYK · 39 MIN
Score TTFL61
32 PTS · 8 REB · 6 AST
11/18 FG · 2/4 3P · 2 STL · 3 BLK
2ème TTFLNYK
OG Anunobyvs SAS · 38 MIN
Score TTFL44
28 PTS · 5 REB · 1 AST
9/13 FG · 0 STL · 2 BLK
3ème TTFLNYK
Jalen Brunsonvs SAS · 35 MIN
Score TTFL41
32 PTS · 5 REB · 5 AST
11/25 FG · 0 STL · 0 BLK
🧊 Flop (>15 min)NYK
Landry Shametvs SAS · 23 MIN
Score TTFL-1
3 PTS · 4 REB · 2 AST
1/8 FG · 0 TOV

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À propos du projet

Application NBA Stats orientée TTFL — explorer les box scores, calculer le malus, visualiser la régularité des joueurs, soutenir la décision de pick quotidienne.

Auteur

Simon Grossi

Données

shufinskiy/nba_data
+ flux temps-réel cdn.nba.com

Tech stack
  • · Pipeline — Python 3.11 + DuckDB (agrégation play-by-play → SQLite).
  • · Frontend — Astro 5 + Tailwind 3 + TypeScript.
  • · SQLite haute performance — base embarquée servie côté serveur via better-sqlite3 (WAL mode).
  • · Charts — Chart.js (line, radar, scatter).
  • · Hébergement — local-first, HTTPS via Caddy, déployable sur Raspberry Pi (voir DEPLOY.md).
Local-first · pas de tracking · pas de backend hébergév0.1.0

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