用途：通过 SportsDataverse Python 加载公开多体育数据，覆盖 NBA、MLB、NHL、大学体育、足球及其他受支持联赛的赛程、比分板、阵容、技术统计和事件数据。若需 nflverse 批量数据可优先 nflreadpy，Statcast 或棒球排行榜深度数据可优先 pybaseball。
安装：python -m pip install sportsdataverse pandas pyarrow
主要能力：按联赛模块发现可用加载函数，获取赛季/日期范围的赛程与结果、当日比分板、球队与球员技术统计、逐回合事件和阵容；将结果转为 pandas 表，并生成带来源、版本、检索时间、粒度、自然键和校验结果的产物。
使用方式：先锁定运动项目、赛事、赛季或日期窗口、粒度和字段；确认已安装包版本与联赛模块；用 importlib 和 inspect 探测公开函数及签名；先发最小代表性请求；检查嵌套结构、列、类型、行数、键和状态；保存原始响应后再规范化；检查分页与覆盖；仅在需要时转 pandas；在独立派生产物中做字段映射并对日期、球队、比分、重复、缺失和模式漂移做校验；输出原始与规范化产物路径及清单。
适用场景：多联赛赛程或赛季结果分析、今日或限定日期比分、球队/球员技术统计、必要时事件级数据、阵容查询、多联赛对比。优先使用批量赛程加载器而非逐日抓取，仅当赛程或技术统计粒度无法回答时才请求事件级数据。
限制与约束：各联赛模块和上游端点不一致，不能假设函数名或参数跨联赛通用；不要向仅接受日期的比分板助手传赛季参数，也不要认为一次比分板响应包含整个赛季；不得在未检查签名时猜测参数；不得吞掉端点或模式错误后把空数据当成功；不得在规范化标识、单位和粒度前合并联赛；不得把赛后字段当作赛前预测变量；不得无界拉取事件数据；需保留来源归属、包版本和检索时间；历史转储可能存在恒定比分、重复事件、缺失时段或赛季不完整，需做分布检查；并列、加时、点球、双赛、洲际淘汰赛等各运动规则不同。
辅助脚本：python <path-to-sportsdataverse-py>/scripts/smoke_load.py --modules nba,mlb,nhl --list-modules，用于探测已安装模块，不调用端点，也不证明具体加载器或来源健康。其余细节暂未提供。