إصلاح مشكلات تجريف جداول بيانات Google لبيانات تشفير Yahoo

لماذا لم تعد ميزة Yahoo Crypto Scraping تعمل في جداول بيانات Google

كان استخراج أسعار العملات المشفرة التاريخية من Yahoo Finance مباشرة إلى جداول بيانات Google طريقة بسيطة وفعالة لتتبع العملات المشفرة المفضلة لديك. 🪙 ومع ذلك، إذا حاولت القيام بذلك مؤخرًا، فربما لاحظت مشكلة - تعرض الصيغ الآن خطأً، مما يترك بياناتك غير مكتملة.

يبدو أن بنية موقع الويب الخاص بشركة Yahoo قد تغيرت، مما أدى إلى تعطيل تقنيات الاستخراج السابقة مثل إيمبورتريجكس. يحدث هذا غالبًا عندما تقوم مواقع الويب بتحديث تخطيطاتها أو تنفيذ إجراءات لمنع استخراج البيانات تلقائيًا. على الرغم من أن هذا الأمر محبط، إلا أنه يمثل تحديًا شائعًا يواجهه عشاق البيانات.

في هذه المقالة، سنستكشف سبب توقف طريقتك السابقة عن العمل، باستخدام أمثلة مثل البيانات التاريخية BTC-USD، وما إذا كان لا يزال من الممكن جلب هذه المعلومات مباشرة إلى جداول بيانات Google. سنناقش أيضًا البدائل المحتملة إذا لم يعد الكشط المباشر ممكنًا.

تابع للحصول على نصائح حول التكيف مع هذه التغييرات، إلى جانب الحلول الممكنة لاستعادة جدول بيانات تتبع أسعار العملة المشفرة. من يعرف؟ قد تجد طريقة أفضل لأتمتة سير عمل البيانات الخاصة بك! 🚀

كيفية حل تحديات استخراج تشفير Yahoo في جداول بيانات Google

تتناول البرامج النصية المقدمة سابقًا التحدي المتمثل في استرداد أسعار العملات المشفرة التاريخية من Yahoo Finance بعد التغييرات الهيكلية على موقع الويب الخاص بهم. تم تصميم حل Google Apps Script للمستخدمين الذين يعتمدون على جداول بيانات Google لأتمتة البيانات. فهو يجلب البيانات مباشرة من نقاط النهاية المشابهة لواجهة برمجة التطبيقات المالية الخاصة بـ Yahoo، ويعالج المعلومات، ويملأ صف الورقة تلو الآخر. الوظيفة UrlFetchApp.fetch() يعد أمرًا محوريًا هنا، حيث يتيح للبرنامج النصي الوصول إلى محتوى الويب الخارجي، مثل ملفات CSV التي تحتوي على بيانات الأسعار التاريخية.

لضمان المرونة، يقوم البرنامج النصي بإنشاء عنوان URL ديناميكي باستخدام معلمات الاستعلام مثل "period1" و"period2"، والتي تحدد النطاق الزمني للبيانات. باستخدام ينقسم()، يتم تقسيم محتوى CSV الذي تم جلبه إلى أجزاء يمكن التحكم فيها - صفوف وأعمدة - قبل إضافتها إلى ورقة Google باستخدام صف الإلحاق (). يحاكي هذا الأسلوب الإدخال اليدوي للبيانات ولكنه يقوم بأتمتة ذلك بسلاسة. على سبيل المثال، إذا كنت تتتبع أسعار BTC-USD للتحديثات الأسبوعية، فإن هذا البرنامج النصي يلغي المهمة المتكررة المتمثلة في نسخ البيانات ولصقها يدويًا. 🚀

يوفر برنامج Python النصي حلاً آخر، خاصة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى تحكم أكبر أو يرغبون في تخزين البيانات محليًا. مع المكتبات مثل حساء جميل و طلبات، يقوم البرنامج النصي بمسح موقع Yahoo Finance الإلكتروني مباشرة عن طريق تحليل بنية HTML الخاصة به. أوامر مثل find_all() تحديد عناصر محددة، مثل صفوف الجدول التي تحتوي على بيانات التشفير. تتم بعد ذلك معالجة هذه الصفوف وكتابتها في ملف CSV باستخدام Python كاتب CSV (). تعتبر هذه الطريقة مثالية للمستخدمين الذين يفضلون التشغيل الآلي للواجهة الخلفية أو يرغبون في معالجة مجموعات البيانات الكبيرة برمجيًا. على سبيل المثال، يمكن لمحلل العملات المشفرة استخدام هذا البرنامج النصي لإنشاء أرشيف بيانات تاريخية للتحليل على المدى الطويل. 📈

لضمان أداء قوي، يتضمن كلا البرنامجين آليات معالجة الأخطاء. في البرنامج النصي لتطبيقات Google، المسجل.سجل () يساعد في تصحيح الأخطاء من خلال التقاط الأخطاء المحتملة، مثل طلبات واجهة برمجة التطبيقات الفاشلة. وبالمثل، يستخدم البرنامج النصي Python كتل المحاولة باستثناء التعامل مع طلبات HTTP الفاشلة أو التغييرات غير المتوقعة في موقع الويب. وهذا يجعل الحلول قابلة للتكيف مع الاختلافات في بنية موقع Yahoo. علاوة على ذلك، تم تنفيذ اختبار الوحدة باستخدام لغة بايثون com.unittest الوحدة، تضمن أداء هذه البرامج النصية بشكل موثوق في ظل سيناريوهات مختلفة، مثل استرداد البيانات لعملات مشفرة متعددة أو أطر زمنية مختلفة.

يقدم كلا الأسلوبين مزايا مميزة، اعتمادًا على سير عمل المستخدم. يعد Google Apps Script مثاليًا لدمج البيانات مباشرةً في جداول البيانات بأقل جهد، بينما توفر لغة Python المرونة وقابلية التوسع لحالات الاستخدام المتقدمة. من خلال اختيار الأداة المناسبة، يمكن للمستخدمين معالجة مشكلة استخراج بيانات العملات المشفرة التاريخية الخاصة بشركة Yahoo بكفاءة، مما يضمن بقاء تحليلهم المالي دون انقطاع. 😉

// Google Apps Script to scrape Yahoo historical crypto prices
function fetchYahooCryptoData() {
  var url = "https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/BTC-USD";
  var params = {
    "period1": 1725062400, // Start date in Unix timestamp
    "period2": 1725062400, // End date in Unix timestamp
    "interval": "1d", // Daily data
    "events": "history" // Historical data
  };
  var queryString = Object.keys(params).map(key => key + '=' + params[key]).join('&');
  var fullUrl = url + "?" + queryString;
  var response = UrlFetchApp.fetch(fullUrl);
  var data = response.getContentText();
  var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();
  var rows = data.split("\\n");
  for (var i = 0; i < rows.length; i++) {
    var cells = rows[i].split(",");
    sheet.appendRow(cells);
  }
}
// Ensure to replace the date range parameters for your specific query

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time

def scrape_yahoo_crypto():
    url = "https://finance.yahoo.com/quote/BTC-USD/history"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        rows = soup.find_all('tr', attrs={'class': 'BdT'})
        data = []
        for row in rows:
            cols = row.find_all('td')
            if len(cols) == 7:  # Ensure proper structure
                data.append([col.text.strip() for col in cols])
        with open('crypto_data.csv', 'w', newline='') as file:
            writer = csv.writer(file)
            writer.writerow(["Date", "Open", "High", "Low", "Close", "Adj Close", "Volume"])
            writer.writerows(data)
    else:
        print("Failed to fetch data:", response.status_code)

# Run the scraper
scrape_yahoo_crypto()

function testFetchYahooCryptoData() {
  try {
    fetchYahooCryptoData();
    Logger.log("Script executed successfully.");
  } catch (e) {
    Logger.log("Error in script: " + e.message);
  }
}

import unittest
class TestYahooCryptoScraper(unittest.TestCase):
    def test_scraping_success(self):
        try:
            scrape_yahoo_crypto()
            self.assertTrue(True)
        except Exception as e:
            self.fail(f"Scraper failed with error: {str(e)}")

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

التغلب على التحديات في استخراج بيانات العملة المشفرة

أصبح استخراج البيانات من مواقع الويب الديناميكية مثل Yahoo Finance معقدًا بشكل متزايد بسبب تقنيات الويب الحديثة. تستخدم العديد من المواقع الآن جافا سكريبت لتحميل المحتوى المهم، وعرض تقنيات الاستخراج التقليدية، مثل إيمبورتريجكس، أقل فعالية. وبدلاً من ذلك، يمكن للأدوات والأساليب البديلة مثل واجهات برمجة التطبيقات أو تفاعلات المتصفح الآلية تجاوز هذه القيود. على سبيل المثال، توفر Yahoo نقطة نهاية API مخفية لبيانات التشفير التاريخية، مما يسمح للمستخدمين بالاستعلام عن المعلومات مباشرة بدلاً من تحليل محتوى HTML.

هناك جانب مهم آخر وهو الحفاظ على سلامة البرامج النصية الخاصة بك عندما تغير مواقع الويب بنيتها. تنشأ هذه المشكلة بشكل متكرر في عمليات الاستخلاص المالي، حيث تقوم الأنظمة الأساسية بتحديث تخطيطها أو إضافة طبقات أمان مثل اختبار CAPTCHA. يتضمن الحل القوي مراقبة تغييرات موقع الويب وتعديل البرنامج النصي الخاص بك للتكيف. أدوات مثل بايثون السيلينيوم يمكنه أتمتة أنشطة المتصفح، مما يساعد المستخدمين على جلب المحتوى الذي تم تحميله ديناميكيًا دون الوقوع في أخطاء مثل #المرجع!. على سبيل المثال، فإن أتمتة استخراج البيانات لعدة عملات مشفرة على مدى فترات مختلفة يضمن الدقة ويوفر الوقت. 🔄

وأخيرًا، يعد دمج البيانات المسروقة في سير العمل أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق الكفاءة. بالنسبة لمستخدمي جداول بيانات Google، يتم الجمع بين البرامج النصية الخارجية والوظائف المضمنة مثل بيانات الاستيراد يمكن أن تساعد. يعمل برنامج Python النصي البسيط الذي يجلب بيانات Yahoo ويصدرها إلى تنسيق CSV متوافق مع جداول بيانات Google على إنشاء عملية سلسة. تخيل أن المتداول يحتاج إلى أسعار بيتكوين يومية لوضع استراتيجية ما؛ يمكنهم جدولة هذه المهمة للتشغيل تلقائيًا، مما يضمن حصولهم دائمًا على بيانات محدثة دون إدخال يدوي. 📈