Arreglar els problemes de raspat de fulls de Google per a les dades de Yahoo Crypto

Per què Yahoo Crypto Scraping ja no funciona a Google Sheets

Ratllar preus històrics de criptografia de Yahoo Finance directament a Google Sheets va ser abans un mètode senzill i eficaç per fer el seguiment de les vostres criptomonedes preferides. 🪙 Tanmateix, si ho heu provat recentment, és possible que hàgiu notat un problema: ara les vostres fórmules retornen un error i deixen les vostres dades incompletes.

L'estructura del lloc web de Yahoo sembla haver canviat, alterant les tècniques de raspat anteriors com ara IMPORTREGEX. Això passa sovint quan els llocs web actualitzen els seus dissenys o implementen mesures per evitar l'extracció automatitzada de dades. Tot i que és frustrant, aquest és un repte comú al qual s'enfronten els entusiastes de les dades.

En aquest article, explorarem per què el vostre mètode anterior va deixar de funcionar, utilitzant exemples com les dades històriques de BTC-USD i si encara és possible obtenir aquesta informació directament a Fulls de càlcul de Google. També parlarem de possibles alternatives si el raspat directament ja no és factible.

Seguiu per obtenir consells per adaptar-vos a aquests canvis, juntament amb possibles solucions per restaurar el vostre full de càlcul de seguiment de preus de criptomoneda. Qui sap? És possible que trobeu una manera encara millor d'automatitzar el vostre flux de treball de dades! 🚀

Com resoldre els reptes de Yahoo Crypto Scraping a Google Sheets

Els scripts proporcionats anteriorment aborden el repte de recuperar els preus històrics de criptografia de Yahoo Finance després de canvis estructurals al seu lloc web. La solució de Google Apps Script està dissenyada per als usuaris que confien en Fulls de càlcul de Google per a l'automatització de les dades. Obté dades directament dels punts finals semblants a l'API de finances de Yahoo, processa la informació i omple el full fila per fila. La funció UrlFetchApp.fetch() és fonamental aquí, ja que permet que l'script accedeixi a contingut web extern, com ara fitxers CSV que contenen dades històriques de preus.

Per garantir la flexibilitat, l'script construeix un URL dinàmic utilitzant paràmetres de consulta com "període1" i "període2", que defineixen l'interval de dates de les dades. Mitjançant l'ús dividir (), el contingut CSV obtingut es divideix en parts manejables (files i columnes) abans d'afegir-se al full de càlcul de Google mitjançant appendRow(). Aquest enfocament imita l'entrada manual de dades, però l'automatitza sense problemes. Per exemple, si feu un seguiment dels preus BTC-USD per a actualitzacions setmanals, aquest script elimina la tasca repetitiva de copiar i enganxar dades manualment. 🚀

L'script de Python ofereix una altra solució, especialment per als usuaris que necessiten un major control o volen emmagatzemar dades localment. Amb biblioteques com Bella Sopa i peticions, l'script raspa el lloc web de Yahoo Finance directament mitjançant l'anàlisi de la seva estructura HTML. Comandes com ara trobar_tot() localitzar elements específics, com ara files de taules que contenen dades criptogràfiques. Aquestes files es processen i s'escriuen en un fitxer CSV amb Python csv.writer(). Aquest mètode és ideal per als usuaris que prefereixen l'automatització del backend o volen processar grans conjunts de dades mitjançant programació. Per exemple, un analista de criptomoneda podria utilitzar aquest script per crear un arxiu de dades històriques per a una anàlisi a llarg termini. 📈

Per garantir un rendiment robust, ambdós scripts inclouen mecanismes de gestió d'errors. A Google Apps Script, Logger.log() ajuda a depurar problemes capturant possibles errors, com ara sol·licituds fallides d'API. De la mateixa manera, l'script de Python utilitza blocs try-except per gestionar sol·licituds HTTP fallides o canvis inesperats al lloc web. Això fa que les solucions s'adaptin a les variacions de l'estructura del lloc de Yahoo. A més, proves unitàries, implementades amb Python test unitari mòdul, assegura que aquests scripts funcionen de manera fiable en diferents escenaris, com ara la recuperació de dades per a diverses criptomonedes o diferents períodes de temps.

Tots dos enfocaments ofereixen avantatges diferents, depenent del flux de treball de l'usuari. Google Apps Script és perfecte per integrar dades directament a Sheets amb el mínim esforç, mentre que Python ofereix flexibilitat i escalabilitat per a casos d'ús avançats. En triar l'eina adequada, els usuaris poden abordar de manera eficient el problema d'esborrar les dades històriques de criptografia de Yahoo, assegurant-se que la seva anàlisi financera es mantingui ininterrompuda. 😎

// 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()

Superar els reptes a l'hora d'esborrar dades de criptomoneda

L'eliminació de dades de llocs web dinàmics com Yahoo Finance s'ha tornat cada cop més complex a causa de les tecnologies web modernes. Molts llocs ara utilitzen JavaScript per carregar contingut crític, representant tècniques tradicionals de raspat, com ara IMPORTREGEX, menys efectiu. En canvi, les eines i mètodes alternatius, com ara les API o les interaccions automatitzades del navegador, poden evitar aquestes restriccions. Per exemple, Yahoo proporciona un punt final d'API ocult per a dades criptogràfiques històriques, que permet als usuaris consultar informació directament en lloc d'analitzar el contingut HTML.

Un altre aspecte crític és mantenir la integritat dels vostres scripts quan els llocs web canvien les seves estructures. Aquest problema sorgeix amb freqüència en el raspat financer, ja que les plataformes actualitzen el seu disseny o afegeixen capes de seguretat com els CAPTCHA. Una solució sòlida implica supervisar els canvis del lloc web i modificar el vostre script per adaptar-lo. Eines com Python seleni pot automatitzar les activitats del navegador, ajudant els usuaris a obtenir contingut carregat dinàmicament sense trobar errors com ara #REF!. Per exemple, automatitzar l'extracció de dades per a múltiples criptomonedes durant diferents períodes garanteix la precisió i estalvia temps. 🔄

Finalment, la integració de dades scraped als fluxos de treball és crucial per a l'eficiència. Per als usuaris de Google Sheets, combinant scripts externs amb funcions integrades com ara IMPORTA DADES pot ajudar. Un senzill script de Python que obté les dades de Yahoo i les exporta a un format CSV compatible amb Google Sheets crea un procés perfecte. Imagineu un comerciant que necessita preus BTC diaris per a una estratègia; poden programar aquesta tasca perquè s'executi automàticament, assegurant-se que sempre tenen dades actualitzades sense entrada manual. 📈