Løsning af Google Sheets-skrabeproblemer for Yahoo Crypto-data

Hvorfor Yahoo Crypto Scraping ikke længere virker i Google Sheets

At skrabe historiske kryptopriser fra Yahoo Finance direkte ind i Google Sheets var engang en enkel og effektiv metode til at spore dine foretrukne kryptovalutaer. 🪙 Men hvis du for nylig har forsøgt at gøre det, har du måske bemærket et problem - dine formler returnerer nu en fejl, hvilket efterlader dine data ufuldstændige.

Yahoos hjemmesidestruktur ser ud til at have ændret sig, hvilket forstyrrer tidligere skrabeteknikker som f.eks IMPORTREGEX. Dette sker ofte, når websteder opdaterer deres layout eller implementerer foranstaltninger for at forhindre automatiseret dataudtræk. Selvom det er frustrerende, er dette en almindelig udfordring, som dataentusiaster står over for.

I denne artikel vil vi undersøge, hvorfor din tidligere metode holdt op med at virke, ved at bruge eksempler som BTC-USD historiske data, og om det stadig er muligt at hente disse oplysninger direkte ind i Google Sheets. Vi vil også diskutere potentielle alternativer, hvis det ikke længere er muligt at skrabe direkte.

Bliv ved med at få tips om tilpasning til disse ændringer sammen med mulige løsninger til at gendanne dit regneark til prissporing af kryptovaluta. Hvem ved? Du kan måske finde en endnu bedre måde at automatisere dit dataworkflow på! 🚀

Sådan løses Yahoo Crypto Scraping udfordringer i Google Sheets

De tidligere leverede scripts adresserer udfordringen med at hente historiske kryptopriser fra Yahoo Finance efter strukturelle ændringer på deres hjemmeside. Google Apps Script-løsningen er skræddersyet til brugere, der stoler på Google Sheets til dataautomatisering. Den henter data direkte fra Yahoos finans-API-lignende slutpunkter, behandler oplysningerne og udfylder arket række for række. Funktionen UrlFetchApp.fetch() er afgørende her, hvilket gør det muligt for scriptet at få adgang til eksternt webindhold, såsom CSV-filer, der indeholder historiske prisdata.

For at sikre fleksibilitet konstruerer scriptet en dynamisk URL ved hjælp af forespørgselsparametre som "periode1" og "periode2", som definerer datointervallet for dataene. Ved at bruge dele(), opdeles det hentede CSV-indhold i håndterbare dele – rækker og kolonner – før det føjes til Google Sheet vha. appendRow(). Denne tilgang efterligner manuel dataindtastning, men automatiserer den problemfrit. For eksempel, hvis du sporer BTC-USD priser for ugentlige opdateringer, eliminerer dette script den gentagne opgave med at kopiere og indsætte data manuelt. 🚀

Python-scriptet giver en anden løsning, især for brugere, der har brug for større kontrol eller ønsker at gemme data lokalt. Med biblioteker som Smuk suppe og anmodninger, scriptet skraber Yahoo Finances hjemmeside direkte ved at analysere dens HTML-struktur. Kommandoer som f.eks find_all() lokaliser specifikke elementer, såsom tabelrækker, der indeholder kryptodata. Disse rækker bliver derefter behandlet og skrevet ind i en CSV-fil ved hjælp af Pythons csv.writer(). Denne metode er ideel til brugere, der foretrækker backend-automatisering eller ønsker at behandle store datasæt programmatisk. For eksempel kunne en kryptovalutaanalytiker bruge dette script til at oprette et historisk dataarkiv til langsigtet analyse. 📈

For at sikre robust ydeevne inkluderer begge scripts fejlhåndteringsmekanismer. I Google Apps Script, Logger.log() hjælper med at fejlfinde problemer ved at fange potentielle fejl, såsom mislykkede API-anmodninger. Tilsvarende bruger Python-scriptet try-except-blokke til at håndtere mislykkede HTTP-anmodninger eller uventede webstedsændringer. Dette gør løsningerne tilpasselige til variationer i Yahoos webstedsstruktur. Desuden enhedstest, implementeret med Pythons enhedstest modul, sikrer, at disse scripts fungerer pålideligt under forskellige scenarier, såsom at hente data for flere kryptovalutaer eller varierende tidsrammer.

Begge tilgange giver forskellige fordele, afhængigt af brugerens arbejdsgang. Google Apps Script er perfekt til at integrere data direkte i Sheets med minimal indsats, mens Python giver fleksibilitet og skalerbarhed til avancerede brugssager. Ved at vælge det rigtige værktøj kan brugere effektivt tackle problemet med at skrabe Yahoos historiske kryptodata, hvilket sikrer, at deres økonomiske analyse forbliver uafbrudt. 😎

// 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()

Overvindelse af udfordringer med at skrabe kryptovalutadata

Skrabning af data fra dynamiske websteder som Yahoo Finance er blevet stadig mere kompleks på grund af moderne webteknologier. Mange websteder bruger nu JavaScript til at indlæse kritisk indhold, hvilket gengiver traditionelle skrabeteknikker, f.eks IMPORTREGEX, mindre effektiv. I stedet kan alternative værktøjer og metoder såsom API'er eller automatiserede browserinteraktioner omgå disse begrænsninger. For eksempel leverer Yahoo et skjult API-slutpunkt til historiske kryptodata, hvilket giver brugerne mulighed for at forespørge oplysninger direkte i stedet for at parse HTML-indhold.

Et andet kritisk aspekt er at bevare integriteten af ​​dine scripts, når websteder ændrer deres strukturer. Dette problem opstår ofte ved økonomisk skrabning, da platforme opdaterer deres layout eller tilføjer sikkerhedslag som CAPTCHA'er. En robust løsning involverer overvågning af websiteændringer og ændring af dit script for at tilpasse det. Værktøjer som Python's selen kan automatisere browseraktiviteter, der hjælper brugere med at hente dynamisk indlæst indhold uden at løbe ind i fejl som f.eks #REF!. For eksempel sikrer automatisering af dataudtræk for flere kryptovalutaer over forskellige perioder nøjagtighed og sparer tid. 🔄

Endelig er integration af skrabet data i arbejdsgange afgørende for effektiviteten. For Google Sheets-brugere, at kombinere eksterne scripts med indbyggede funktioner som f.eks IMPORTDATA kan hjælpe. Et simpelt Python-script, der henter Yahoo-data og eksporterer dem til et Google Sheets-kompatibelt CSV-format, skaber en problemfri proces. Forestil dig en erhvervsdrivende, der har brug for daglige BTC-priser for en strategi; de kan planlægge denne opgave til at køre automatisk og sikre, at de altid har opdaterede data uden manuel input. 📈