Behebung von Google Sheets-Scraping-Problemen für Yahoo-Kryptodaten

Warum Yahoo Crypto Scraping in Google Sheets nicht mehr funktioniert

Das Scrapen historischer Kryptopreise von Yahoo Finance direkt in Google Sheets war einst eine einfache und effektive Methode, um Ihre bevorzugten Kryptowährungen zu verfolgen. 🪙 Wenn Sie dies jedoch kürzlich versucht haben, ist Ihnen möglicherweise ein Problem aufgefallen: Ihre Formeln geben jetzt einen Fehler zurück, sodass Ihre Daten unvollständig sind.

Die Website-Struktur von Yahoo scheint sich geändert zu haben, was frühere Scraping-Techniken wie z. B. durcheinander bringt IMPORTREGEX. Dies geschieht häufig, wenn Websites ihre Layouts aktualisieren oder Maßnahmen ergreifen, um eine automatisierte Datenextraktion zu verhindern. Dies ist zwar frustrierend, stellt aber eine häufige Herausforderung für Datenbegeisterte dar.

In diesem Artikel untersuchen wir anhand von Beispielen wie den BTC-USD-Verlaufsdaten, warum Ihre vorherige Methode nicht mehr funktionierte, und ob es immer noch möglich ist, diese Informationen direkt in Google Sheets abzurufen. Wir besprechen auch mögliche Alternativen, falls ein direktes Schaben nicht mehr möglich ist.

Bleiben Sie hier, um Tipps zur Anpassung an diese Änderungen sowie mögliche Lösungen zur Wiederherstellung Ihrer Preisverfolgungstabelle für Kryptowährungen zu erhalten. Wer weiß? Vielleicht finden Sie eine noch bessere Möglichkeit, Ihren Daten-Workflow zu automatisieren! 🚀

So lösen Sie Yahoo Crypto Scraping-Herausforderungen in Google Sheets

Die zuvor bereitgestellten Skripte befassen sich mit der Herausforderung, historische Kryptopreise von Yahoo Finance nach strukturellen Änderungen an der Website abzurufen. Die Google Apps Script-Lösung ist auf Benutzer zugeschnitten, die für die Datenautomatisierung auf Google Sheets angewiesen sind. Es ruft Daten direkt von den Finanz-API-ähnlichen Endpunkten von Yahoo ab, verarbeitet die Informationen und füllt das Blatt Zeile für Zeile auf. Die Funktion UrlFetchApp.fetch() ist hier von zentraler Bedeutung, da es dem Skript ermöglicht, auf externe Webinhalte zuzugreifen, beispielsweise auf CSV-Dateien mit historischen Preisdaten.

Um Flexibilität zu gewährleisten, erstellt das Skript eine dynamische URL mithilfe von Abfrageparametern wie „Zeitraum1“ und „Zeitraum2“, die den Datumsbereich für die Daten definieren. Durch die Verwendung Teilt(), wird der abgerufene CSV-Inhalt in überschaubare Teile – Zeilen und Spalten – aufgeteilt, bevor er mit zum Google Sheet hinzugefügt wird appendRow(). Dieser Ansatz ahmt die manuelle Dateneingabe nach, automatisiert sie jedoch nahtlos. Wenn Sie beispielsweise BTC-USD-Preise für wöchentliche Aktualisierungen verfolgen, entfällt mit diesem Skript die sich wiederholende Aufgabe des manuellen Kopierens und Einfügens von Daten. 🚀

Das Python-Skript bietet eine weitere Lösung, insbesondere für Benutzer, die mehr Kontrolle benötigen oder Daten lokal speichern möchten. Mit Bibliotheken wie Schöne Suppe Und Anfragen, durchsucht das Skript die Website von Yahoo Finance direkt, indem es deren HTML-Struktur analysiert. Befehle wie find_all() Suchen Sie nach bestimmten Elementen, z. B. Tabellenzeilen mit Kryptodaten. Diese Zeilen werden dann verarbeitet und mit Python in eine CSV-Datei geschrieben csv.writer(). Diese Methode ist ideal für Benutzer, die Backend-Automatisierung bevorzugen oder große Datenmengen programmgesteuert verarbeiten möchten. Beispielsweise könnte ein Kryptowährungsanalyst dieses Skript verwenden, um ein historisches Datenarchiv für die Langzeitanalyse zu erstellen. 📈

Um eine robuste Leistung zu gewährleisten, enthalten beide Skripte Mechanismen zur Fehlerbehandlung. In Google Apps Script: Logger.log() hilft beim Debuggen von Problemen, indem potenzielle Fehler wie fehlgeschlagene API-Anfragen erfasst werden. Ebenso verwendet das Python-Skript Try-Except-Blöcke, um fehlgeschlagene HTTP-Anfragen oder unerwartete Website-Änderungen zu verarbeiten. Dadurch sind die Lösungen an Variationen in der Yahoo-Site-Struktur anpassbar. Darüber hinaus Unit-Tests, implementiert mit Python Unittest Das Modul stellt sicher, dass diese Skripte in verschiedenen Szenarien zuverlässig funktionieren, z. B. beim Abrufen von Daten für mehrere Kryptowährungen oder in unterschiedlichen Zeitrahmen.

Beide Ansätze bieten je nach Arbeitsablauf des Benutzers deutliche Vorteile. Google Apps Script eignet sich perfekt für die direkte Integration von Daten in Sheets mit minimalem Aufwand, während Python Flexibilität und Skalierbarkeit für erweiterte Anwendungsfälle bietet. Durch die Auswahl des richtigen Tools können Benutzer das Problem des Scrapings der historischen Kryptodaten von Yahoo effizient lösen und so sicherstellen, dass ihre Finanzanalyse unterbrechungsfrei bleibt. 😎

// 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()

Herausforderungen beim Scraping von Kryptowährungsdaten meistern

Das Scrapen von Daten von dynamischen Websites wie Yahoo Finance ist aufgrund moderner Webtechnologien immer komplexer geworden. Viele Websites verwenden mittlerweile JavaScript, um kritische Inhalte zu laden, und rendern beispielsweise traditionelle Scraping-Techniken IMPORTREGEX, weniger effektiv. Stattdessen können alternative Tools und Methoden wie APIs oder automatisierte Browserinteraktionen diese Einschränkungen umgehen. Yahoo bietet beispielsweise einen versteckten API-Endpunkt für historische Kryptodaten, der es Benutzern ermöglicht, Informationen direkt abzufragen, anstatt HTML-Inhalte zu analysieren.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Aufrechterhaltung der Integrität Ihrer Skripte, wenn Websites ihre Struktur ändern. Dieses Problem tritt häufig beim Financial Scraping auf, wenn Plattformen ihr Layout aktualisieren oder Sicherheitsebenen wie CAPTCHAs hinzufügen. Eine robuste Lösung besteht darin, Website-Änderungen zu überwachen und Ihr Skript entsprechend anzupassen. Tools wie das von Python Selen kann Browseraktivitäten automatisieren und Benutzern dabei helfen, dynamisch geladene Inhalte abzurufen, ohne auf Fehler wie z. B. zu stoßen #REF!. Beispielsweise sorgt die Automatisierung der Datenextraktion für mehrere Kryptowährungen über verschiedene Zeiträume für Genauigkeit und Zeitersparnis. 🔄

Schließlich ist die Integration von Scraped-Daten in Arbeitsabläufe von entscheidender Bedeutung für die Effizienz. Für Google Sheets-Benutzer ist die Kombination externer Skripte mit integrierten Funktionen wie z IMPORTDATEN kann helfen. Ein einfaches Python-Skript, das Yahoo-Daten abruft und in ein Google Sheets-kompatibles CSV-Format exportiert, sorgt für einen nahtlosen Prozess. Stellen Sie sich einen Händler vor, der für eine Strategie tägliche BTC-Preise benötigt; Sie können diese Aufgabe so planen, dass sie automatisch ausgeführt wird, um sicherzustellen, dass sie immer über aktualisierte Daten verfügen, ohne dass manuelle Eingaben erforderlich sind. 📈