Solucionar problemas de extracción de hojas de cálculo de Google para datos criptográficos de Yahoo

Por qué Yahoo Crypto Scraping ya no funciona en Google Sheets

Recuperar precios históricos de criptomonedas de Yahoo Finance directamente en Google Sheets fue alguna vez un método simple y efectivo para rastrear sus criptomonedas favoritas. 🪙 Sin embargo, si has intentado hacerlo recientemente, es posible que hayas notado un problema: tus fórmulas ahora devuelven un error, lo que deja tus datos incompletos.

La estructura del sitio web de Yahoo parece haber cambiado, interrumpiendo técnicas de scraping anteriores como IMPORTREGEX. Esto sucede a menudo cuando los sitios web actualizan sus diseños o implementan medidas para evitar la extracción automatizada de datos. Si bien es frustrante, este es un desafío común al que se enfrentan los entusiastas de los datos.

En este artículo, exploraremos por qué su método anterior dejó de funcionar, usando ejemplos como los datos históricos BTC-USD, y si todavía es posible recuperar esta información directamente en Google Sheets. También discutiremos posibles alternativas si el scraping directo ya no es factible.

Quédese aquí para recibir consejos sobre cómo adaptarse a estos cambios, junto con posibles soluciones para restaurar su hoja de cálculo de seguimiento de precios de criptomonedas. ¿Quién sabe? ¡Quizás encuentres una manera aún mejor de automatizar tu flujo de trabajo de datos! 🚀

Cómo resolver los desafíos de Yahoo Crypto Scraping en Google Sheets

Los scripts proporcionados anteriormente abordan el desafío de recuperar los precios históricos de las criptomonedas de Yahoo Finance después de cambios estructurales en su sitio web. La solución Google Apps Script está diseñada para usuarios que dependen de Google Sheets para la automatización de datos. Obtiene datos directamente de los puntos finales similares a la API financiera de Yahoo, procesa la información y completa la hoja fila por fila. la funcion UrlFetchApp.fetch() Es fundamental aquí, ya que permite que el script acceda a contenido web externo, como archivos CSV que contienen datos históricos de precios.

Para garantizar la flexibilidad, el script construye una URL dinámica utilizando parámetros de consulta como "período1" y "período2", que definen el rango de fechas de los datos. Al usar dividir(), el contenido CSV obtenido se divide en partes manejables (filas y columnas) antes de agregarlo a la hoja de Google mediante añadir fila(). Este enfoque imita la entrada de datos manual pero la automatiza sin problemas. Por ejemplo, si realiza un seguimiento de los precios BTC-USD para actualizaciones semanales, este script elimina la tarea repetitiva de copiar y pegar datos manualmente. 🚀

El script Python proporciona otra solución, especialmente para usuarios que necesitan un mayor control o desean almacenar datos localmente. Con bibliotecas como hermosasopa y solicitudes, el script raspa el sitio web de Yahoo Finance directamente analizando su estructura HTML. Comandos como buscar_todos() localizar elementos específicos, como filas de tablas que contienen datos criptográficos. Luego, estas filas se procesan y se escriben en un archivo CSV utilizando Python. csv.escritor(). Este método es ideal para usuarios que prefieren la automatización de backend o desean procesar grandes conjuntos de datos mediante programación. Por ejemplo, un analista de criptomonedas podría utilizar este script para crear un archivo de datos históricos para análisis a largo plazo. 📈

Para garantizar un rendimiento sólido, ambos scripts incluyen mecanismos de manejo de errores. En Google AppsScript, registrador.log() ayuda a depurar problemas al capturar errores potenciales, como solicitudes fallidas de API. De manera similar, el script de Python utiliza bloques try-except para manejar solicitudes HTTP fallidas o cambios inesperados en el sitio web. Esto hace que las soluciones se adapten a las variaciones en la estructura del sitio de Yahoo. Además, las pruebas unitarias, implementadas con Python prueba unitaria módulo, garantiza que estos scripts funcionen de manera confiable en diferentes escenarios, como la recuperación de datos para múltiples criptomonedas o diferentes períodos de tiempo.

Ambos enfoques ofrecen distintas ventajas, según el flujo de trabajo del usuario. Google Apps Script es perfecto para integrar datos directamente en Sheets con un mínimo esfuerzo, mientras que Python proporciona flexibilidad y escalabilidad para casos de uso avanzados. Al elegir la herramienta adecuada, los usuarios pueden abordar de manera eficiente el problema de extraer los datos criptográficos históricos de Yahoo, garantizando que su análisis financiero permanezca ininterrumpido. 😎

// 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 los desafíos al extraer datos de criptomonedas

La extracción de datos de sitios web dinámicos como Yahoo Finance se ha vuelto cada vez más compleja debido a las tecnologías web modernas. Muchos sitios ahora usan JavaScript para cargar contenido crítico, representando técnicas tradicionales de scraping, como IMPORTREGEX, menos eficaz. En cambio, herramientas y métodos alternativos, como API o interacciones automatizadas con el navegador, pueden eludir estas restricciones. Por ejemplo, Yahoo proporciona un punto final API oculto para datos criptográficos históricos, lo que permite a los usuarios consultar información directamente en lugar de analizar el contenido HTML.

Otro aspecto crítico es mantener la integridad de sus scripts cuando los sitios web cambian sus estructuras. Este problema surge con frecuencia en el scraping financiero, cuando las plataformas actualizan su diseño o agregan capas de seguridad como CAPTCHA. Una solución sólida implica monitorear los cambios del sitio web y modificar su secuencia de comandos para adaptarlos. Herramientas como la de Python selenio puede automatizar las actividades del navegador, ayudando a los usuarios a buscar contenido cargado dinámicamente sin encontrarse con errores como #¡ÁRBITRO!. Por ejemplo, automatizar la extracción de datos para múltiples criptomonedas durante diferentes períodos garantiza la precisión y ahorra tiempo. 🔄

Por último, integrar datos extraídos en los flujos de trabajo es crucial para la eficiencia. Para los usuarios de Google Sheets, combinar scripts externos con funciones integradas como IMPORTAR DATOS puede ayudar. Un simple script de Python que recupera datos de Yahoo y los exporta a un formato CSV compatible con Google Sheets crea un proceso fluido. Imagine a un comerciante que necesita precios diarios de BTC para una estrategia; pueden programar esta tarea para que se ejecute automáticamente, asegurándose de tener siempre datos actualizados sin necesidad de introducirlos manualmente. 📈