Yahoo Crypto Datan Google Sheets -kaappausongelmien korjaaminen

Miksi Yahoo Crypto Scraping ei enää toimi Google Sheetsissa

Historiallisten kryptohintojen kaapiminen Yahoo Financesta suoraan Google Sheetsiin oli kerran yksinkertainen ja tehokas tapa seurata suosikki kryptovaluuttojasi. 🪙 Kuitenkin, jos olet äskettäin yrittänyt tehdä niin, olet saattanut huomata ongelman – kaavasi palauttavat nyt virheilmoituksen, mikä jättää tietosi epätäydellisiksi.

Yahoon verkkosivuston rakenne näyttää muuttuneen, mikä häiritsee aiempia kaavintatekniikoita, kuten IMPORTREGEX. Tämä tapahtuu usein, kun verkkosivustot päivittävät ulkoasuaan tai ottavat käyttöön toimenpiteitä, joilla estetään automaattinen tietojen poimiminen. Vaikka tämä on turhauttavaa, se on yleinen haaste datan harrastajille.

Tässä artikkelissa tutkimme, miksi edellinen menetelmäsi lakkasi toimimasta käyttämällä esimerkkejä, kuten BTC-USD-historiatietoja, ja onko nämä tiedot edelleen mahdollista hakea suoraan Google Sheetsiin. Keskustelemme myös mahdollisista vaihtoehdoista, jos kaapiminen suoraan ei ole enää mahdollista.

Pysy paikan päällä saadaksesi vinkkejä näihin muutoksiin sopeutumiseen sekä mahdollisia ratkaisuja kryptovaluuttojen hinnanseurantataulukkosi palauttamiseen. Kuka tietää? Saatat löytää vielä paremman tavan automatisoida datan työnkulku! 🚀

Yahoo Crypto -kaappaushaasteiden ratkaiseminen Google Sheetsissä

Aiemmin toimitetut skriptit vastaavat haasteeseen hakea historialliset kryptohinnat Yahoo Financesta verkkosivuillaan tehtyjen rakenteellisten muutosten jälkeen. Google Apps Script -ratkaisu on räätälöity käyttäjille, jotka luottavat Google Sheetsiin tietojen automatisoinnissa. Se hakee tiedot suoraan Yahoon rahoitussovellusliittymän kaltaisista päätepisteistä, käsittelee tiedot ja täyttää taulukon rivi riviltä. Toiminto UrlFetchApp.fetch() on tässä keskeinen, jolloin komentosarja voi käyttää ulkoista verkkosisältöä, kuten historiallisia hintatietoja sisältäviä CSV-tiedostoja.

Joustavuuden varmistamiseksi skripti muodostaa dynaamisen URL-osoitteen käyttämällä kyselyparametreja, kuten "period1" ja "period2", jotka määrittävät datan ajanjakson. Käyttämällä jakaa(), haettu CSV-sisältö jaetaan hallittavissa oleviin osiin – riveihin ja sarakkeisiin – ennen kuin se lisätään Google Sheetsiin appendRow(). Tämä lähestymistapa jäljittelee manuaalista tietojen syöttämistä, mutta automatisoi sen saumattomasti. Jos esimerkiksi seuraat BTC-USD -hintoja viikoittaisille päivityksille, tämä komentosarja eliminoi toistuvan tehtävän kopioida ja liittää tietoja manuaalisesti. 🚀

Python-skripti tarjoaa toisen ratkaisun erityisesti käyttäjille, jotka tarvitsevat suurempaa hallintaa tai haluavat tallentaa tietoja paikallisesti. Kirjastot kuten Kaunis keitto ja pyyntöjä, komentosarja kaapii Yahoo Financen verkkosivuston suoraan jäsentämällä sen HTML-rakennetta. Komennot, kuten etsi_kaikki() paikantaa tiettyjä elementtejä, kuten salaustietoja sisältävät taulukon rivit. Nämä rivit käsitellään sitten ja kirjoitetaan CSV-tiedostoon Pythonin avulla csv.writer(). Tämä menetelmä on ihanteellinen käyttäjille, jotka pitävät taustaautomaatiosta tai haluavat käsitellä suuria tietojoukkoja ohjelmallisesti. Esimerkiksi kryptovaluuttaanalyytikko voisi käyttää tätä komentosarjaa historiallisen data-arkiston luomiseen pitkän aikavälin analyysiä varten. 📈

Vahvan suorituskyvyn varmistamiseksi molemmat skriptit sisältävät virheenkäsittelymekanismeja. Google Apps Scriptissa Logger.log() auttaa virheenkorjausongelmissa vangitsemalla mahdolliset virheet, kuten epäonnistuneet API-pyynnöt. Samoin Python-komentosarja käyttää try-except-lohkoja epäonnistuneiden HTTP-pyyntöjen tai odottamattomien verkkosivustomuutosten käsittelemiseen. Tämä tekee ratkaisuista mukautettavissa Yahoon sivustorakenteen vaihteluihin. Lisäksi Pythonilla toteutettu yksikkötestaus yksikkötesti -moduuli varmistaa, että nämä komentosarjat toimivat luotettavasti erilaisissa skenaarioissa, kuten useiden kryptovaluuttojen tietojen hakemisessa tai vaihtelevissa aikajaksoissa.

Molemmat lähestymistavat tarjoavat selkeitä etuja käyttäjän työnkulun mukaan. Google Apps Script sopii täydellisesti tietojen integroimiseen suoraan Sheetsiin pienellä vaivalla, kun taas Python tarjoaa joustavuutta ja skaalautuvuutta edistyneisiin käyttötapauksiin. Valitsemalla oikean työkalun käyttäjät voivat ratkaista tehokkaasti Yahoon historiallisen kryptodatan kaapimisen ja varmistaa, että heidän talousanalyysinsä pysyy keskeytyksettä. 😎

// 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()

Haasteiden voittaminen kryptovaluuttatietojen kaapimisessa

Tietojen keräämisestä dynaamisista verkkosivustoista, kuten Yahoo Financesta, on tullut yhä monimutkaisempaa nykyaikaisten verkkotekniikoiden ansiosta. Monet sivustot käyttävät nyt JavaScriptiä kriittisen sisällön lataamiseen, kuten perinteisillä kaavintatekniikoilla IMPORTREGEX, vähemmän tehokas. Sen sijaan vaihtoehtoiset työkalut ja menetelmät, kuten sovellusliittymät tai automaattiset selainvuorovaikutukset, voivat ohittaa nämä rajoitukset. Esimerkiksi Yahoo tarjoaa piilotetun API-päätepisteen historiallisille salaustiedoille, jolloin käyttäjät voivat kysyä tietoja suoraan HTML-sisällön jäsentämisen sijaan.

Toinen kriittinen näkökohta on skriptien eheyden säilyttäminen, kun verkkosivustot muuttavat rakenteitaan. Tämä ongelma ilmenee usein talousraapimisessa, kun alustat päivittävät asetteluaan tai lisäävät suojauskerroksia, kuten CAPTCHA:t. Vankka ratkaisu sisältää verkkosivuston muutosten seuraamisen ja skriptin muokkaamisen mukautumaan. Pythonin kaltaiset työkalut seleeni voi automatisoida selaintoimintoja auttaen käyttäjiä noutamaan dynaamisesti ladattua sisältöä ilman virheitä, kuten #VIITE!. Esimerkiksi useiden kryptovaluuttojen tiedonpoiston automatisointi eri ajanjaksoina varmistaa tarkkuuden ja säästää aikaa. 🔄

Lopuksi, kopioitujen tietojen integrointi työnkulkuihin on tehokkuuden kannalta ratkaisevan tärkeää. Google Sheetsin käyttäjille ulkoisten komentosarjojen yhdistäminen sisäänrakennetuilla toiminnoilla, kuten IMPORTDATA voi auttaa. Yksinkertainen Python-skripti, joka hakee Yahoo-tiedot ja vie ne Google Sheets -yhteensopivaan CSV-muotoon, luo saumattoman prosessin. Kuvittele elinkeinonharjoittaja, joka tarvitsee päivittäisiä BTC-hintoja strategiaansa varten; he voivat ajoittaa tämän tehtävän suoritettavaksi automaattisesti, mikä varmistaa, että heillä on aina päivitetyt tiedot ilman manuaalista syöttöä. 📈