Résolution des problèmes de grattage de Google Sheets pour les données Yahoo Crypto

Pourquoi Yahoo Crypto Scraping ne fonctionne plus dans Google Sheets

Récupérer les prix historiques des crypto-monnaies de Yahoo Finance directement dans Google Sheets était autrefois une méthode simple et efficace pour suivre vos crypto-monnaies préférées. 🪙 Cependant, si vous avez récemment essayé de le faire, vous avez peut-être remarqué un problème : vos formules renvoient désormais une erreur, laissant vos données incomplètes.

La structure du site Web de Yahoo semble avoir changé, perturbant les techniques de scraping précédentes telles que IMPORTREGEX. Cela se produit souvent lorsque les sites Web mettent à jour leur mise en page ou mettent en œuvre des mesures pour empêcher l’extraction automatisée de données. Bien que frustrant, il s’agit d’un défi courant auquel sont confrontés les passionnés de données.

Dans cet article, nous explorerons pourquoi votre méthode précédente a cessé de fonctionner, à l'aide d'exemples tels que les données historiques BTC-USD, et s'il est toujours possible de récupérer ces informations directement dans Google Sheets. Nous discuterons également des alternatives potentielles si le scraping direct n'est plus réalisable.

Restez dans les parages pour obtenir des conseils pour vous adapter à ces changements, ainsi que des solutions possibles pour restaurer votre feuille de calcul de suivi des prix des crypto-monnaies. Qui sait ? Vous trouverez peut-être un moyen encore meilleur d’automatiser votre flux de données ! 🚀

Comment résoudre les problèmes de Yahoo Crypto Scraping dans Google Sheets

Les scripts fournis précédemment relèvent le défi de récupérer l'historique des prix des cryptomonnaies auprès de Yahoo Finance après des modifications structurelles apportées à leur site Web. La solution Google Apps Script est conçue pour les utilisateurs qui s'appuient sur Google Sheets pour l'automatisation des données. Il récupère les données directement à partir des points de terminaison de type API financière de Yahoo, traite les informations et remplit la feuille ligne par ligne. La fonction UrlFetchApp.fetch() est essentiel ici, permettant au script d'accéder à du contenu Web externe, tel que des fichiers CSV contenant des données de prix historiques.

Pour garantir la flexibilité, le script construit une URL dynamique à l'aide de paramètres de requête tels que « période1 » et « période2 », qui définissent la plage de dates pour les données. En utilisant diviser(), le contenu CSV récupéré est divisé en parties gérables (lignes et colonnes) avant d'être ajouté à la feuille Google à l'aide de appendRow(). Cette approche imite la saisie manuelle des données mais l'automatise de manière transparente. Par exemple, si vous suivez les prix BTC-USD pour les mises à jour hebdomadaires, ce script élimine la tâche répétitive de copier-coller manuellement des données. 🚀

Le script Python offre une autre solution, notamment pour les utilisateurs qui ont besoin d'un plus grand contrôle ou souhaitent stocker des données localement. Avec des bibliothèques comme BelleSoupe et demandes, le script gratte directement le site Web de Yahoo Finance en analysant sa structure HTML. Des commandes telles que trouver_tout() localisez des éléments spécifiques, comme des lignes de tableau contenant des données cryptographiques. Ces lignes sont ensuite traitées et écrites dans un fichier CSV à l'aide de Python. csv.writer(). Cette méthode est idéale pour les utilisateurs qui préfèrent l'automatisation du backend ou souhaitent traiter de grands ensembles de données par programmation. Par exemple, un analyste de crypto-monnaie pourrait utiliser ce script pour créer une archive de données historiques pour une analyse à long terme. 📈

Pour garantir des performances robustes, les deux scripts incluent des mécanismes de gestion des erreurs. Dans Google Apps Script, Enregistreur.log() aide à déboguer les problèmes en capturant les erreurs potentielles, comme les requêtes API ayant échoué. De même, le script Python utilise des blocs try-sauf pour gérer les requêtes HTTP ayant échoué ou les modifications inattendues du site Web. Cela rend les solutions adaptables aux variations de la structure du site Yahoo. De plus, les tests unitaires, implémentés avec Python test unitaire module, garantit que ces scripts fonctionnent de manière fiable dans différents scénarios, tels que la récupération de données pour plusieurs crypto-monnaies ou des délais variables.

Les deux approches offrent des avantages distincts, en fonction du flux de travail de l’utilisateur. Google Apps Script est parfait pour intégrer des données directement dans Sheets avec un minimum d'effort, tandis que Python offre flexibilité et évolutivité pour les cas d'utilisation avancés. En choisissant le bon outil, les utilisateurs peuvent résoudre efficacement le problème de la suppression des données cryptographiques historiques de Yahoo, garantissant ainsi que leur analyse financière reste ininterrompue. 😎

// 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()

Surmonter les défis liés à la récupération des données de crypto-monnaie

Récupérer des données à partir de sites Web dynamiques comme Yahoo Finance est devenu de plus en plus complexe en raison des technologies Web modernes. De nombreux sites utilisent désormais JavaScript pour charger du contenu critique, rendant ainsi les techniques de scraping traditionnelles, telles que IMPORTREGEX, moins efficace. Au lieu de cela, des outils et méthodes alternatifs tels que les API ou les interactions automatisées du navigateur peuvent contourner ces restrictions. Par exemple, Yahoo fournit un point de terminaison API caché pour les données cryptographiques historiques, permettant aux utilisateurs d'interroger des informations directement au lieu d'analyser le contenu HTML.

Un autre aspect essentiel consiste à maintenir l’intégrité de vos scripts lorsque les sites Web modifient leur structure. Ce problème survient fréquemment lors du scraping financier, lorsque les plateformes mettent à jour leur présentation ou ajoutent des couches de sécurité comme les CAPTCHA. Une solution robuste implique de surveiller les modifications du site Web et de modifier votre script pour l'adapter. Des outils comme celui de Python sélénium peut automatiser les activités du navigateur, aidant ainsi les utilisateurs à récupérer le contenu chargé dynamiquement sans rencontrer d'erreurs telles que #REF!. Par exemple, l’automatisation de l’extraction de données pour plusieurs crypto-monnaies sur différentes périodes garantit l’exactitude et fait gagner du temps. 🔄

Enfin, l’intégration des données récupérées dans les flux de travail est cruciale pour l’efficacité. Pour les utilisateurs de Google Sheets, combiner des scripts externes avec des fonctions intégrées telles que IMPORTATION DE DONNÉES peut aider. Un simple script Python qui récupère les données Yahoo et les exporte vers un format CSV compatible Google Sheets crée un processus transparent. Imaginez un trader ayant besoin des prix BTC quotidiens pour une stratégie ; ils peuvent planifier cette tâche pour qu'elle s'exécute automatiquement, garantissant ainsi qu'ils disposent toujours de données mises à jour sans saisie manuelle. 📈