याहू क्रिप्टो डेटा के लिए Google शीट्स स्क्रैपिंग समस्याओं को ठीक करना

याहू क्रिप्टो स्क्रैपिंग अब Google शीट्स में काम क्यों नहीं करती?

याहू फाइनेंस से ऐतिहासिक क्रिप्टो कीमतों को सीधे Google शीट में स्क्रैप करना एक समय आपकी पसंदीदा क्रिप्टोकरेंसी को ट्रैक करने का एक सरल और प्रभावी तरीका था। 🪙 हालाँकि, यदि आपने हाल ही में ऐसा करने का प्रयास किया है, तो आपने एक समस्या देखी होगी - आपके सूत्र अब एक त्रुटि लौटाते हैं, जिससे आपका डेटा अधूरा रह जाता है।

ऐसा प्रतीत होता है कि याहू की वेबसाइट संरचना बदल गई है, जिससे पिछली स्क्रैपिंग तकनीक बाधित हो गई है आयातक. ऐसा अक्सर होता है क्योंकि वेबसाइटें अपने लेआउट को अपडेट करती हैं या स्वचालित डेटा निष्कर्षण को रोकने के लिए उपाय लागू करती हैं। निराशा की बात यह है कि यह डेटा उत्साही लोगों के सामने आने वाली एक आम चुनौती है।

इस लेख में, हम बीटीसी-यूएसडी ऐतिहासिक डेटा जैसे उदाहरणों का उपयोग करके यह पता लगाएंगे कि आपकी पिछली पद्धति ने काम करना क्यों बंद कर दिया, और क्या इस जानकारी को सीधे Google शीट में लाना अभी भी संभव है। यदि सीधे स्क्रैपिंग संभव नहीं है तो हम संभावित विकल्पों पर भी चर्चा करेंगे।

अपनी क्रिप्टोकरेंसी मूल्य-ट्रैकिंग स्प्रेडशीट को पुनर्स्थापित करने के संभावित समाधानों के साथ-साथ इन परिवर्तनों को अपनाने की युक्तियों के लिए बने रहें। कौन जानता है? आपको अपने डेटा वर्कफ़्लो को स्वचालित करने का और भी बेहतर तरीका मिल सकता है! 🚀

Google शीट्स में याहू क्रिप्टो स्क्रैपिंग चुनौतियों को कैसे हल करें

पहले प्रदान की गई स्क्रिप्ट याहू फाइनेंस की वेबसाइट में संरचनात्मक परिवर्तनों के बाद ऐतिहासिक क्रिप्टो कीमतों को पुनर्प्राप्त करने की चुनौती का समाधान करती है। Google Apps स्क्रिप्ट समाधान उन उपयोगकर्ताओं के लिए तैयार किया गया है जो डेटा स्वचालन के लिए Google शीट्स पर भरोसा करते हैं। यह याहू के वित्त एपीआई-जैसे समापन बिंदुओं से सीधे डेटा प्राप्त करता है, जानकारी संसाधित करता है, और शीट पंक्ति को पंक्ति से भर देता है। समारोह UrlFetchApp.fetch() यहां महत्वपूर्ण है, जो स्क्रिप्ट को बाहरी वेब सामग्री तक पहुंचने में सक्षम बनाता है, जैसे ऐतिहासिक मूल्य डेटा वाली सीएसवी फाइलें।

लचीलेपन को सुनिश्चित करने के लिए, स्क्रिप्ट "अवधि 1" और "अवधि 2" जैसे क्वेरी पैरामीटर का उपयोग करके एक गतिशील यूआरएल बनाती है, जो डेटा के लिए दिनांक सीमा को परिभाषित करती है। का उपयोग करके विभाजित करना(), प्राप्त CSV सामग्री को Google शीट में जोड़ने से पहले प्रबंधनीय भागों-पंक्तियों और स्तंभों में तोड़ दिया जाता है संलग्न पंक्ति(). यह दृष्टिकोण मैन्युअल डेटा प्रविष्टि की नकल करता है लेकिन इसे निर्बाध रूप से स्वचालित करता है। उदाहरण के लिए, यदि आप साप्ताहिक अपडेट के लिए BTC-USD कीमतों को ट्रैक कर रहे हैं, तो यह स्क्रिप्ट डेटा को मैन्युअल रूप से कॉपी और पेस्ट करने के दोहराव वाले कार्य को समाप्त कर देती है। 🚀

पायथन स्क्रिप्ट एक और समाधान प्रदान करती है, खासकर उन उपयोगकर्ताओं के लिए जिन्हें अधिक नियंत्रण की आवश्यकता है या स्थानीय रूप से डेटा संग्रहीत करना चाहते हैं। जैसे पुस्तकालयों के साथ सुंदर सूप और अनुरोध, स्क्रिप्ट याहू फाइनेंस की वेबसाइट की HTML संरचना को पार्स करके सीधे स्क्रैप करती है। जैसे आदेश ढूंढें_सभी() विशिष्ट तत्वों का पता लगाएं, जैसे क्रिप्टो डेटा वाली तालिका पंक्तियाँ। फिर इन पंक्तियों को संसाधित किया जाता है और पायथन का उपयोग करके एक CSV फ़ाइल में लिखा जाता है सीएसवी.लेखक(). यह विधि उन उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श है जो बैकएंड स्वचालन पसंद करते हैं या बड़े डेटासेट को प्रोग्रामेटिक रूप से संसाधित करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, एक क्रिप्टोकरेंसी विश्लेषक दीर्घकालिक विश्लेषण के लिए ऐतिहासिक डेटा संग्रह बनाने के लिए इस स्क्रिप्ट का उपयोग कर सकता है। 📈

मजबूत प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए, दोनों स्क्रिप्ट में त्रुटि प्रबंधन तंत्र शामिल हैं। Google Apps स्क्रिप्ट में, लकड़हारा.लॉग() विफल एपीआई अनुरोधों जैसी संभावित त्रुटियों को कैप्चर करके मुद्दों को डीबग करने में मदद करता है। इसी तरह, पायथन स्क्रिप्ट विफल HTTP अनुरोधों या अप्रत्याशित वेबसाइट परिवर्तनों को संभालने के लिए ट्राई-एक्सेप्ट ब्लॉक का उपयोग करती है। यह समाधानों को याहू की साइट संरचना में विविधताओं के अनुकूल बनाता है। इसके अलावा, यूनिट परीक्षण, पायथन के साथ कार्यान्वित किया गया इकाई परीक्षण मॉड्यूल, यह सुनिश्चित करता है कि ये स्क्रिप्ट विभिन्न परिदृश्यों के तहत विश्वसनीय रूप से प्रदर्शन करती हैं, जैसे कि कई क्रिप्टोकरेंसी या अलग-अलग समय-सीमा के लिए डेटा पुनर्प्राप्त करना।

उपयोगकर्ता के वर्कफ़्लो के आधार पर, दोनों दृष्टिकोण अलग-अलग लाभ प्रदान करते हैं। Google Apps स्क्रिप्ट न्यूनतम प्रयास के साथ डेटा को सीधे शीट्स में एकीकृत करने के लिए एकदम सही है, जबकि पायथन उन्नत उपयोग के मामलों के लिए लचीलापन और स्केलेबिलिटी प्रदान करता है। सही टूल चुनकर, उपयोगकर्ता याहू के ऐतिहासिक क्रिप्टो डेटा को स्क्रैप करने के मुद्दे से कुशलतापूर्वक निपट सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि उनका वित्तीय विश्लेषण निर्बाध बना रहे। 😎

// 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()

क्रिप्टोक्यूरेंसी डेटा को स्क्रैप करने में चुनौतियों पर काबू पाना

आधुनिक वेब प्रौद्योगिकियों के कारण याहू फाइनेंस जैसी गतिशील वेबसाइटों से डेटा स्क्रैप करना तेजी से जटिल हो गया है। कई साइटें अब महत्वपूर्ण सामग्री लोड करने के लिए जावास्क्रिप्ट का उपयोग करती हैं, पारंपरिक स्क्रैपिंग तकनीकों का प्रतिपादन करती हैं, जैसे आयातक, कम प्रभावी. इसके बजाय, वैकल्पिक उपकरण और विधियाँ जैसे एपीआई या स्वचालित ब्राउज़र इंटरैक्शन इन प्रतिबंधों को बायपास कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, याहू ऐतिहासिक क्रिप्टो डेटा के लिए एक छिपा हुआ एपीआई एंडपॉइंट प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ताओं को HTML सामग्री को पार्स करने के बजाय सीधे जानकारी क्वेरी करने की अनुमति देता है।

जब वेबसाइटें अपनी संरचना बदलती हैं तो एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू आपकी स्क्रिप्ट की अखंडता को बनाए रखना है। वित्तीय स्क्रैपिंग में यह समस्या अक्सर उठती है, क्योंकि प्लेटफ़ॉर्म अपने लेआउट को अपडेट करते हैं या कैप्चा जैसी सुरक्षा परतें जोड़ते हैं। एक मजबूत समाधान में वेबसाइट परिवर्तनों की निगरानी करना और अनुकूलन के लिए अपनी स्क्रिप्ट को संशोधित करना शामिल है। पायथन जैसे उपकरण सेलेनियम ब्राउज़र गतिविधियों को स्वचालित कर सकता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को त्रुटियों का सामना किए बिना गतिशील रूप से लोड की गई सामग्री लाने में मदद मिलती है #रेफ!. उदाहरण के लिए, विभिन्न अवधियों में एकाधिक क्रिप्टोकरेंसी के लिए डेटा निष्कर्षण को स्वचालित करने से सटीकता सुनिश्चित होती है और समय की बचत होती है। 🔄

अंत में, स्क्रैप किए गए डेटा को वर्कफ़्लो में एकीकृत करना दक्षता के लिए महत्वपूर्ण है। Google शीट उपयोगकर्ताओं के लिए, बाहरी स्क्रिप्ट को अंतर्निहित फ़ंक्शन के साथ संयोजित करना आयात डेटा मदद कर सकते है। एक सरल पायथन स्क्रिप्ट जो याहू डेटा प्राप्त करती है और इसे Google शीट्स-संगत CSV प्रारूप में निर्यात करती है, एक सहज प्रक्रिया बनाती है। कल्पना करें कि एक व्यापारी को एक रणनीति के लिए दैनिक बीटीसी कीमतों की आवश्यकता है; वे इस कार्य को स्वचालित रूप से चलाने के लिए शेड्यूल कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि उनके पास मैन्युअल इनपुट के बिना हमेशा अपडेट किया गया डेटा हो। 📈