Memperbaiki Masalah Pengikisan Google Sheets untuk Data Kripto Yahoo

Mengapa Yahoo Crypto Scraping Tidak Lagi Berfungsi di Google Sheets

Mengikis harga kripto historis dari Yahoo Finance langsung ke Google Spreadsheet pernah menjadi metode sederhana dan efektif untuk melacak mata uang kripto favorit Anda. 🪙 Namun, jika Anda baru saja mencoba melakukannya, Anda mungkin melihat ada masalah—rumus Anda sekarang menghasilkan kesalahan sehingga data Anda tidak lengkap.

Struktur situs web Yahoo tampaknya telah berubah, mengganggu teknik pengikisan sebelumnya IMPORREGEX. Hal ini sering terjadi saat situs web memperbarui tata letaknya atau menerapkan tindakan untuk mencegah ekstraksi data otomatis. Meskipun membuat frustrasi, ini adalah tantangan umum yang dihadapi oleh para pecinta data.

Dalam artikel ini, kita akan mempelajari alasan metode Anda sebelumnya berhenti berfungsi, dengan menggunakan contoh seperti data historis BTC-USD, dan apakah informasi ini masih dapat diambil langsung ke Google Spreadsheet. Kami juga akan membahas alternatif potensial jika pengikisan secara langsung tidak lagi memungkinkan.

Ikuti terus tips untuk beradaptasi dengan perubahan ini, serta solusi yang memungkinkan untuk memulihkan spreadsheet pelacakan harga mata uang kripto Anda. Siapa yang tahu? Anda mungkin menemukan cara yang lebih baik untuk mengotomatiskan alur kerja data Anda! 🚀

Cara Mengatasi Tantangan Pengikisan Kripto Yahoo di Google Spreadsheet

Skrip yang diberikan sebelumnya mengatasi tantangan dalam mengambil riwayat harga kripto dari Yahoo Finance setelah perubahan struktural pada situs web mereka. Solusi Google Apps Script dirancang untuk pengguna yang mengandalkan Google Spreadsheet untuk otomatisasi data. Ini mengambil data langsung dari titik akhir seperti API keuangan Yahoo, memproses informasi, dan mengisi lembar demi baris. Fungsinya UrlFetchApp.fetch() sangat penting di sini, memungkinkan skrip mengakses konten web eksternal, seperti file CSV yang berisi data harga historis.

Untuk memastikan fleksibilitas, skrip membuat URL dinamis menggunakan parameter kueri seperti "periode1" dan "periode2", yang menentukan rentang tanggal untuk data. Dengan menggunakan membelah(), konten CSV yang diambil dipecah menjadi beberapa bagian yang dapat dikelola—baris dan kolom—sebelum ditambahkan ke Google Spreadsheet menggunakan tambahkanBaris(). Pendekatan ini meniru entri data manual tetapi mengotomatiskannya dengan lancar. Misalnya, jika Anda melacak harga BTC-USD untuk pembaruan mingguan, skrip ini menghilangkan tugas berulang untuk menyalin dan menempelkan data secara manual. 🚀

Skrip Python memberikan solusi lain, terutama bagi pengguna yang membutuhkan kontrol lebih besar atau ingin menyimpan data secara lokal. Dengan perpustakaan seperti Sup Cantik Dan permintaan, skrip tersebut mengikis situs web Yahoo Finance secara langsung dengan menguraikan struktur HTML-nya. Perintah seperti temukan_semua() temukan elemen tertentu, seperti baris tabel yang berisi data kripto. Baris-baris ini kemudian diproses dan ditulis ke dalam file CSV menggunakan Python csv.penulis(). Metode ini ideal bagi pengguna yang lebih menyukai otomatisasi backend atau ingin memproses kumpulan data besar secara terprogram. Misalnya, seorang analis mata uang kripto dapat menggunakan skrip ini untuk membuat arsip data historis untuk analisis jangka panjang. 📈

Untuk memastikan kinerja yang kuat, kedua skrip menyertakan mekanisme penanganan kesalahan. Dalam Skrip Google Apps, Logger.log() membantu men-debug masalah dengan menangkap potensi kesalahan, seperti permintaan API yang gagal. Demikian pula, skrip Python menggunakan blok coba-kecuali untuk menangani permintaan HTTP yang gagal atau perubahan situs web yang tidak terduga. Hal ini membuat solusi dapat beradaptasi dengan variasi struktur situs Yahoo. Selanjutnya, pengujian unit, diimplementasikan dengan Python paling unit modul, memastikan bahwa skrip ini bekerja dengan andal dalam skenario yang berbeda, seperti mengambil data untuk beberapa mata uang kripto atau jangka waktu yang berbeda-beda.

Kedua pendekatan tersebut menawarkan keuntungan berbeda, bergantung pada alur kerja pengguna. Google Apps Script sempurna untuk mengintegrasikan data langsung ke dalam Spreadsheet dengan sedikit usaha, sementara Python memberikan fleksibilitas dan skalabilitas untuk kasus penggunaan tingkat lanjut. Dengan memilih alat yang tepat, pengguna dapat secara efisien mengatasi masalah pengikisan data kripto historis Yahoo, memastikan analisis keuangan mereka tetap tidak terganggu. 😎

// 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()

Mengatasi Tantangan dalam Mengikis Data Mata Uang Kripto

Pengambilan data dari situs web dinamis seperti Yahoo Finance menjadi semakin kompleks karena teknologi web modern. Banyak situs sekarang menggunakan JavaScript untuk memuat konten penting, menampilkan teknik pengikisan tradisional, seperti IMPORREGEX, kurang efektif. Sebaliknya, alat dan metode alternatif seperti API atau interaksi browser otomatis dapat melewati batasan ini. Misalnya, Yahoo menyediakan titik akhir API tersembunyi untuk data kripto historis, memungkinkan pengguna untuk menanyakan informasi secara langsung alih-alih menguraikan konten HTML.

Aspek penting lainnya adalah menjaga integritas skrip Anda ketika situs web mengubah strukturnya. Masalah ini sering muncul dalam masalah keuangan, karena platform memperbarui tata letaknya atau menambahkan lapisan keamanan seperti CAPTCHA. Solusi yang kuat melibatkan pemantauan perubahan situs web dan memodifikasi skrip Anda untuk beradaptasi. Alat seperti Python selenium dapat mengotomatiskan aktivitas browser, membantu pengguna mengambil konten yang dimuat secara dinamis tanpa mengalami kesalahan seperti #REF!. Misalnya, mengotomatiskan ekstraksi data untuk beberapa mata uang kripto selama periode berbeda memastikan akurasi dan menghemat waktu. 🔄

Terakhir, mengintegrasikan data bekas ke dalam alur kerja sangat penting untuk efisiensi. Untuk pengguna Google Sheets, menggabungkan skrip eksternal dengan fungsi bawaan seperti DATA IMPOR dapat membantu. Skrip Python sederhana yang mengambil data Yahoo dan mengekspornya ke format CSV yang kompatibel dengan Google Sheets menciptakan proses yang lancar. Bayangkan seorang pedagang membutuhkan harga BTC harian untuk sebuah strategi; mereka dapat menjadwalkan tugas ini agar berjalan secara otomatis, memastikan mereka selalu memperbarui data tanpa input manual. 📈