Risolvere i problemi di scraping dei fogli Google per i dati di Yahoo Crypto

Perché lo scraping di Yahoo Crypto non funziona più su Fogli Google

Trasferire i prezzi storici delle criptovalute da Yahoo Finance direttamente in Fogli Google un tempo era un metodo semplice ed efficace per monitorare le tue criptovalute preferite. 🪙 Tuttavia, se hai provato a farlo di recente, potresti aver notato un problema: le tue formule ora restituiscono un errore, lasciando i tuoi dati incompleti.

La struttura del sito Web di Yahoo sembra essere cambiata, interrompendo le precedenti tecniche di scraping come IMPORTREGEX. Ciò accade spesso quando i siti Web aggiornano i propri layout o implementano misure per impedire l’estrazione automatizzata dei dati. Sebbene frustrante, questa è una sfida comune affrontata dagli appassionati di dati.

In questo articolo esploreremo il motivo per cui il tuo metodo precedente ha smesso di funzionare, utilizzando esempi come i dati storici BTC-USD, e se è ancora possibile recuperare queste informazioni direttamente in Fogli Google. Discuteremo anche le possibili alternative nel caso in cui la raschiatura diretta non fosse più fattibile.

Resta qui per suggerimenti su come adattarsi a questi cambiamenti, insieme a possibili soluzioni per ripristinare il foglio di calcolo per il monitoraggio dei prezzi delle criptovalute. Chi lo sa? Potresti trovare un modo ancora migliore per automatizzare il flusso di lavoro dei dati! 🚀

Come risolvere le sfide di Yahoo Crypto Scraping in Fogli Google

Gli script forniti in precedenza affrontano la sfida di recuperare i prezzi storici delle criptovalute da Yahoo Finance dopo le modifiche strutturali al loro sito web. La soluzione Google Apps Script è pensata su misura per gli utenti che si affidano a Fogli Google per l'automazione dei dati. Recupera i dati direttamente dagli endpoint simili all'API finanziaria di Yahoo, elabora le informazioni e popola il foglio riga per riga. La funzione UrlFetchApp.fetch() è fondamentale qui, consentendo allo script di accedere a contenuti Web esterni, come file CSV contenenti dati storici sui prezzi.

Per garantire flessibilità, lo script crea un URL dinamico utilizzando parametri di query come "periodo1" e "periodo2", che definiscono l'intervallo di date per i dati. Utilizzando diviso(), il contenuto CSV recuperato viene suddiviso in parti gestibili (righe e colonne) prima di essere aggiunto al foglio Google utilizzando aggiungiRiga(). Questo approccio imita l'immissione manuale dei dati ma la automatizza senza problemi. Ad esempio, se stai monitorando i prezzi BTC-USD per aggiornamenti settimanali, questo script elimina l'attività ripetitiva di copiare e incollare i dati manualmente. 🚀

Lo script Python fornisce un'altra soluzione, soprattutto per gli utenti che necessitano di un maggiore controllo o desiderano archiviare i dati localmente. Con biblioteche come Bella zuppa E richieste, lo script analizza direttamente il sito web di Yahoo Finance analizzandone la struttura HTML. Comandi come trova_tutto() individuare elementi specifici, come righe di tabella contenenti dati crittografici. Queste righe vengono quindi elaborate e scritte in un file CSV utilizzando Python csv.writer(). Questo metodo è ideale per gli utenti che preferiscono l'automazione del backend o desiderano elaborare set di dati di grandi dimensioni in modo programmatico. Ad esempio, un analista di criptovaluta potrebbe utilizzare questo script per creare un archivio di dati storici per l'analisi a lungo termine. 📈

Per garantire prestazioni affidabili, entrambi gli script includono meccanismi di gestione degli errori. Nello script di Google Apps, Logger.log() aiuta a eseguire il debug dei problemi acquisendo potenziali errori, come le richieste API non riuscite. Allo stesso modo, lo script Python utilizza blocchi try-eccetto per gestire richieste HTTP non riuscite o modifiche impreviste del sito Web. Ciò rende le soluzioni adattabili alle variazioni nella struttura del sito Yahoo. Inoltre, unit test, implementati con Python unittest modulo, garantisce che questi script funzionino in modo affidabile in diversi scenari, come il recupero di dati per più criptovalute o intervalli di tempo variabili.

Entrambi gli approcci offrono vantaggi distinti, a seconda del flusso di lavoro dell’utente. Google Apps Script è perfetto per integrare i dati direttamente in Fogli con il minimo sforzo, mentre Python offre flessibilità e scalabilità per casi d'uso avanzati. Scegliendo lo strumento giusto, gli utenti possono affrontare in modo efficiente il problema dello scraping dei dati storici sulle criptovalute di Yahoo, garantendo che la loro analisi finanziaria rimanga ininterrotta. 😎

// 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()

Superare le sfide nella raschiatura dei dati di criptovaluta

L'estrazione di dati da siti Web dinamici come Yahoo Finance è diventata sempre più complessa a causa delle moderne tecnologie web. Molti siti ora utilizzano JavaScript per caricare contenuti critici, eseguendo le tradizionali tecniche di scraping, come IMPORTREGEX, meno efficace. Invece, strumenti e metodi alternativi come le API o le interazioni automatizzate del browser possono aggirare queste restrizioni. Ad esempio, Yahoo fornisce un endpoint API nascosto per i dati crittografici storici, consentendo agli utenti di interrogare direttamente le informazioni invece di analizzare il contenuto HTML.

Un altro aspetto critico è mantenere l'integrità dei tuoi script quando i siti web cambiano la loro struttura. Questo problema si presenta spesso nello scraping finanziario, poiché le piattaforme aggiornano il loro layout o aggiungono livelli di sicurezza come i CAPTCHA. Una soluzione solida prevede il monitoraggio delle modifiche del sito Web e la modifica dello script per adattarlo. Strumenti come quelli di Python selenio può automatizzare le attività del browser, aiutando gli utenti a recuperare contenuti caricati dinamicamente senza incorrere in errori come #RIF!. Ad esempio, l'automazione dell'estrazione dei dati per più criptovalute in periodi diversi garantisce precisione e risparmio di tempo. 🔄

Infine, l’integrazione dei dati raccolti nei flussi di lavoro è fondamentale per l’efficienza. Per gli utenti di Fogli Google, combinando script esterni con funzioni integrate come DATI IMPORTATI può aiutare. Un semplice script Python che recupera i dati di Yahoo e li esporta in un formato CSV compatibile con Fogli Google crea un processo senza interruzioni. Immagina un trader che abbia bisogno dei prezzi giornalieri di BTC per una strategia; possono pianificare l'esecuzione automatica di questa attività, assicurandosi di disporre sempre di dati aggiornati senza input manuale. 📈