„Google“ skaičiuoklių „Yahoo“ kriptovaliutų duomenų nuskaitymo problemų sprendimas

Kodėl „Yahoo Crypto Scraping“ nebeveikia „Google“ skaičiuoklėse

Istorinių kriptovaliutų kainų nubraukimas iš „Yahoo Finance“ tiesiai į „Google“ skaičiuokles kažkada buvo paprastas ir efektyvus būdas sekti mėgstamas kriptovaliutas. 🪙 Tačiau jei neseniai bandėte tai padaryti, galbūt pastebėjote problemą – dabar jūsų formulės pateikia klaidą, todėl duomenys lieka neišsamūs.

Panašu, kad „Yahoo“ svetainės struktūra pasikeitė, sutrikdydama ankstesnius išgryninimo būdus, pvz IMPORTREGEX. Taip dažnai nutinka, kai svetainės atnaujina savo maketus arba diegia priemones, neleidžiančias automatiniam duomenų išgavimui. Nors ir apmaudu, tai dažnas iššūkis, su kuriuo susiduria duomenų entuziastai.

Šiame straipsnyje išnagrinėsime, kodėl jūsų ankstesnis metodas nustojo veikti, naudodamiesi pavyzdžiais, pvz., BTC-USD istoriniais duomenimis, ir ar vis dar galima gauti šią informaciją tiesiai į „Google“ skaičiuokles. Taip pat aptarsime galimas alternatyvas, jei grandymas tiesiogiai nebeįmanomas.

Ieškokite patarimų, kaip prisitaikyti prie šių pokyčių, taip pat galimų sprendimų, kaip atkurti kriptovaliutų kainų stebėjimo skaičiuoklę. Kas žino? Galbūt rasite dar geresnį būdą automatizuoti duomenų darbo eigą! 🚀

Kaip išspręsti „Yahoo“ kriptovaliutų grandymo iššūkius „Google“ skaičiuoklėse

Anksčiau pateikti scenarijai sprendžia iššūkį gauti istorines kriptovaliutų kainas iš „Yahoo Finance“ po struktūrinių jų svetainės pakeitimų. „Google Apps Script“ sprendimas yra pritaikytas naudotojams, kurie naudojasi „Google“ skaičiuoklėmis duomenų automatizavimui. Jis gauna duomenis tiesiai iš „Yahoo“ finansų API panašių galinių taškų, apdoroja informaciją ir užpildo lapą eilutę po eilutės. Funkcija UrlFetchApp.fetch() čia yra pagrindinis, todėl scenarijus gali pasiekti išorinį žiniatinklio turinį, pvz., CSV failus, kuriuose yra istorinių kainų duomenų.

Siekiant užtikrinti lankstumą, scenarijus sukuria dinaminį URL, naudodamas užklausos parametrus, pvz., „period1“ ir „period2“, kurie apibrėžia duomenų dienų seką. Naudojant padalinti (), gautas CSV turinys suskaidomas į valdomas dalis – eilutes ir stulpelius – prieš įtraukiant jį į „Google“ skaičiuoklę naudojant pridėti eilutę (). Šis metodas imituoja rankinį duomenų įvedimą, bet sklandžiai jį automatizuoja. Pavyzdžiui, jei stebite BTC-USD kainas kassavaitiniams naujiniams, šis scenarijus pašalina pasikartojančią užduotį kopijuoti ir įklijuoti duomenis rankiniu būdu. 🚀

Python scenarijus suteikia dar vieną sprendimą, ypač vartotojams, kuriems reikia didesnės kontrolės arba kurie nori saugoti duomenis vietoje. Su bibliotekomis kaip Graži sriuba ir prašymus, scenarijus tiesiogiai nubraukia „Yahoo Finance“ svetainę, analizuodamas jos HTML struktūrą. Tokios komandos kaip rasti_viską() rasti konkrečius elementus, pvz., lentelės eilutes, kuriose yra šifravimo duomenų. Tada šios eilutės apdorojamos ir įrašomos į CSV failą naudojant Python's csv.writer(). Šis metodas idealiai tinka vartotojams, kurie renkasi vidinį automatizavimą arba nori programiškai apdoroti didelius duomenų rinkinius. Pavyzdžiui, kriptovaliutų analitikas galėtų naudoti šį scenarijų, kad sukurtų istorinių duomenų archyvą ilgalaikei analizei. 📈

Siekiant užtikrinti patikimą veikimą, abiejuose scenarijuose yra klaidų apdorojimo mechanizmai. „Google Apps Script“ Logger.log() padeda derinti problemas fiksuodama galimas klaidas, pvz., nepavykusias API užklausas. Panašiai „Python“ scenarijus naudoja try-išskyrus blokus, kad apdorotų nepavykusias HTTP užklausas arba netikėtus svetainės pakeitimus. Dėl to sprendimai pritaikomi prie Yahoo svetainės struktūros skirtumų. Be to, vienetų testavimas, įgyvendintas naudojant Python's unittest modulis, užtikrina, kad šie scenarijai patikimai veiktų pagal skirtingus scenarijus, pvz., nuskaitant kelių kriptovaliutų duomenis arba skirtingą laikotarpį.

Abu metodai turi aiškių pranašumų, priklausomai nuo vartotojo darbo eigos. „Google Apps Script“ puikiai tinka duomenims integruoti tiesiai į Skaičiuokles su minimaliomis pastangomis, o „Python“ suteikia lankstumo ir mastelio pažengusiems naudojimo atvejams. Pasirinkę tinkamą įrankį, vartotojai gali efektyviai išspręsti „Yahoo“ istorinių kriptovaliutų duomenų išgryninimo problemą ir užtikrinti, kad jų finansinė analizė išliktų nenutrūkstama. 😎

// 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()

Kriptovaliutų duomenų rinkimo iššūkių įveikimas

Duomenų rinkimas iš dinamiškų svetainių, tokių kaip „Yahoo Finance“, tampa vis sudėtingesnis dėl šiuolaikinių žiniatinklio technologijų. Daugelis svetainių dabar naudoja „JavaScript“ svarbiam turiniui įkelti, teikdami tradicinius iššifravimo būdus, pvz., IMPORTREGEX, mažiau efektyvus. Vietoj to, alternatyvūs įrankiai ir metodai, pvz., API arba automatinės naršyklės sąveikos, gali apeiti šiuos apribojimus. Pavyzdžiui, „Yahoo“ suteikia paslėptą API galinį tašką istoriniams šifravimo duomenims, leidžiančius vartotojams tiesiogiai užklausti informaciją, o ne analizuoti HTML turinį.

Kitas svarbus aspektas yra scenarijų vientisumo palaikymas, kai svetainės keičia savo struktūras. Ši problema dažnai iškyla atliekant finansų nuskaitymą, kai platformos atnaujina savo išdėstymą arba prideda saugos sluoksnius, pvz., CAPTCHA. Tvirtas sprendimas apima svetainės pakeitimų stebėjimą ir scenarijaus modifikavimą, kad jis prisitaikytų. Tokie įrankiai kaip Python's seleno gali automatizuoti naršyklės veiklą, padėdamas vartotojams gauti dinamiškai įkeltą turinį be klaidų, pvz., #REF!. Pavyzdžiui, kelių kriptovaliutų duomenų išgavimo automatizavimas skirtingais laikotarpiais užtikrina tikslumą ir taupo laiką. 🔄

Galiausiai, siekiant efektyvumo, labai svarbu integruoti nuskaitytus duomenis į darbo eigą. „Google“ skaičiuoklių naudotojams išorinių scenarijų derinimas su įmontuotomis funkcijomis, pvz IMPORTUOTI DUOMENYS gali padėti. Paprastas Python scenarijus, kuris paima „Yahoo“ duomenis ir eksportuoja juos į su „Google“ skaičiuoklėmis suderinamą CSV formatą, sukuria sklandų procesą. Įsivaizduokite prekybininką, kuriam strategijai reikia kasdienių BTC kainų; jie gali suplanuoti šios užduoties vykdymą automatiškai, užtikrindami, kad jie visada turės atnaujintus duomenis be rankinio įvesties. 📈