याहू क्रिप्टो डेटासाठी Google शीट्स स्क्रॅपिंग समस्यांचे निराकरण करणे

याहू क्रिप्टो स्क्रॅपिंग यापुढे Google शीट्समध्ये का काम करत नाही

Yahoo Finance वरून थेट Google Sheets मध्ये ऐतिहासिक क्रिप्टो किमती स्क्रॅप करणे ही एकेकाळी तुमच्या आवडत्या क्रिप्टोकरन्सीचा मागोवा घेण्यासाठी एक सोपी आणि प्रभावी पद्धत होती. 🪙 तथापि, तुम्ही अलीकडेच असे करण्याचा प्रयत्न केला असेल, तर तुम्हाला कदाचित एक समस्या दिसली असेल—तुमची सूत्रे आता तुमचा डेटा अपूर्ण ठेवून त्रुटी दाखवतात.

याहूच्या वेबसाइटची रचना बदललेली दिसते, जसे की मागील स्क्रॅपिंग तंत्रात व्यत्यय IMPOTREGEX. हे बऱ्याचदा वेबसाइटने त्यांचे लेआउट अद्यतनित केल्यामुळे किंवा स्वयंचलित डेटा काढणे टाळण्यासाठी उपाय लागू केल्यामुळे घडते. निराशाजनक असताना, डेटा उत्साही लोकांसमोर हे एक सामान्य आव्हान आहे.

या लेखात, BTC-USD ऐतिहासिक डेटा सारखी उदाहरणे वापरून तुमची मागील पद्धत का काम करणे थांबली आणि ही माहिती थेट Google Sheets मध्ये आणणे अजूनही शक्य आहे का हे आम्ही शोधू. थेट स्क्रॅप करणे यापुढे व्यवहार्य नसल्यास आम्ही संभाव्य पर्यायांवर देखील चर्चा करू.

तुमची क्रिप्टोकरन्सी किंमत-ट्रॅकिंग स्प्रेडशीट पुनर्संचयित करण्यासाठी संभाव्य उपायांसह, या बदलांशी जुळवून घेण्याच्या टिपांसाठी रहा. कुणास ठाऊक? तुमचा डेटा वर्कफ्लो स्वयंचलित करण्याचा तुम्हाला आणखी चांगला मार्ग सापडेल! 🚀

Google शीटमध्ये याहू क्रिप्टो स्क्रॅपिंग आव्हाने कशी सोडवायची

याआधी प्रदान केलेल्या स्क्रिप्ट्स त्यांच्या वेबसाइटवर संरचनात्मक बदल केल्यानंतर Yahoo Finance कडून ऐतिहासिक क्रिप्टो किमती पुनर्प्राप्त करण्याचे आव्हान हाताळतात. Google Apps Script सोल्यूशन हे वापरकर्त्यांसाठी तयार केले आहे जे डेटा ऑटोमेशनसाठी Google Sheets वर अवलंबून असतात. ते थेट Yahoo च्या फायनान्स API सारख्या एंडपॉइंट्सवरून डेटा मिळवते, माहितीवर प्रक्रिया करते आणि शीट पंक्ती एका ओळीने भरते. कार्य UrlFetchApp.fetch() येथे निर्णायक आहे, स्क्रिप्टला बाह्य वेब सामग्री, जसे की ऐतिहासिक किंमत डेटा असलेल्या CSV फाइल्समध्ये प्रवेश करण्यास सक्षम करते.

लवचिकता सुनिश्चित करण्यासाठी, स्क्रिप्ट "period1" आणि "period2" सारख्या क्वेरी पॅरामीटर्सचा वापर करून डायनॅमिक URL तयार करते, जी डेटासाठी तारीख श्रेणी परिभाषित करते. वापरून विभाजित(), मिळवलेली CSV सामग्री Google शीटमध्ये जोडण्यापूर्वी व्यवस्थापित करण्यायोग्य भाग-पंक्ती आणि स्तंभांमध्ये मोडली जाते. संलग्नपंक्ती(). हा दृष्टिकोन मॅन्युअल डेटा एंट्रीची नक्कल करतो परंतु तो अखंडपणे स्वयंचलित करतो. उदाहरणार्थ, जर तुम्ही साप्ताहिक अपडेटसाठी BTC-USD किमतींचा मागोवा घेत असाल, तर ही स्क्रिप्ट मॅन्युअली डेटा कॉपी आणि पेस्ट करण्याचे पुनरावृत्ती होणारे कार्य काढून टाकते. 🚀

Python स्क्रिप्ट आणखी एक उपाय प्रदान करते, विशेषत: ज्या वापरकर्त्यांना अधिक नियंत्रणाची आवश्यकता आहे किंवा स्थानिक पातळीवर डेटा संग्रहित करू इच्छितात. सारख्या ग्रंथालयांसह सुंदर सूप आणि विनंत्या, स्क्रिप्ट याहू फायनान्सची वेबसाइट थेट HTML संरचना पार्स करून स्क्रॅप करते. आज्ञा जसे की शोधा_सर्व() विशिष्ट घटक शोधा, जसे की क्रिप्टो डेटा असलेल्या सारणी पंक्ती. या पंक्तींवर प्रक्रिया केली जाते आणि पायथनचा वापर करून CSV फाइलमध्ये लिहिली जाते csv.writer(). ही पद्धत अशा वापरकर्त्यांसाठी आदर्श आहे जे बॅकएंड ऑटोमेशन पसंत करतात किंवा मोठ्या डेटासेटवर प्रोग्रामॅटिक पद्धतीने प्रक्रिया करू इच्छितात. उदाहरणार्थ, क्रिप्टोकरन्सी विश्लेषक दीर्घकालीन विश्लेषणासाठी ऐतिहासिक डेटा संग्रहण तयार करण्यासाठी या स्क्रिप्टचा वापर करू शकतो. 📈

मजबूत कार्यप्रदर्शन सुनिश्चित करण्यासाठी, दोन्ही स्क्रिप्टमध्ये त्रुटी हाताळण्याची यंत्रणा समाविष्ट आहे. Google Apps स्क्रिप्टमध्ये, Logger.log() अयशस्वी API विनंत्यांसारख्या संभाव्य त्रुटी कॅप्चर करून समस्या डीबग करण्यात मदत करते. त्याचप्रमाणे, Python स्क्रिप्ट अयशस्वी HTTP विनंत्या किंवा अनपेक्षित वेबसाइट बदल हाताळण्यासाठी ब्लॉक्स वगळता प्रयत्न वापरते. हे Yahoo च्या साइट स्ट्रक्चरमधील भिन्नतेशी जुळवून घेणारे उपाय बनवते. शिवाय, युनिट चाचणी, पायथनसह लागू केली एकक चाचणी मॉड्यूल, हे सुनिश्चित करते की या स्क्रिप्ट विविध परिस्थितींमध्ये विश्वासार्हपणे कार्य करतात, जसे की एकाधिक क्रिप्टोकरन्सीसाठी डेटा पुनर्प्राप्त करणे किंवा भिन्न टाइमफ्रेम.

दोन्ही पध्दती वापरकर्त्याच्या वर्कफ्लोवर अवलंबून वेगळे फायदे देतात. Google Apps Script कमीत कमी प्रयत्नात डेटा थेट शीट्समध्ये एकत्रित करण्यासाठी योग्य आहे, तर Python प्रगत वापर प्रकरणांसाठी लवचिकता आणि स्केलेबिलिटी प्रदान करते. योग्य साधन निवडून, वापरकर्ते Yahoo चा ऐतिहासिक क्रिप्टो डेटा स्क्रॅप करण्याच्या समस्येला कार्यक्षमतेने हाताळू शकतात, त्यांचे आर्थिक विश्लेषण अबाधित राहील याची खात्री करून. 😎

// 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

१

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()

क्रिप्टोकरन्सी डेटा स्क्रॅपिंगमधील आव्हानांवर मात करणे

आधुनिक वेब तंत्रज्ञानामुळे याहू फायनान्स सारख्या डायनॅमिक वेबसाइट्सवरील डेटा स्क्रॅप करणे अधिक जटिल बनले आहे. बऱ्याच साइट्स आता गंभीर सामग्री लोड करण्यासाठी JavaScript वापरतात, पारंपारिक स्क्रॅपिंग तंत्रे, जसे की IMPOTREGEX, कमी प्रभावी. त्याऐवजी, वैकल्पिक साधने आणि पद्धती जसे की API किंवा स्वयंचलित ब्राउझर परस्परसंवाद या निर्बंधांना बायपास करू शकतात. उदाहरणार्थ, Yahoo ऐतिहासिक क्रिप्टो डेटासाठी एक छुपा API एंडपॉइंट प्रदान करते, जे वापरकर्त्यांना HTML सामग्री पार्स करण्याऐवजी थेट माहितीची क्वेरी करू देते.

वेबसाइट जेव्हा त्यांची रचना बदलतात तेव्हा तुमच्या स्क्रिप्टची अखंडता राखणे ही आणखी एक महत्त्वाची बाब आहे. ही समस्या आर्थिक स्क्रॅपिंगमध्ये वारंवार उद्भवते, कारण प्लॅटफॉर्म त्यांचे लेआउट अद्यतनित करतात किंवा कॅप्चा सारखे सुरक्षा स्तर जोडतात. एक मजबूत समाधानामध्ये वेबसाइट बदलांचे निरीक्षण करणे आणि अनुकूल करण्यासाठी आपल्या स्क्रिप्टमध्ये बदल करणे समाविष्ट आहे. पायथन सारखी साधने सेलेनियम ब्राउझर ॲक्टिव्हिटी स्वयंचलित करू शकतात, वापरकर्त्यांना डायनॅमिकली लोड केलेली सामग्री सारख्या त्रुटींमध्ये न जाता आणण्यास मदत करते #REF!. उदाहरणार्थ, वेगवेगळ्या कालावधीत एकाधिक क्रिप्टोकरन्सीसाठी स्वयंचलित डेटा काढणे अचूकता सुनिश्चित करते आणि वेळेची बचत करते. 🔄

शेवटी, स्क्रॅप केलेला डेटा वर्कफ्लोमध्ये समाकलित करणे कार्यक्षमतेसाठी महत्त्वपूर्ण आहे. Google Sheets वापरकर्त्यांसाठी, अंगभूत फंक्शन्ससह बाह्य स्क्रिप्ट एकत्र करणे IMPORTDATA मदत करू शकता. एक साधी पायथन स्क्रिप्ट जी Yahoo डेटा मिळवते आणि Google शीट्स-कंपॅटिबल CSV फॉरमॅटमध्ये निर्यात करते ती एक अखंड प्रक्रिया तयार करते. एखाद्या व्यापाऱ्याला रणनीतीसाठी दररोज बीटीसी किमतींची आवश्यकता असेल अशी कल्पना करा; ते हे कार्य आपोआप चालण्यासाठी शेड्यूल करू शकतात, त्यांच्याकडे मॅन्युअल इनपुटशिवाय नेहमीच अपडेट केलेला डेटा असल्याची खात्री करून. 📈