Problemen met het schrapen van Google Spreadsheets voor Yahoo Crypto-gegevens oplossen

Waarom Yahoo Crypto Scraping niet langer werkt in Google Spreadsheets

historische cryptoprijzen rechtstreeks van Yahoo Finance naar Google Spreadsheets schrappen was ooit een eenvoudige en effectieve methode om uw favoriete cryptocurrencies bij te houden. 🪙 Als u dit echter onlangs heeft geprobeerd, heeft u wellicht een probleem opgemerkt: uw formules retourneren nu een fout, waardoor uw gegevens onvolledig zijn.

De websitestructuur van Yahoo lijkt te zijn veranderd, waardoor eerdere scrapingtechnieken zoals IMPORTREGEX. Dit gebeurt vaak wanneer websites hun lay-out bijwerken of maatregelen implementeren om geautomatiseerde gegevensextractie te voorkomen. Hoewel frustrerend, is dit een veel voorkomende uitdaging waarmee dataliefhebbers worden geconfronteerd.

In dit artikel gaan we aan de hand van voorbeelden als de BTC-USD historische gegevens onderzoeken waarom uw vorige methode niet meer werkte, en of het nog steeds mogelijk is om deze informatie rechtstreeks in Google Spreadsheets op te halen. Ook bespreken we mogelijke alternatieven als direct schrapen niet meer haalbaar is.

Blijf op de hoogte voor tips over het aanpassen aan deze veranderingen, samen met mogelijke oplossingen voor het herstellen van uw spreadsheet voor het bijhouden van cryptocurrency-prijzen. Wie weet? Misschien vindt u een nog betere manier om uw gegevensworkflow te automatiseren! 🚀

Hoe Yahoo Crypto Scraping-uitdagingen in Google Spreadsheets op te lossen

De eerder verstrekte scripts gaan in op de uitdaging van het ophalen van historische cryptoprijzen van Yahoo Finance na structurele wijzigingen aan hun website. De Google Apps Script-oplossing is op maat gemaakt voor gebruikers die op Google Spreadsheets vertrouwen voor gegevensautomatisering. Het haalt gegevens rechtstreeks op van de financiële API-achtige eindpunten van Yahoo, verwerkt de informatie en vult het blad rij voor rij in. De functie UrlFetchApp.fetch() is hier cruciaal, waardoor het script toegang krijgt tot externe webinhoud, zoals CSV-bestanden met historische prijsgegevens.

Om flexibiliteit te garanderen, construeert het script een dynamische URL met behulp van queryparameters zoals 'periode1' en 'periode2', die het datumbereik voor de gegevens definiëren. Door te gebruiken splitsen(), wordt de opgehaalde CSV-inhoud opgesplitst in beheersbare delen (rijen en kolommen) voordat deze wordt toegevoegd aan de Google-spreadsheet met behulp van toevoegenRij(). Deze aanpak bootst handmatige gegevensinvoer na, maar automatiseert deze naadloos. Als u bijvoorbeeld de BTC-USD-prijzen bijhoudt voor wekelijkse updates, elimineert dit script de repetitieve taak van het handmatig kopiëren en plakken van gegevens. 🚀

Het Python-script biedt een andere oplossing, vooral voor gebruikers die meer controle nodig hebben of gegevens lokaal willen opslaan. Met bibliotheken zoals Mooie Soep En verzoeken, schrapt het script de website van Yahoo Finance rechtstreeks door de HTML-structuur te parseren. Commando's zoals vind_alles() zoek specifieke elementen, zoals tabelrijen die cryptogegevens bevatten. Deze rijen worden vervolgens verwerkt en naar een CSV-bestand geschreven met behulp van Python csv.schrijver(). Deze methode is ideaal voor gebruikers die de voorkeur geven aan backend-automatisering of grote datasets programmatisch willen verwerken. Een cryptocurrency-analist zou dit script bijvoorbeeld kunnen gebruiken om een ​​historisch gegevensarchief te creëren voor langetermijnanalyse. 📈

Om robuuste prestaties te garanderen, bevatten beide scripts mechanismen voor foutafhandeling. In Google Apps-script, Logger.log() helpt bij het opsporen van problemen door potentiële fouten vast te leggen, zoals mislukte API-verzoeken. Op dezelfde manier gebruikt het Python-script try-except-blokken om mislukte HTTP-verzoeken of onverwachte websitewijzigingen af ​​te handelen. Hierdoor zijn de oplossingen aanpasbaar aan variaties in de sitestructuur van Yahoo. Verder unit-testen, uitgevoerd met Python’s unittest module zorgt ervoor dat deze scripts betrouwbaar presteren onder verschillende scenario's, zoals het ophalen van gegevens voor meerdere cryptocurrencies of variërende tijdsbestekken.

Beide benaderingen bieden duidelijke voordelen, afhankelijk van de workflow van de gebruiker. Google Apps Script is perfect om gegevens met minimale inspanning rechtstreeks in Spreadsheets te integreren, terwijl Python flexibiliteit en schaalbaarheid biedt voor geavanceerde gebruiksscenario's. Door de juiste tool te kiezen, kunnen gebruikers het probleem van het schrapen van de historische cryptogegevens van Yahoo efficiënt aanpakken, waardoor hun financiële analyse ononderbroken blijft. 😎

// 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()

Uitdagingen overwinnen bij het schrapen van cryptocurrency-gegevens

Het verzamelen van gegevens van dynamische websites zoals Yahoo Finance is door moderne webtechnologieën steeds complexer geworden. Veel sites gebruiken nu JavaScript om kritieke inhoud te laden, waarbij traditionele scrapingtechnieken worden weergegeven, zoals IMPORTREGEX, minder effectief. In plaats daarvan kunnen alternatieve tools en methoden, zoals API's of geautomatiseerde browserinteracties, deze beperkingen omzeilen. Yahoo biedt bijvoorbeeld een verborgen API-eindpunt voor historische cryptogegevens, waardoor gebruikers rechtstreeks informatie kunnen opvragen in plaats van HTML-inhoud te ontleden.

Een ander cruciaal aspect is het handhaven van de integriteit van uw scripts wanneer websites hun structuur veranderen. Dit probleem doet zich vaak voor bij financiële scraping, omdat platforms hun lay-out bijwerken of beveiligingslagen zoals CAPTCHA's toevoegen. Een robuuste oplossing omvat het monitoren van websitewijzigingen en het aanpassen van uw script om zich aan te passen. Tools zoals die van Python selenium kan browseractiviteiten automatiseren, waardoor gebruikers dynamisch geladen inhoud kunnen ophalen zonder fouten tegen te komen, zoals #REF!. Het automatiseren van gegevensextractie voor meerdere cryptocurrencies over verschillende perioden zorgt bijvoorbeeld voor nauwkeurigheid en bespaart tijd. 🔄

Ten slotte is het integreren van verzamelde gegevens in workflows cruciaal voor de efficiëntie. Voor Google Spreadsheets-gebruikers: het combineren van externe scripts met ingebouwde functies zoals IMPORTGEGEVENS kan helpen. Een eenvoudig Python-script dat Yahoo-gegevens ophaalt en exporteert naar een Google Spreadsheets-compatibel CSV-formaat zorgt voor een naadloos proces. Stel je voor dat een handelaar dagelijkse BTC-prijzen nodig heeft voor een strategie; Ze kunnen plannen dat deze taak automatisch wordt uitgevoerd, zodat ze altijd over bijgewerkte gegevens beschikken zonder handmatige invoer. 📈