Løse problemer med skraping av Google Sheets for Yahoo Crypto-data

Hvorfor Yahoo Crypto Scraping ikke lenger fungerer i Google Sheets

Å skrape historiske kryptopriser fra Yahoo Finance direkte inn i Google Sheets var en gang en enkel og effektiv metode for å spore favorittkryptovalutaene dine. 🪙 Men hvis du nylig har prøvd å gjøre det, kan det hende du har lagt merke til et problem – formlene dine returnerer nå en feil som gjør dataene dine ufullstendige.

Yahoos nettstedstruktur ser ut til å ha endret seg, noe som forstyrrer tidligere skrapeteknikker som IMPORTREGEX. Dette skjer ofte når nettsteder oppdaterer layoutene eller implementerer tiltak for å forhindre automatisert datautvinning. Selv om dette er frustrerende, er dette en vanlig utfordring som dataentusiaster står overfor.

I denne artikkelen skal vi utforske hvorfor den forrige metoden din sluttet å virke, ved å bruke eksempler som BTC-USD historiske data, og om det fortsatt er mulig å hente denne informasjonen direkte inn i Google Sheets. Vi vil også diskutere potensielle alternativer hvis direkte skraping ikke lenger er mulig.

Følg med for tips om hvordan du tilpasser deg disse endringene, sammen med mulige løsninger for å gjenopprette prissporingsregnearket for kryptovaluta. Hvem vet? Du kan finne en enda bedre måte å automatisere dataarbeidsflyten på! 🚀

Hvordan løse Yahoo Crypto Scraping-utfordringer i Google Sheets

Skriptene som ble gitt tidligere tar opp utfordringen med å hente historiske kryptopriser fra Yahoo Finance etter strukturelle endringer på nettstedet deres. Google Apps Script-løsningen er skreddersydd for brukere som er avhengige av Google Sheets for dataautomatisering. Den henter data direkte fra Yahoos finans-API-lignende endepunkter, behandler informasjonen og fyller ut arket rad for rad. Funksjonen UrlFetchApp.fetch() er sentralt her, og lar skriptet få tilgang til eksternt nettinnhold, for eksempel CSV-filer som inneholder historiske prisdata.

For å sikre fleksibilitet konstruerer skriptet en dynamisk URL ved hjelp av søkeparametere som "periode1" og "periode2", som definerer datoperioden for dataene. Ved å bruke dele(), blir det hentede CSV-innholdet delt opp i håndterbare deler – rader og kolonner – før det legges til i Google-regnearket ved hjelp av appendRow(). Denne tilnærmingen etterligner manuell dataregistrering, men automatiserer den sømløst. Hvis du for eksempel sporer BTC-USD-priser for ukentlige oppdateringer, eliminerer dette skriptet den repeterende oppgaven med å kopiere og lime inn data manuelt. 🚀

Python-skriptet gir en annen løsning, spesielt for brukere som trenger større kontroll eller ønsker å lagre data lokalt. Med biblioteker som Vakker suppe og forespørsler, skraper skriptet Yahoo Finances nettsted direkte ved å analysere HTML-strukturen. Kommandoer som f.eks finn_alle() finn spesifikke elementer, som tabellrader som inneholder kryptodata. Disse radene blir deretter behandlet og skrevet inn i en CSV-fil ved hjelp av Pythons csv.writer(). Denne metoden er ideell for brukere som foretrekker backend-automatisering eller ønsker å behandle store datasett programmatisk. For eksempel kan en kryptovalutaanalytiker bruke dette skriptet til å lage et historisk dataarkiv for langsiktig analyse. 📈

For å sikre robust ytelse inkluderer begge skriptene feilhåndteringsmekanismer. I Google Apps Script, Logger.log() hjelper med å feilsøke problemer ved å fange opp potensielle feil, som mislykkede API-forespørsler. Tilsvarende bruker Python-skriptet try-except-blokker for å håndtere mislykkede HTTP-forespørsler eller uventede endringer på nettstedet. Dette gjør at løsningene kan tilpasses variasjoner i Yahoos nettstedstruktur. Videre enhetstesting, implementert med Pythons enhetstest modul, sikrer at disse skriptene fungerer pålitelig under forskjellige scenarier, for eksempel å hente data for flere kryptovalutaer eller varierende tidsrammer.

Begge tilnærmingene gir distinkte fordeler, avhengig av brukerens arbeidsflyt. Google Apps Script er perfekt for å integrere data direkte i Sheets med minimal innsats, mens Python gir fleksibilitet og skalerbarhet for avanserte brukstilfeller. Ved å velge riktig verktøy kan brukere effektivt takle problemet med å skrape Yahoos historiske kryptodata, og sikre at deres økonomiske analyse forblir uavbrutt. 😎

// 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()

Overvinne utfordringer med å skrape kryptovalutadata

Å skrape data fra dynamiske nettsteder som Yahoo Finance har blitt stadig mer komplisert på grunn av moderne nettteknologi. Mange nettsteder bruker nå JavaScript for å laste inn kritisk innhold, og gjengir tradisjonelle skrapeteknikker, som IMPORTREGEX, mindre effektiv. I stedet kan alternative verktøy og metoder som APIer eller automatiserte nettleserinteraksjoner omgå disse begrensningene. For eksempel gir Yahoo et skjult API-endepunkt for historiske kryptodata, slik at brukere kan spørre informasjon direkte i stedet for å analysere HTML-innhold.

Et annet viktig aspekt er å opprettholde integriteten til skriptene dine når nettsteder endrer strukturer. Dette problemet oppstår ofte ved økonomisk skraping, ettersom plattformer oppdaterer oppsettet eller legger til sikkerhetslag som CAPTCHA-er. En robust løsning innebærer å overvåke endringer på nettstedet og endre skriptet ditt for å tilpasse det. Verktøy som Python selen kan automatisere nettleseraktiviteter, og hjelpe brukere med å hente dynamisk lastet innhold uten å støte på feil som #REF!. Automatisering av datautvinning for flere kryptovalutaer over forskjellige perioder sikrer for eksempel nøyaktighet og sparer tid. 🔄

Til slutt er integrering av skrapte data i arbeidsflyter avgjørende for effektiviteten. For Google Sheets-brukere, å kombinere eksterne skript med innebygde funksjoner som IMPORTDATA kan hjelpe. Et enkelt Python-skript som henter Yahoo-data og eksporterer dem til et Google Sheets-kompatibelt CSV-format skaper en sømløs prosess. Se for deg en trader som trenger daglige BTC-priser for en strategi; de kan planlegge denne oppgaven til å kjøre automatisk, og sikre at de alltid har oppdaterte data uten manuell inndata. 📈