Naprawianie problemów z pobieraniem Arkuszy Google dla danych Yahoo Crypto

Dlaczego Yahoo Crypto Scraping nie działa już w Arkuszach Google

Zgrywanie historycznych cen kryptowalut z Yahoo Finance bezpośrednio do Arkuszy Google było kiedyś prostą i skuteczną metodą śledzenia ulubionych kryptowalut. 🪙 Jeśli jednak ostatnio próbowałeś to zrobić, być może zauważyłeś problem — Twoje formuły zwracają teraz błąd, przez co dane są niekompletne.

Wygląda na to, że struktura witryny Yahoo uległa zmianie, zakłócając dotychczasowe techniki skrobania, takie jak IMPORTREGEX. Dzieje się tak często, gdy strony internetowe aktualizują swój układ lub wdrażają środki zapobiegające automatycznemu pobieraniu danych. Choć jest to frustrujące, jest to częste wyzwanie, przed którym stają entuzjaści danych.

W tym artykule sprawdzimy, dlaczego poprzednia metoda przestała działać, na przykładach takich jak dane historyczne BTC-USD i czy nadal można pobrać te informacje bezpośrednio do Arkuszy Google. Omówimy również potencjalne alternatywy, jeśli bezpośrednie skrobanie nie jest już możliwe.

Trzymaj się wskazówek, jak dostosować się do tych zmian, a także możliwych rozwiązań przywracania arkusza kalkulacyjnego do śledzenia cen kryptowalut. Kto wie? Być może znajdziesz jeszcze lepszy sposób na automatyzację przepływu danych! 🚀

Jak rozwiązać problemy związane ze skrobaniem kryptowalut Yahoo w Arkuszach Google

Dostarczone wcześniej skrypty rozwiązują problem odzyskiwania historycznych cen kryptowalut z Yahoo Finance po zmianach strukturalnych w ich witrynie internetowej. Rozwiązanie Google Apps Script jest dostosowane dla użytkowników, którzy korzystają z Arkuszy Google do automatyzacji danych. Pobiera dane bezpośrednio z punktów końcowych Yahoo przypominających interfejs API finansów Yahoo, przetwarza je i wypełnia arkusz wiersz po wierszu. Funkcja UrlFetchApp.fetch() ma tu kluczowe znaczenie, umożliwiając skryptowi dostęp do zewnętrznych treści internetowych, takich jak pliki CSV zawierające historyczne dane cenowe.

Aby zapewnić elastyczność, skrypt tworzy dynamiczny adres URL przy użyciu parametrów zapytania, takich jak „okres1” i „okres2”, które definiują zakres dat danych. Używając podział(), pobrana treść CSV jest dzielona na łatwe do zarządzania części — wiersze i kolumny — przed dodaniem do Arkusza Google za pomocą dołączRow(). To podejście naśladuje ręczne wprowadzanie danych, ale płynnie je automatyzuje. Na przykład, jeśli śledzisz ceny BTC-USD w ramach cotygodniowych aktualizacji, ten skrypt eliminuje powtarzające się zadanie ręcznego kopiowania i wklejania danych. 🚀

Skrypt Pythona zapewnia inne rozwiązanie, szczególnie dla użytkowników, którzy potrzebują większej kontroli lub chcą przechowywać dane lokalnie. Z bibliotekami takimi jak Piękna Zupa I upraszanie, skrypt pobiera bezpośrednio witrynę Yahoo Finance, analizując jej strukturę HTML. Komendy takie jak znajdź_wszystko() zlokalizuj określone elementy, takie jak wiersze tabeli zawierające dane kryptograficzne. Te wiersze są następnie przetwarzane i zapisywane w pliku CSV przy użyciu języka Python CSV.writer(). Ta metoda jest idealna dla użytkowników, którzy preferują automatyzację zaplecza lub chcą programowo przetwarzać duże zbiory danych. Na przykład analityk kryptowalut może użyć tego skryptu do utworzenia archiwum danych historycznych do analizy długoterminowej. 📈

Aby zapewnić wysoką wydajność, oba skrypty zawierają mechanizmy obsługi błędów. W skrypcie Google Apps Rejestrator.log() pomaga debugować problemy, przechwytując potencjalne błędy, takie jak nieudane żądania API. Podobnie skrypt Pythona wykorzystuje bloki try-except do obsługi nieudanych żądań HTTP lub nieoczekiwanych zmian w witrynie. Dzięki temu rozwiązania można dostosować do zmian w strukturze witryny Yahoo. Ponadto testy jednostkowe, realizowane za pomocą Pythona test jednostkowy moduł zapewnia niezawodne działanie tych skryptów w różnych scenariuszach, takich jak pobieranie danych dla wielu kryptowalut lub w różnych ramach czasowych.

Obydwa podejścia oferują wyraźne korzyści, w zależności od przepływu pracy użytkownika. Skrypt Google Apps doskonale nadaje się do integracji danych bezpośrednio z Arkuszami przy minimalnym wysiłku, natomiast Python zapewnia elastyczność i skalowalność w zaawansowanych przypadkach użycia. Wybierając odpowiednie narzędzie, użytkownicy mogą skutecznie uporać się z problemem usuwania historycznych danych kryptograficznych Yahoo, zapewniając nieprzerwaną analizę finansową. 😎

// 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()

Pokonywanie wyzwań związanych ze zbieraniem danych dotyczących kryptowalut

Pobieranie danych z dynamicznych witryn internetowych, takich jak Yahoo Finance, staje się coraz bardziej złożone dzięki nowoczesnym technologiom internetowym. Wiele witryn używa obecnie JavaScript do ładowania krytycznych treści, renderując tradycyjne techniki skrobania, takie jak IMPORTREGEX, mniej skuteczny. Zamiast tego alternatywne narzędzia i metody, takie jak interfejsy API lub automatyczne interakcje przeglądarki, mogą ominąć te ograniczenia. Na przykład Yahoo zapewnia ukryty punkt końcowy API dla historycznych danych kryptograficznych, umożliwiając użytkownikom bezpośrednie zapytania o informacje zamiast analizowania treści HTML.

Kolejnym krytycznym aspektem jest utrzymanie integralności skryptów, gdy strony internetowe zmieniają swoją strukturę. Ten problem często pojawia się w przypadku oszustw finansowych, gdy platformy aktualizują swój układ lub dodają warstwy zabezpieczeń, takie jak CAPTCHA. Solidne rozwiązanie polega na monitorowaniu zmian w witrynie i modyfikowaniu skryptu w celu dostosowania. Narzędzia takie jak Python selen może zautomatyzować działania przeglądarki, pomagając użytkownikom pobierać dynamicznie ładowaną zawartość bez napotykania błędów takich jak #REF!. Na przykład automatyzacja ekstrakcji danych dla wielu kryptowalut w różnych okresach zapewnia dokładność i oszczędza czas. 🔄

Wreszcie, integracja zeskrobanych danych z przepływami pracy ma kluczowe znaczenie dla wydajności. Dla użytkowników Arkuszy Google połączenie zewnętrznych skryptów z wbudowanymi funkcjami, takimi jak IMPORTDANE może pomóc. Prosty skrypt w języku Python, który pobiera dane Yahoo i eksportuje je do formatu CSV zgodnego z Arkuszami Google, zapewnia płynny proces. Wyobraź sobie tradera potrzebującego dziennych cen BTC do swojej strategii; mogą zaplanować automatyczne uruchamianie tego zadania, zapewniając zawsze aktualne dane bez konieczności ręcznego wprowadzania danych. 📈