Исправление проблем со скрапингом Google Sheets для криптоданных Yahoo

Почему Yahoo Crypto Scraping больше не работает в Google Sheets

Перенос исторических цен на криптовалюту из Yahoo Finance непосредственно в Google Таблицы когда-то был простым и эффективным методом отслеживания ваших любимых криптовалют. 🪙 Однако, если вы недавно пытались это сделать, возможно, вы заметили проблему: ваши формулы теперь возвращают ошибку, в результате чего ваши данные остаются неполными.

Структура веб-сайта Yahoo, похоже, изменилась, нарушив предыдущие методы очистки, такие как ИМПОРТРЕГЭКС. Это часто происходит, когда веб-сайты обновляют свой макет или принимают меры для предотвращения автоматического извлечения данных. Это расстраивает, но это обычная проблема, с которой сталкиваются энтузиасты данных.

В этой статье мы рассмотрим, почему ваш предыдущий метод перестал работать, используя такие примеры, как исторические данные BTC-USD, и можно ли по-прежнему получить эту информацию непосредственно в Google Таблицы. Мы также обсудим потенциальные альтернативы, если прямое парсинг больше невозможен.

Следите за советами по адаптации к этим изменениям, а также возможными решениями по восстановлению таблицы отслеживания цен на криптовалюту. Кто знает? Возможно, вы найдете еще лучший способ автоматизировать рабочий процесс с данными! 🚀

Как решить криптографические задачи Yahoo в Google Sheets

Представленные ранее сценарии решают задачу получения исторических цен на криптовалюту из Yahoo Finance после структурных изменений на их веб-сайте. Решение Google Apps Script специально разработано для пользователей, которые используют Google Таблицы для автоматизации данных. Он извлекает данные непосредственно из конечных точек Yahoo, подобных финансовому API, обрабатывает информацию и заполняет таблицу строка за строкой. Функция UrlFetchApp.fetch() здесь имеет решающее значение, позволяя сценарию получать доступ к внешнему веб-контенту, например к файлам CSV, содержащим исторические данные о ценах.

Чтобы обеспечить гибкость, сценарий создает динамический URL-адрес, используя такие параметры запроса, как «период1» и «период2», которые определяют диапазон дат для данных. Используя расколоть(), полученное содержимое CSV разбивается на управляемые части — строки и столбцы — перед добавлением в Google Sheet с помощью AppendRow(). Этот подход имитирует ввод данных вручную, но легко автоматизирует его. Например, если вы отслеживаете цены BTC-USD для еженедельных обновлений, этот скрипт исключает повторяющуюся задачу копирования и вставки данных вручную. 🚀

Сценарий Python предоставляет еще одно решение, особенно для пользователей, которым нужен больший контроль или которые хотят хранить данные локально. С такими библиотеками, как КрасиваяСуп и запросы, скрипт очищает веб-сайт Yahoo Finance напрямую, анализируя его HTML-структуру. Такие команды, как find_all() найдите определенные элементы, например строки таблицы, содержащие криптографические данные. Затем эти строки обрабатываются и записываются в файл CSV с помощью Python. csv.writer(). Этот метод идеально подходит для пользователей, которые предпочитают автоматизацию серверной части или хотят программно обрабатывать большие наборы данных. Например, аналитик криптовалюты может использовать этот скрипт для создания архива исторических данных для долгосрочного анализа. 📈

Чтобы обеспечить надежную работу, оба сценария включают механизмы обработки ошибок. В скрипте Google Apps Регистратор.log() помогает отлаживать проблемы, фиксируя потенциальные ошибки, например неудачные запросы API. Аналогичным образом, сценарий Python использует блоки try-Exception для обработки неудачных HTTP-запросов или неожиданных изменений веб-сайта. Это позволяет адаптировать решения к изменениям в структуре сайта Yahoo. Кроме того, модульное тестирование, реализованное с помощью Python юниттест модуль гарантирует надежную работу этих сценариев в различных сценариях, таких как получение данных для нескольких криптовалют или различных временных рамок.

Оба подхода предлагают явные преимущества в зависимости от рабочего процесса пользователя. Google Apps Script идеально подходит для интеграции данных непосредственно в Таблицы с минимальными усилиями, а Python обеспечивает гибкость и масштабируемость для расширенных сценариев использования. Выбрав правильный инструмент, пользователи могут эффективно решить проблему очистки исторических криптоданных Yahoo, гарантируя, что их финансовый анализ останется непрерывным. 😎

// 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()

Преодоление проблем при очистке данных о криптовалютах

Извлечение данных с динамических веб-сайтов, таких как Yahoo Finance, становится все более сложным из-за современных веб-технологий. Многие сайты теперь используют JavaScript для загрузки критического контента, реализуя традиционные методы очистки, такие как ИМПОРТРЕГЭКС, менее эффективен. Вместо этого альтернативные инструменты и методы, такие как API или автоматическое взаимодействие с браузером, могут обойти эти ограничения. Например, Yahoo предоставляет скрытую конечную точку API для исторических криптоданных, позволяя пользователям запрашивать информацию напрямую, а не анализировать HTML-контент.

Еще одним важным аспектом является сохранение целостности ваших скриптов, когда веб-сайты меняют свою структуру. Эта проблема часто возникает при сборе финансовых данных, когда платформы обновляют свою структуру или добавляют уровни безопасности, такие как CAPTCHA. Надежное решение включает в себя мониторинг изменений веб-сайта и адаптацию вашего скрипта. Инструменты, подобные Python селен может автоматизировать действия браузера, помогая пользователям получать динамически загружаемый контент, не сталкиваясь с такими ошибками, как #РЕФ!. Например, автоматизация извлечения данных для нескольких криптовалют за разные периоды обеспечивает точность и экономит время. 🔄

Наконец, интеграция очищенных данных в рабочие процессы имеет решающее значение для эффективности. Для пользователей Google Таблиц можно объединить внешние скрипты со встроенными функциями, такими как ИМПОРТНЫЕ ДАННЫЕ может помочь. Простой скрипт Python, который извлекает данные Yahoo и экспортирует их в формат CSV, совместимый с Google Sheets, обеспечивает плавный процесс. Представьте себе трейдера, которому для разработки стратегии нужны ежедневные цены на BTC; они могут запланировать автоматический запуск этой задачи, гарантируя, что у них всегда будут обновленные данные без ручного ввода. 📈