Åtgärda skrapningsproblem i Google Sheets för Yahoo Crypto Data

Varför Yahoo Crypto Scraping inte längre fungerar i Google Sheets

Att skrapa historiska kryptopriser från Yahoo Finance direkt till Google Sheets var en gång en enkel och effektiv metod för att spåra dina favoritkryptovalutor. 🪙 Men om du nyligen har försökt att göra det kanske du har märkt ett problem – dina formler returnerar nu ett fel, vilket gör att dina data är ofullständiga.

Yahoos webbplatsstruktur verkar ha förändrats, vilket stör tidigare skrapningstekniker som IMPORTREGEX. Detta händer ofta när webbplatser uppdaterar sina layouter eller implementerar åtgärder för att förhindra automatisk datautvinning. Även om det är frustrerande är detta en vanlig utmaning som dataentusiaster står inför.

I den här artikeln kommer vi att undersöka varför din tidigare metod slutade fungera, med hjälp av exempel som BTC-USD historiska data, och om det fortfarande är möjligt att hämta denna information direkt till Google Sheets. Vi kommer också att diskutera potentiella alternativ om det inte längre är möjligt att skrapa direkt.

Håll dig kvar för att få tips om hur du anpassar dig till dessa förändringar, tillsammans med möjliga lösningar för att återställa ditt prisspårningsark för kryptovaluta. Vem vet? Du kanske hittar ett ännu bättre sätt att automatisera ditt dataarbetsflöde! 🚀

Hur man löser Yahoo Crypto Scraping-utmaningar i Google Sheets

De tidigare tillhandahållna skripten tar upp utmaningen att hämta historiska kryptopriser från Yahoo Finance efter strukturella förändringar på deras webbplats. Google Apps Script-lösningen är skräddarsydd för användare som förlitar sig på Google Sheets för dataautomatisering. Den hämtar data direkt från Yahoos ekonomi-API-liknande slutpunkter, bearbetar informationen och fyller i arket rad för rad. Funktionen UrlFetchApp.fetch() är avgörande här, vilket gör det möjligt för skriptet att komma åt externt webbinnehåll, såsom CSV-filer som innehåller historisk prisdata.

För att säkerställa flexibilitet konstruerar skriptet en dynamisk URL med hjälp av frågeparametrar som "period1" och "period2", som definierar datumintervallet för data. Genom att använda split(), delas det hämtade CSV-innehållet upp i hanterbara delar – rader och kolumner – innan det läggs till i Google Kalkylark med appendRow(). Detta tillvägagångssätt efterliknar manuell datainmatning men automatiserar det sömlöst. Om du till exempel spårar BTC-USD-priser för veckouppdateringar, eliminerar det här skriptet den upprepade uppgiften att kopiera och klistra in data manuellt. 🚀

Python-skriptet ger en annan lösning, särskilt för användare som behöver större kontroll eller vill lagra data lokalt. Med bibliotek som Vacker soppa och förfrågningar, skrapar skriptet Yahoo Finances webbplats direkt genom att analysera dess HTML-struktur. Kommandon som t.ex hitta_alla() lokalisera specifika element, som tabellrader som innehåller kryptodata. Dessa rader bearbetas sedan och skrivs till en CSV-fil med Pythons csv.writer(). Denna metod är idealisk för användare som föredrar backend-automatisering eller vill bearbeta stora datamängder programmatiskt. Till exempel kan en kryptovalutaanalytiker använda detta skript för att skapa ett historiskt dataarkiv för långsiktig analys. 📈

För att säkerställa robust prestanda inkluderar båda skripten felhanteringsmekanismer. I Google Apps Script, Logger.log() hjälper till att felsöka problem genom att fånga upp potentiella fel, som misslyckade API-förfrågningar. På liknande sätt använder Python-skriptet försök-utom-block för att hantera misslyckade HTTP-förfrågningar eller oväntade webbplatsändringar. Detta gör att lösningarna kan anpassas till variationer i Yahoos webbplatsstruktur. Dessutom enhetstestning, implementerad med Pythons enhetstest modul, säkerställer att dessa skript fungerar tillförlitligt under olika scenarier, som att hämta data för flera kryptovalutor eller varierande tidsramar.

Båda tillvägagångssätten erbjuder distinkta fördelar, beroende på användarens arbetsflöde. Google Apps Script är perfekt för att integrera data direkt i Kalkylark med minimal ansträngning, medan Python ger flexibilitet och skalbarhet för avancerade användningsfall. Genom att välja rätt verktyg kan användare effektivt ta itu med problemet med att skrapa Yahoos historiska kryptodata, vilket säkerställer att deras finansiella analys förblir oavbruten. 😎

// 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()

Att övervinna utmaningar med att skrapa kryptovalutadata

Att skrapa data från dynamiska webbplatser som Yahoo Finance har blivit allt mer komplext på grund av modern webbteknologi. Många webbplatser använder nu JavaScript för att ladda kritiskt innehåll, vilket gör traditionella skrapningstekniker, som t.ex IMPORTREGEX, mindre effektivt. Istället kan alternativa verktyg och metoder som API:er eller automatisk webbläsarinteraktion kringgå dessa begränsningar. Till exempel tillhandahåller Yahoo en dold API-slutpunkt för historisk kryptodata, vilket gör att användare kan fråga information direkt istället för att analysera HTML-innehåll.

En annan viktig aspekt är att upprätthålla integriteten hos dina skript när webbplatser ändrar sina strukturer. Det här problemet uppstår ofta vid finansiell skrapning, eftersom plattformar uppdaterar sin layout eller lägger till säkerhetslager som CAPTCHA. En robust lösning innebär att övervaka webbplatsförändringar och modifiera ditt skript för att anpassa det. Verktyg som Pythons selen kan automatisera webbläsaraktiviteter och hjälpa användare att hämta dynamiskt laddat innehåll utan att stöta på fel som #REF!. Till exempel, automatisering av datautvinning för flera kryptovalutor under olika perioder säkerställer noggrannhet och sparar tid. 🔄

Slutligen är det avgörande för effektiviteten att integrera skrapad data i arbetsflöden. För Google Sheets-användare, kombinera externa skript med inbyggda funktioner som IMPORTDATA kan hjälpa till. Ett enkelt Python-skript som hämtar Yahoo-data och exporterar dem till ett Google Sheets-kompatibelt CSV-format skapar en sömlös process. Föreställ dig att en handlare behöver dagliga BTC-priser för en strategi; de kan schemalägga den här uppgiften så att den körs automatiskt, så att de alltid har uppdaterade data utan manuell inmatning. 📈