Вирішення проблем із скануванням Google Таблиць для Yahoo Crypto Data

Чому Yahoo Crypto Scraping більше не працює в Google Таблицях

Збирання історичних цін на криптовалюту з Yahoo Finance безпосередньо в Google Таблиці колись було простим і ефективним методом відстеження ваших улюблених криптовалют. 🪙 Однак, якщо ви нещодавно намагалися це зробити, ви могли помітити проблему: ваші формули тепер повертають помилку, залишаючи ваші дані неповними.

Схоже, структура веб-сайту Yahoo змінилася, порушивши попередні методи збирання, як-от IMPORTREGEX. Це часто трапляється, коли веб-сайти оновлюють свої макети або впроваджують заходи для запобігання автоматичного вилучення даних. Незважаючи на розчарування, це поширена проблема, з якою стикаються ентузіасти даних.

У цій статті ми досліджуємо, чому ваш попередній метод перестав працювати, використовуючи такі приклади, як історичні дані BTC-USD, і чи все ще можливо отримати цю інформацію безпосередньо в Google Таблиці. Ми також обговоримо потенційні альтернативи, якщо пряме зішкрібання більше неможливе.

Залишайтеся, щоб отримати поради щодо адаптації до цих змін, а також можливі рішення для відновлення електронної таблиці відстеження цін на криптовалюту. хто знає Можливо, ви знайдете ще кращий спосіб автоматизувати процес обробки даних! 🚀

Як розв’язати проблеми Yahoo Crypto Scraping у Google Таблицях

Сценарії, надані раніше, вирішують проблему отримання історичних цін на криптовалюту з Yahoo Finance після структурних змін на веб-сайті. Рішення Google Apps Script розроблено для користувачів, які покладаються на Google Таблиці для автоматизації даних. Він отримує дані безпосередньо з кінцевих точок фінансового API Yahoo, обробляє інформацію та заповнює аркуш рядок за рядком. Функція UrlFetchApp.fetch() тут має ключове значення, надаючи сценарію доступ до зовнішнього веб-вмісту, наприклад файлів CSV, що містять історичні дані про ціни.

Щоб забезпечити гнучкість, сценарій створює динамічну URL-адресу, використовуючи такі параметри запиту, як «period1» і «period2», які визначають діапазон дат для даних. Використовуючи split(), отриманий вміст CSV розбивається на частини, якими можна керувати — рядки та стовпці — перед додаванням до таблиці Google за допомогою appendRow(). Цей підхід імітує ручне введення даних, але повністю автоматизує його. Наприклад, якщо ви відстежуєте ціни BTC-USD для щотижневих оновлень, цей сценарій усуває повторюване завдання копіювання та вставлення даних вручну. 🚀

Сценарій Python пропонує інше рішення, особливо для користувачів, яким потрібен більший контроль або які хочуть зберігати дані локально. З такими бібліотеками, як BeautifulSoup і запити, сценарій сканує веб-сайт Yahoo Finance безпосередньо шляхом аналізу його HTML-структури. Такі команди, як find_all() знаходити конкретні елементи, як-от рядки таблиці, що містять криптографічні дані. Потім ці рядки обробляються та записуються у файл CSV за допомогою Python csv.writer(). Цей метод ідеально підходить для користувачів, які віддають перевагу серверній автоматизації або бажають обробляти великі набори даних програмним шляхом. Наприклад, криптовалютний аналітик може використовувати цей сценарій для створення архіву історичних даних для довгострокового аналізу. 📈

Щоб забезпечити надійну роботу, обидва сценарії містять механізми обробки помилок. У Google Apps Script Logger.log() допомагає усунути проблеми, фіксуючи потенційні помилки, як-от невдалі запити API. Подібним чином сценарій Python використовує блоки try-except для обробки невдалих запитів HTTP або неочікуваних змін веб-сайту. Це робить рішення адаптованими до змін у структурі сайту Yahoo. Крім того, модульне тестування, реалізоване за допомогою Python unittest забезпечує надійну роботу цих сценаріїв за різних сценаріїв, наприклад отримання даних для кількох криптовалют або різних часових проміжків.

Обидва підходи пропонують певні переваги залежно від робочого процесу користувача. Сценарій Google Apps ідеально підходить для інтеграції даних безпосередньо в Таблиці з мінімальними зусиллями, тоді як Python забезпечує гнучкість і масштабованість для складних випадків використання. Вибравши правильний інструмент, користувачі зможуть ефективно вирішувати проблему збирання історичних криптографічних даних Yahoo, забезпечуючи безперервний фінансовий аналіз. 😎

// 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()

Подолання труднощів під час збирання даних криптовалюти

Збір даних із динамічних веб-сайтів, таких як Yahoo Finance, стає дедалі складнішим завдяки сучасним веб-технологіям. Зараз багато сайтів використовують JavaScript для завантаження критичного вмісту, відтворюючи традиційні методи копіювання, наприклад IMPORTREGEX, менш ефективний. Натомість альтернативні інструменти та методи, такі як API або автоматизована взаємодія браузера, можуть обійти ці обмеження. Наприклад, Yahoo надає приховану кінцеву точку API для історичних криптографічних даних, що дозволяє користувачам запитувати інформацію безпосередньо замість аналізу вмісту HTML.

Іншим важливим аспектом є збереження цілісності ваших сценаріїв, коли веб-сайти змінюють свою структуру. Ця проблема часто виникає під час аналізу фінансових даних, оскільки платформи оновлюють свій макет або додають рівні безпеки, наприклад CAPTCHA. Надійне рішення передбачає моніторинг змін веб-сайту та зміну сценарію для адаптації. Такі інструменти, як Python селен може автоматизувати діяльність браузера, допомагаючи користувачам отримувати динамічно завантажуваний вміст, не стикаючись із помилками, як #REF!. Наприклад, автоматизація вилучення даних для кількох криптовалют за різні періоди забезпечує точність і заощаджує час. 🔄

Нарешті, інтеграція зібраних даних у робочі процеси має вирішальне значення для ефективності. Для користувачів Google Таблиць поєднання зовнішніх сценаріїв із вбудованими функціями, як-от ІМПОРТ ДАНИХ може допомогти. Простий сценарій Python, який отримує дані Yahoo та експортує їх у формат CSV, сумісний із Google Таблицями, забезпечує безперебійний процес. Уявіть, що трейдеру потрібні щоденні ціни BTC для стратегії; вони можуть запланувати автоматичне виконання цього завдання, гарантуючи, що вони завжди мають оновлені дані без ручного введення. 📈