یاہو کرپٹو ڈیٹا کے لیے گوگل شیٹس سکریپنگ ایشوز کو ٹھیک کرنا

یاہو کرپٹو سکریپنگ اب گوگل شیٹس میں کیوں کام نہیں کرتی ہے۔

Yahoo Finance سے براہ راست Google Sheets میں تاریخی کرپٹو قیمتوں کو سکریپ کرنا کبھی آپ کی پسندیدہ کریپٹو کرنسیوں کو ٹریک کرنے کا ایک آسان اور موثر طریقہ تھا۔ 🪙 تاہم، اگر آپ نے حال ہی میں ایسا کرنے کی کوشش کی ہے، تو ہو سکتا ہے آپ کو ایک مسئلہ نظر آیا ہو — آپ کے فارمولے اب آپ کے ڈیٹا کو نامکمل چھوڑ کر ایک خامی واپس کر دیتے ہیں۔

یاہو کی ویب سائٹ کا ڈھانچہ بدلا ہوا دکھائی دیتا ہے، جس سے پچھلی سکریپنگ تکنیکوں میں خلل پڑتا ہے۔ امپورٹرجیکس. ایسا اکثر اس وقت ہوتا ہے جب ویب سائٹس اپنی ترتیب کو اپ ڈیٹ کرتی ہیں یا خودکار ڈیٹا نکالنے کو روکنے کے لیے اقدامات کو نافذ کرتی ہیں۔ مایوسی کے ساتھ، یہ ڈیٹا کے شوقین افراد کو درپیش ایک عام چیلنج ہے۔

اس مضمون میں، ہم دریافت کریں گے کہ BTC-USD تاریخی ڈیٹا جیسی مثالوں کا استعمال کرتے ہوئے، آپ کے سابقہ ​​طریقہ کار نے کیوں کام کرنا چھوڑ دیا، اور کیا اس معلومات کو براہ راست Google Sheets میں حاصل کرنا اب بھی ممکن ہے۔ اگر براہ راست سکریپنگ ممکن نہیں ہے تو ہم ممکنہ متبادلات پر بھی تبادلہ خیال کریں گے۔

اپنی کریپٹو کرنسی کی قیمت سے باخبر رہنے والی اسپریڈشیٹ کو بحال کرنے کے ممکنہ حل کے ساتھ، ان تبدیلیوں کو اپنانے کے بارے میں تجاویز کے لیے قریب رہیں۔ کون جانتا ہے؟ آپ کو اپنے ڈیٹا ورک فلو کو خودکار کرنے کا اور بھی بہتر طریقہ مل سکتا ہے! 🚀

گوگل شیٹس میں یاہو کرپٹو سکریپنگ چیلنجز کو کیسے حل کریں۔

پہلے فراہم کردہ اسکرپٹس اپنی ویب سائٹ میں ساختی تبدیلیوں کے بعد Yahoo Finance سے تاریخی کرپٹو قیمتوں کو دوبارہ حاصل کرنے کے چیلنج کو حل کرتی ہیں۔ Google Apps اسکرپٹ حل ان صارفین کے لیے تیار کیا گیا ہے جو ڈیٹا آٹومیشن کے لیے Google Sheets پر انحصار کرتے ہیں۔ یہ Yahoo کے فنانس API جیسے اینڈ پوائنٹس سے براہ راست ڈیٹا حاصل کرتا ہے، معلومات پر کارروائی کرتا ہے، اور شیٹ کی قطار کو قطار در قطار آباد کرتا ہے۔ فنکشن UrlFetchApp.fetch() یہاں اہم ہے، اسکرپٹ کو بیرونی ویب مواد تک رسائی حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے، جیسے کہ تاریخی قیمت کے ڈیٹا پر مشتمل CSV فائلیں۔

لچک کو یقینی بنانے کے لیے، اسکرپٹ استفسار کے پیرامیٹرز جیسے "period1" اور "period2" کا استعمال کرتے ہوئے ایک متحرک یو آر ایل بناتا ہے، جو ڈیٹا کے لیے تاریخ کی حد کی وضاحت کرتا ہے۔ استعمال کرکے تقسیم ()، حاصل کردہ CSV مواد کو قابل انتظام حصوں میں تقسیم کیا جاتا ہے — قطاروں اور کالموں — کا استعمال کرتے ہوئے گوگل شیٹ میں شامل کیے جانے سے پہلے ضمیمہ (). یہ نقطہ نظر دستی ڈیٹا انٹری کی نقل کرتا ہے لیکن اسے بغیر کسی رکاوٹ کے خودکار کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ ہفتہ وار اپ ڈیٹس کے لیے BTC-USD قیمتوں کو ٹریک کر رہے ہیں، تو یہ اسکرپٹ ڈیٹا کو دستی طور پر کاپی اور پیسٹ کرنے کے بار بار ہونے والے کام کو ختم کر دیتا ہے۔ 🚀

Python اسکرپٹ ایک اور حل فراہم کرتا ہے، خاص طور پر ان صارفین کے لیے جنہیں زیادہ کنٹرول کی ضرورت ہے یا مقامی طور پر ڈیٹا کو اسٹور کرنا چاہتے ہیں۔ جیسے لائبریریوں کے ساتھ خوبصورت سوپ اور درخواستیں, اسکرپٹ Yahoo Finance کی ویب سائٹ کو براہ راست اس کے HTML ڈھانچے کو پارس کر کے اسکریپ کرتا ہے۔ احکامات جیسے تمام تلاش کریں() مخصوص عناصر کو تلاش کریں، جیسے کرپٹو ڈیٹا پر مشتمل ٹیبل کی قطاریں۔ ان قطاروں کو پھر پروسیس کیا جاتا ہے اور Python's کا استعمال کرتے ہوئے CSV فائل میں لکھا جاتا ہے۔ csv.writer(). یہ طریقہ ان صارفین کے لیے مثالی ہے جو بیک اینڈ آٹومیشن کو ترجیح دیتے ہیں یا پروگرام کے لحاظ سے بڑے ڈیٹاسیٹس پر کارروائی کرنا چاہتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک cryptocurrency تجزیہ کار اس اسکرپٹ کو طویل مدتی تجزیہ کے لیے تاریخی ڈیٹا آرکائیو بنانے کے لیے استعمال کر سکتا ہے۔ 📈

مضبوط کارکردگی کو یقینی بنانے کے لیے، دونوں اسکرپٹ میں غلطی سے نمٹنے کے طریقہ کار شامل ہیں۔ Google Apps اسکرپٹ میں، Logger.log() ممکنہ غلطیوں کو پکڑ کر مسائل کو ڈیبگ کرنے میں مدد کرتا ہے، جیسے ناکام API کی درخواستیں۔ اسی طرح، Python اسکرپٹ ناکام HTTP درخواستوں یا ویب سائٹ کی غیر متوقع تبدیلیوں کو سنبھالنے کے لیے بلاکس کے علاوہ ٹرائی کا استعمال کرتی ہے۔ یہ حل کو Yahoo کی سائٹ کے ڈھانچے میں تغیرات کے مطابق بناتا ہے۔ مزید برآں، یونٹ ٹیسٹنگ، Python's کے ساتھ لاگو کی گئی۔ اتحاد ماڈیول، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ یہ اسکرپٹ مختلف منظرناموں کے تحت قابل اعتماد کارکردگی کا مظاہرہ کریں، جیسے کہ متعدد کریپٹو کرنسیوں یا مختلف ٹائم فریموں کے لیے ڈیٹا کو بازیافت کرنا۔

صارف کے ورک فلو کے لحاظ سے دونوں نقطہ نظر الگ الگ فوائد پیش کرتے ہیں۔ Google Apps Script کم سے کم کوشش کے ساتھ شیٹس میں ڈیٹا کو براہ راست ضم کرنے کے لیے بہترین ہے، جبکہ Python اعلی درجے کے استعمال کے معاملات کے لیے لچک اور توسیع پذیری فراہم کرتا ہے۔ صحیح ٹول کا انتخاب کر کے، صارفین Yahoo کے تاریخی کرپٹو ڈیٹا کو اسکریپ کرنے کے مسئلے سے مؤثر طریقے سے نمٹ سکتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ ان کا مالی تجزیہ بلا تعطل رہے۔ 😎

// 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()

کرپٹو کرنسی ڈیٹا کو سکریپ کرنے میں چیلنجوں پر قابو پانا

Yahoo Finance جیسی متحرک ویب سائٹس سے ڈیٹا کو سکریپ کرنا جدید ویب ٹیکنالوجیز کی وجہ سے تیزی سے پیچیدہ ہوتا جا رہا ہے۔ بہت ساری سائٹیں اب جاوا اسکرپٹ کو اہم مواد لوڈ کرنے کے لیے استعمال کرتی ہیں، روایتی سکریپنگ تکنیکوں کو پیش کرتی ہیں، جیسے امپورٹرجیکس، کم موثر۔ اس کے بجائے، متبادل ٹولز اور طریقے جیسے APIs یا خودکار براؤزر کے تعاملات ان پابندیوں کو نظرانداز کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، Yahoo تاریخی کرپٹو ڈیٹا کے لیے ایک پوشیدہ API اینڈ پوائنٹ فراہم کرتا ہے، جس سے صارفین HTML مواد کو پارس کرنے کے بجائے براہ راست معلومات کے بارے میں استفسار کر سکتے ہیں۔

ایک اور اہم پہلو آپ کے اسکرپٹ کی سالمیت کو برقرار رکھنا ہے جب ویب سائٹس اپنے ڈھانچے کو تبدیل کرتی ہیں۔ یہ مسئلہ اکثر مالیاتی سکریپنگ میں پیدا ہوتا ہے، کیونکہ پلیٹ فارم اپنے لے آؤٹ کو اپ ڈیٹ کرتے ہیں یا کیپچا جیسی حفاظتی پرتیں شامل کرتے ہیں۔ ایک مضبوط حل میں ویب سائٹ کی تبدیلیوں کی نگرانی کرنا اور اپنی اسکرپٹ کو موافق بنانے کے لیے ترمیم کرنا شامل ہے۔ Python's جیسے ٹولز سیلینیم براؤزر کی سرگرمیوں کو خودکار کر سکتا ہے، جس سے صارفین کو غلطیوں کا سامنا کیے بغیر متحرک طور پر بھری ہوئی مواد حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے۔ #REF!. مثال کے طور پر، مختلف ادوار میں متعدد کریپٹو کرنسیوں کے لیے خودکار ڈیٹا نکالنا درستگی کو یقینی بناتا ہے اور وقت بچاتا ہے۔ 🔄

آخر میں، سکریپڈ ڈیٹا کو ورک فلو میں ضم کرنا کارکردگی کے لیے بہت ضروری ہے۔ Google Sheets کے صارفین کے لیے، بیرونی اسکرپٹس کو بلٹ ان فنکشنز کے ساتھ جوڑنا جیسے امپورٹ ڈیٹا مدد کر سکتے ہیں. ایک سادہ Python اسکرپٹ جو Yahoo ڈیٹا حاصل کرتا ہے اور اسے Google Sheets سے مطابقت رکھنے والے CSV فارمیٹ میں برآمد کرتا ہے ایک ہموار عمل تخلیق کرتا ہے۔ تصور کریں کہ ایک تاجر کو حکمت عملی کے لیے روزانہ BTC قیمتوں کی ضرورت ہے۔ وہ اس کام کو خود بخود چلانے کے لیے شیڈول کر سکتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ ان کے پاس دستی ان پٹ کے بغیر ہمیشہ اپ ڈیٹ ڈیٹا موجود ہو۔ 📈