修复 Google Sheets 抓取雅虎加密数据的问题

为什么雅虎加密抓取在 Google 表格中不再有效

将雅虎财经的历史加密货币价格直接抓取到 Google 表格曾经是跟踪您最喜欢的加密货币的简单而有效的方法。 🪙但是，如果您最近尝试这样做，您可能会注意到一个问题 - 您的公式现在返回错误，导致数据不完整。

雅虎的网站结构似乎发生了变化，破坏了以前的抓取技术，例如 。当网站更新其布局或实施防止自动数据提取的措施时，通常会发生这种情况。虽然令人沮丧，但这是数据爱好者面临的共同挑战。

在本文中，我们将使用 BTC-USD 历史数据 等示例来探讨为什么您之前的方法停止工作，以及是否仍然可以直接将此信息提取到 Google 表格中。如果直接抓取不再可行，我们还将讨论潜在的替代方案。

请继续关注有关适应这些变化的提示，以及恢复加密货币价格跟踪电子表格的可能解决方案。谁知道？您可能会找到更好的方法来自动化数据工作流程！ 🚀

命令	使用示例
UrlFetchApp.fetch()	在 Google Apps 脚本中用于向外部 API 或网页发出 HTTP 请求。它获取 URL 的内容，例如雅虎财经的数据端点。
split()	根据指定的分隔符将字符串划分为数组。用于将从 Web 检索到的 CSV 或原始文本数据处理为结构化行和列。
appendRow()	向活动的 Google 表格添加新行。在脚本中，它用于将抓取的数据逐行动态插入到电子表格中。
Object.keys().map()	将对象转换为查询字符串参数以构建动态 URL。这对于构建具有时间戳和间隔的雅虎财经数据请求至关重要。
find_all()	Python 中的 BeautifulSoup 函数用于查找符合特定条件的所有 HTML 元素，例如雅虎财经网页中的表格行。
csv.writer()	在 Python 中创建 CSV writer 对象，以便轻松将结构化数据输出到 CSV 文件。这用于在本地存储历史加密数据。
headers	Python 请求中的字典定义了自定义 HTTP 标头（例如“User-Agent”），以模仿浏览器行为并避免抓取限制。
unittest.TestCase	Python 的一部分 框架中，此类允许创建单元测试来验证抓取功能是否正确处理错误或意外的数据更改。
Logger.log()	在 Google Apps 脚本中用于调试目的。它将消息或变量记录到脚本编辑器的执行日志中，以跟踪脚本的流程和错误。
response.getContentText()	Google Apps 脚本中的一种方法，用于从 HTTP 响应中提取正文文本。对于解析来自雅虎财经的原始 HTML 或 CSV 数据至关重要。

如何解决 Google 表格中的雅虎加密抓取挑战

之前提供的脚本解决了在网站结构发生变化后从雅虎财经检索历史加密货币价格的挑战。 Google Apps 脚本解决方案专为依赖 Google Sheets 实现数据自动化的用户量身定制。它直接从类似雅虎金融 API 的端点获取数据，处理信息，并逐行填充工作表。功能 此处至关重要，使脚本能够访问外部 Web 内容，例如包含历史价格数据的 CSV 文件。

为了确保灵活性，该脚本使用“period1”和“period2”等查询参数构造动态 URL，这些参数定义数据的日期范围。通过使用 ，获取的 CSV 内容在添加到 Google Sheet 之前会被分成可管理的部分（行和列） 。这种方法模仿手动数据输入，但可以无缝地实现自动化。例如，如果您跟踪每周更新的 BTC-USD 价格，则此脚本消除了手动复制和粘贴数据的重复任务。 🚀

Python脚本提供了另一种解决方案，特别是对于需要更多控制或想要在本地存储数据的用户。与类似的图书馆 和 ，该脚本通过解析雅虎财经网站的 HTML 结构直接抓取该网站。命令如 定位特定元素，例如包含加密数据的表行。然后使用 Python 处理这些行并将其写入 CSV 文件 csv.writer()。对于喜欢后端自动化或希望以编程方式处理大型数据集的用户来说，此方法是理想的选择。例如，加密货币分析师可以使用此脚本创建历史数据存档以进行长期分析。 📈

为了确保稳健的性能，这两个脚本都包含错误处理机制。在 Google Apps 脚本中， 通过捕获潜在错误（例如失败的 API 请求）来帮助调试问题。同样，Python 脚本使用 try- except 块来处理失败的 HTTP 请求或意外的网站更改。这使得解决方案能够适应雅虎网站结构的变化。此外，使用 Python 实现的单元测试 模块，确保这些脚本在不同场景下可靠执行，例如检索多种加密货币或不同时间范围的数据。

这两种方法都具有明显的优势，具体取决于用户的工作流程。 Google Apps 脚本非常适合轻松地将数据直接集成到表格中，而 Python 则为高级用例提供灵活性和可扩展性。通过选择正确的工具，用户可以有效地解决抓取雅虎历史加密数据的问题，确保他们的财务分析不间断。 😎

// 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()

克服抓取加密货币数据的挑战

由于现代网络技术的发展，从雅虎财经等动态网站中获取数据变得越来越复杂。许多网站现在使用 JavaScript 来加载关键内容，呈现传统的抓取技术，例如 ，效果较差。相反，替代工具和方法（例如 API 或自动浏览器交互）可以绕过这些限制。例如，雅虎为历史加密数据提供了一个隐藏的API端点，允许用户直接查询信息而不是解析HTML内容。

另一个关键方面是当网站更改其结构时保持脚本的完整性。当平台更新其布局或添加验证码等安全层时，这个问题经常出现在财务抓取中。强大的解决方案包括监视网站更改并修改脚本以适应。像Python这样的工具 可以自动化浏览器活动，帮助用户获取动态加载的内容，而不会遇到类似的错误 。例如，在不同时期自动提取多种加密货币的数据可确保准确性并节省时间。 🔄

最后，将抓取的数据集成到工作流程中对于提高效率至关重要。对于 Google Sheets 用户，将外部脚本与内置函数相结合，例如 可以提供帮助。一个简单的 Python 脚本可以获取 Yahoo 数据并将其导出为与 Google Sheets 兼容的 CSV 格式，从而创建一个无缝流程。想象一下，一个交易者需要每日 BTC 价格来制定策略；他们可以安排此任务自动运行，确保他们始终拥有更新的数据，而无需手动输入。 📈

1. 为什么会 不再与雅虎财经合作？
2. 雅虎财经可能更新了其网站结构或添加了安全功能，从而可以直接抓取 无效。
3. 没有编程能力也能获取历史数据吗？
4. 是的，像 Google 表格这样的工具 或 RapidAPI 等第三方服务可以简化非程序员的流程。
5. 怎么样 在 Google Apps 脚本帮助中？
6. 它允许用户发出 HTTP 请求来获取原始数据，例如来自 API 或公共端点的 CSV 文件。
7. 除了直接抓取之外，还有哪些替代方案？
8. 您可以使用 Yahoo 的隐藏 API 端点或 CoinMarketCap 和 CoinGecko 等公共数据源来获取历史加密数据。
9. 我可以自动安排数据获取吗？
10. 是的，使用 Python 脚本 或 Google Apps 脚本触发器，每天或每小时自动检索数据。
11. 处理动态 JavaScript 内容的最佳方法是什么？
12. 使用Python的 无头浏览器可以处理简单 HTTP 请求无法获取的动态内容。
13. 如何调试错误，例如 ？
14. 检查脚本的查询，验证端点访问，并检查 Yahoo 的结构是否已更改。调试工具如 Google Apps 脚本可以提供帮助。
15. 我可以一次获取多种加密货币吗？
16. 是的，修改脚本以循环遍历 BTC-USD 或 ETH-USD 等交易品种并获取每个交易品种的数据。
17. 抓取数据时应遵循哪些安全措施？
18. 确保您的脚本遵守网站的服务条款并使用诸如 模仿合法访问。
19. 如何将 Python 脚本与 Google 表格集成？
20. 将数据导出到 CSV 文件并使用 Google Sheets 函数将其直接加载到电子表格中。
21. 抓取财务数据是否存在法律风险？
22. 是的，请务必检查数据提供商的服务条款，以确保遵守其使用政策。

刮痧 对于历史加密数据，需要适应不断发展的网络结构。通过利用 Google Apps 脚本或 Python 等工具，用户可以重建自动化工作流程并保持数据收集无缝且可靠。 🌟

采用这些解决方案可确保加密货币爱好者、分析师和交易者在数据驱动的决策中保持领先地位。通过适当的脚本和调整，收集准确的财务数据变得可持续且高效。