Сделал Excel умнее: теперь он сам получает котировки с сайтов⁠⁠

Многие частные инвесторы ведут свои портфели в Excel: это удобно, бесплатно и всё — на вашем компьютере. Но у Excel есть слабое место: он не умеет напрямую «разговаривать» с современными сайтами. Если нужно автоматически подтянуть котировку с конкретной страницы в интернете, встроенные веб‑функции часто не справляются: они не умеют обходить современные защиты.

В этой статье я покажу простой и надёжный способ заставить Excel получать котировки практически с любого сайта — на примере курса USD/RUB с investing.com. Идея не требует глубоких технических знаний: вместо того чтобы пытаться что-то делать со страницей в Excel, мы используем на своём компьютере небольшой скрипт‑посредник. Excel просто запрашивает у него одно число, а посредник уже «ходит» на сайт, берёт данные, при необходимости обрабатывает их и возвращает в понятном для Excel виде.

Короткая схема работы:

Приведённый далее Python‑скрипт (набор инструкций для этого «посредника») — это учебный пример: он предназначен исключительно для демонстрации принципа работы с API и веб‑технологиями. Я не призываю и не рекомендую использовать его для обхода правил каких‑либо сайтов.

Все исходные файлы проекта доступны в репозитории на GitHub.

Почему Excel «из коробки» больше не справляется?

Раньше сайты были простыми — статический HTML, и достаточно было послать GET‑запрос (когда вы вводите адрес сайта в браузере и нажимаете Enter, ваш браузер отправляет GET‑запрос) и прочитать нужный кусок страницы. Сегодня веб — это чаще не страницы, а полноценные приложения: данные подгружаются отдельно через JavaScript, содержимое формируется в браузере и может отсутствовать в исходном HTML. Простая формула Excel этого не видит — она получает «скелет» страницы, а не финальный контент.

Плюс появились надёжные системы защиты: Cloudflare и их аналоги анализируют трафик и блокируют подозрительные запросы. Запрос из Excel выглядит «механически» — без cookie, без поведенческих отпечатков, без выполнения JS — и его часто сразу отбрасывают или ставят на проверку CAPTCHA.

Нам нужен инструмент, который умеет вести себя как настоящий браузер: выполнять JS, держать сессию, ставить нужные заголовки. Именно таким инструментом станет локальный скрипт‑посредник — он «ходит» на сайт как человек/браузер, получает чистые числа и возвращает их Excel в простом виде.

Архитектура нашего решения: строим мост между Excel и вебом

Excel — наш «заказчик». Он делает простой запрос к локальному адресу http://localhost:8000/usd_rub/rate и получает готовое значение. Ему не нужно знать про JavaScript, сессии или CAPTCHA — только чистый текст или XML для ячейки.

Python + FastAPI — «умный посредник». Лёгкий локальный сервер принимает запрос от Excel, применяет стратегию получения данных, обрабатывает ответ и отдаёт результат в удобном формате. FastAPI даёт быстрый и документированный интерфейс.

requests и cloudscraper — наши «вездеходы». requests надёжен для простых запросов; cloudscraper помогает обходить защиту Cloudflare, имитируя поведение браузера. Сначала пробуем простой запрос, при ошибке переключаемся на cloudscraper и возвращаем то, что Excel «съест».

Итог: прозрачный локальный мост, скрывающий сложности веба и возвращающий котировки в Excel.

Готовим рабочее место и Excel получает данные

Теперь переходим к самому интересному — практической реализации. Наша цель — запустить локальный сервер‑посредник и научить Excel обращаться к нему за данными. Следуйте этим шагам, и даже если вы никогда не работали с Python, у вас всё получится.

Шаг 1: Создание рабочего пространства

Для начала создайте на вашем компьютере отдельную папку, например, excel-data-bridge. В ней мы будем хранить все наши файлы. Это поможет избежать путаницы и обеспечит корректную работу скриптов.

Поместите в эту папку четыре файла, которые были предоставлены ранее:

1. investing_proxy.py — наш основной скрипт‑посредник.

2. requirements.txt — список необходимых Python‑библиотек.

3. 1_install_requirements.bat — установщик зависимостей.

4. 2_start_server.bat — запускатор нашего локального сервера.

Шаг 2: Установка необходимых компонентов

Прежде чем наш скрипт сможет работать, ему нужны «помощники» — специальные библиотеки Python. Файл 1_install_requirements.bat сделает всю работу за вас.

Просто дважды кликните по файлу 1_install_requirements.bat. Откроется командная строка, где вы увидите процесс установки. Скрипт сначала проверит, установлен ли у вас Python, а затем скачает и установит все библиотеки из файла requirements.txt. По завершении вы увидите сообщение «Установка завершена!». Это означает, что всё готово к следующему шагу.

Шаг 3: Запуск локального сервера

Теперь, когда все компоненты установлены, запустим наш сервер. Для этого дважды кликните по файлу 2_start_server.bat.

Снова откроется окно командной строки, но на этот раз оно не закроется. Вы увидите сообщения о запуске сервера, а также список доступных адресов (endpoints), по которым Excel сможет обращаться за данными. Пока это окно открыто, ваш сервер работает и готов принимать запросы от Excel. Если вы закроете это окно, сервер остановится.

Шаг 4: Получение данных в Excel

Откройте Microsoft Excel и выберите любую ячейку. Теперь мы используем встроенную функцию ВЕБСЛУЖБА (WEBSERVICE), которая умеет делать запросы по указанному адресу.

1. Чтобы получить курс USD/RUB, введите в ячейку следующую формулу и нажмите Enter:
   =ВЕБСЛУЖБА("http://localhost:8000/usd_rub/rate")

2. Чтобы получить дату и время котировки, введите в соседнюю ячейку:
   =ВЕБСЛУЖБА("http://localhost:8000/usd_rub/datetime")

Excel отправит запрос на ваш локальный сервер, тот, в свою очередь, сходит на investing.com, получит данные и вернёт их в ячейку.

Это просто пример - как можно модифицировать под себя?

Это лишь базовый пример, а не готовый универсальный инструмент. Скрипт показывает принцип: Excel делает простой запрос, а посредник достаёт данные с сайта и возвращает результат. Но у каждого инвестора свои задачи: кому‑то нужны котировки акций, кому‑то — нефть или золото, кто‑то захочет загружать таблицы. Именно поэтому код придётся адаптировать под конкретный сайт, формат ответа и даже частоту обновлений. Главное — вы держите в руках рабочий шаблон, который легко модифицировать под себя.

Заключение

Мы не просто решили локальную задачу получения котировок — мы освоили мощный подход к интеграции Excel с современным вебом. Создав локальный API‑посредник, мы научили старый добрый Excel говорить на языке современных веб‑приложений, обходя их защиты и получая актуальные данные.

Этот мост между Python и Excel открывает широкие возможности для автоматизации рутинных операций и делает ваш инвестиционный портфель по‑настоящему «живым» — с автообновляющимися котировками, курсами валют и любыми финансовыми данными из интернета.

Автор: Михаил Шардин
🔗 Моя онлайн‑визитка
📢 Telegram «Умный Дом Инвестора»

9 сентября 2025