Google トレンド ではキーワードの検索スコアの比較、検索頻度が高まっているキーワードの閲覧ができます。
API が あればスケジュール実行で定期的にデータが取れるので、便利なのですが、Google トレンドの公式 API の提供はありません。
しかし、Unofficial な API としては各言語ごとに幾つか存在し、Python には pytrends という ライブラリ があります。
この pytrends を使って、データを取得してみましたので、結果を記載します。
前提
以下の環境で動作確認を実施しています。
* OS
% sw_vers
ProductName: Mac OS X
ProductVersion: 10.13.6
BuildVersion: 17G65
- PythonのVersion
% python3 -V Python 3.6.5
インストール
pip で インストールできます。
!python3 -m pip install pytrends
使い方
GeneralMills/pytrends: Pseudo API for Google Trends を参考にスクリプトを実行していきます。
接続確率
TrendReq でGoogle トレンド API との接続を確率します。
おそらく、画面にアクセスして Token を取得するetc な処理を実行しているのかと思います。
from pytrends.request import TrendReq
pytrends = TrendReq(hl='ja-JP', tz=360)
プロキシサーバからリクエストを投げる際の接続確率方法の記載もあります。
以下はコードとしては実行できておりません。
from pytrends.request import TrendReq
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360, proxies = {'https': 'https://34.203.233.13:80'})
キーワードを指定、関連キーワードを取得する
個人的に興味のある、Java、Python、JavaScript をキーワードとして指定して、その急上昇キーワードを取得してみます。
kw_list = ["Java","Python","JavaScript"]
pytrends.build_payload(kw_list, cat=0, timeframe='today 5-y', geo='JP', gprop='')
pytrends.related_queries()
{'Java': {'rising': query value
0 java 有償 化 6000
1 android studio 3700
2 java ラムダ 式 1800
3 java セキュリティ によって ブロック され た アプリケーション 900
4 java silver 700
5 スッキリ わかる java 入門 700
6 java 8 api 600
7 java json パース 400
8 java stream 350
9 java bronze 350
10 oracle java silver 300
11 spring 250
12 java spring 250
13 json 200
14 java 文字 列 切り出し 200
15 java json 190
16 java 1.7 190
17 java scanner 180
18 java list 初期 化 150
19 java メソッド 呼び出し 110
20 java foreach 110
21 java セキュリティ 110
22 java contains 90
23 minecraft 90
24 java for continue 80,
'top': query value
0 string java 100
1 配列 java 71
2 eclipse 71
3 java eclipse 70
4 java クラス 63
5 java インストール 58
6 android java 58
7 java 文字 列 57
8 java list 57
9 javascript 44
10 for java 44
11 java メソッド 39
12 java int 39
13 java 確認 39
14 oracle 38
15 oracle java 38
16 java ダウンロード 37
17 java バージョン 36
18 java 入門 36
19 map java 35
20 java 実行 35
21 java api 34
22 java file 34
23 api 34
24 java date 29},
'JavaScript': {'rising': query value
0 ie11 javascript 58450
1 javascript promise 4450
2 angularjs 2850
3 javascript object keys 1100
4 javascript export 700
5 bootstrap 650
6 javascript let 500
7 javascript blob 500
8 javascript use strict 400
9 javascript filter 350
10 javascript require 300
11 javascript json 読み込み 300
12 javascript const 250
13 javascript class 追加 200
14 mdn javascript 190
15 javascript minify 190
16 javascript json parse 170
17 javascript date format 170
18 selenium javascript 160
19 javascript new date 160
20 javascript 文字 列 切り出し 160
21 ドット インストール 160
22 chrome javascript デバッグ 150
23 javascript console.log 150
24 foreach javascript 150, 'top': query value
0 jquery 100
1 html 85
2 html javascript 83
3 javascript 配列 60
4 java 44
5 js 44
6 javascript 文字 列 42
7 java javascript 42
8 javascript css 37
9 css 36
10 php 31
11 php javascript 31
12 javascript イベント 27
13 array javascript 26
14 javascript 関数 25
15 javascript 変数 25
16 javascript json 25
17 javascript for 23
18 chrome javascript 22
19 javascript ボタン 22
20 ie javascript 22
21 javascript function 20
22 javascript オブジェクト 19
23 javascript 正規 表現 19
24 javascript if 19},
'Python': {'rising': query value
0 tensorflow 60100
1 python jupyter 58500
2 pyenv 29550
3 jupyter notebook 26350
4 python データ 分析 18950
5 anaconda 9950
6 退屈 な こと は python に やらせ よう 9050
7 python reshape 7850
8 python eating a horse 7750
9 python venv 6650
10 janome 5350
11 progate 4850
12 python pandas 4750
13 python anaconda 4700
14 atom 2850
15 機械 学習 python 1700
16 qiita 1450
17 機械 学習 1250
18 scikit-learn 1100
19 python shape 850
20 python json 読み込み 700
21 pycharm 700
22 aws 650
23 python requests 600
24 raspberry pi python 550, 'top': query value
0 python ファイル 100
1 python list 100
2 python for 90
3 python 文字 列 88
4 python windows 81
5 python インストール 81
6 python numpy 65
7 python 入門 64
8 numpy 64
9 python 配列 63
10 python3 63
11 python リスト 58
12 python file 57
13 python pandas 54
14 python if 54
15 python コマンド 53
16 python pip 52
17 mac python 51
18 opencv 47
19 python import 46
20 python string 46
21 python opencv 46
22 python json 45
23 csv python 45
24 python 関数 45}}
GUI の IF として人気のキーワードのあるのですが、APIでは現状、急上昇キーワードのみが取得できます。
関連トピックを取得する
related_topics で関連トピックが取得できます。
# Java J2EE を指定
kw_list = ["Java","J2EE"]
# 過去3月分を指定
pytrends.build_payload(kw_list, cat=0, timeframe='today 3-m', geo='JP', gprop='')
# 関連トピックを取得
pytrends.related_topics()
{}
Java、J2EE の関連トピックは無かったということになります。
指定期間のトレンドの時系列変化を示すDataframeを取得する
interest_over_time で 指定期間の トレンドの時系列変化を示す Dataframe を取得できます。
kw_list = ["Java","Python","JavaScript"]
pytrends.build_payload(kw_list, cat=0, timeframe='today 5-y', geo='JP', gprop='')
pytrends.interest_over_time()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
| Java | Python | JavaScript | isPartial | |
|---|---|---|---|---|
| date | ||||
| 2013-10-13 | 80 | 11 | 32 | False |
| 2013-10-20 | 90 | 13 | 38 | False |
| 2013-10-27 | 85 | 13 | 39 | False |
| 2013-11-03 | 72 | 12 | 34 | False |
| 2013-11-10 | 85 | 15 | 40 | False |
| 2013-11-17 | 83 | 13 | 41 | False |
| 2013-11-24 | 80 | 15 | 41 | False |
| 2013-12-01 | 79 | 14 | 41 | False |
| 2013-12-08 | 82 | 15 | 40 | False |
| 2013-12-15 | 78 | 14 | 38 | False |
| 2013-12-22 | 61 | 12 | 31 | False |
| 2013-12-29 | 28 | 7 | 13 | False |
| 2014-01-05 | 76 | 12 | 34 | False |
| 2014-01-12 | 91 | 11 | 35 | False |
| 2014-01-19 | 99 | 15 | 40 | False |
| 2014-01-26 | 85 | 14 | 40 | False |
| 2014-02-02 | 80 | 14 | 38 | False |
| 2014-02-09 | 70 | 13 | 34 | False |
| 2014-02-16 | 82 | 15 | 39 | False |
| 2014-02-23 | 78 | 14 | 40 | False |
| 2014-03-02 | 76 | 14 | 37 | False |
| 2014-03-09 | 77 | 13 | 38 | False |
| 2014-03-16 | 68 | 12 | 36 | False |
| 2014-03-23 | 72 | 13 | 35 | False |
| 2014-03-30 | 69 | 13 | 34 | False |
| 2014-04-06 | 82 | 15 | 38 | False |
| 2014-04-13 | 95 | 14 | 39 | False |
| 2014-04-20 | 97 | 16 | 38 | False |
| 2014-04-27 | 75 | 13 | 30 | False |
| 2014-05-04 | 74 | 12 | 29 | False |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 2018-03-11 | 60 | 50 | 36 | False |
| 2018-03-18 | 50 | 47 | 34 | False |
| 2018-03-25 | 57 | 50 | 37 | False |
| 2018-04-01 | 56 | 49 | 34 | False |
| 2018-04-08 | 65 | 55 | 37 | False |
| 2018-04-15 | 74 | 59 | 38 | False |
| 2018-04-22 | 76 | 55 | 37 | False |
| 2018-04-29 | 30 | 33 | 18 | False |
| 2018-05-06 | 71 | 55 | 37 | False |
| 2018-05-13 | 75 | 58 | 38 | False |
| 2018-05-20 | 79 | 63 | 39 | False |
| 2018-05-27 | 72 | 59 | 36 | False |
| 2018-06-03 | 71 | 60 | 35 | False |
| 2018-06-10 | 69 | 60 | 37 | False |
| 2018-06-17 | 68 | 60 | 37 | False |
| 2018-06-24 | 64 | 61 | 37 | False |
| 2018-07-01 | 58 | 53 | 34 | False |
| 2018-07-08 | 65 | 59 | 35 | False |
| 2018-07-15 | 59 | 49 | 33 | False |
| 2018-07-22 | 63 | 57 | 36 | False |
| 2018-07-29 | 57 | 57 | 34 | False |
| 2018-08-05 | 52 | 54 | 33 | False |
| 2018-08-12 | 40 | 41 | 26 | False |
| 2018-08-19 | 57 | 56 | 34 | False |
| 2018-08-26 | 56 | 56 | 35 | False |
| 2018-09-02 | 54 | 55 | 33 | False |
| 2018-09-09 | 57 | 58 | 34 | False |
| 2018-09-16 | 51 | 51 | 30 | False |
| 2018-09-23 | 49 | 53 | 28 | False |
| 2018-09-30 | 62 | 63 | 38 | True |
260 rows × 4 columns
時系列 Dataframe を可視化する
Pandas の Dataframe 形式で戻りが取得できるので、sqlite、csv、tsv 等に出力したり、グラフで可視化することができます。
kw_list = ["Java","Python","JavaScript"]
pytrends.build_payload(kw_list, cat=0, timeframe='today 5-y', geo='JP', gprop='')
df = pytrends.interest_over_time()
%matplotlib inline
df.plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10d68cf28>
Java は徐々に検索ヴォリュームが落ちてきている。
Python は 2016 年ごろから上昇傾向。
JavaScript は変化なく ここ5年は安定している。
ということがわかります。
間隔を指定して時系列データを取得する
get_historical_interest で 間隔を指定して時系列データを取得できます。
1時間ごとのデータが取得できるので、データ量は多くなり、取得に時間がかかります。
kw_list = ["Java","Python","JavaScript"]
pytrends.get_historical_interest(kw_list, year_start=2018,
month_start=1,
day_start=1,
hour_start=0,
year_end=2018,
month_end=3,
day_end=1,
hour_end=0,
cat=0,
geo='JP',
gprop='', sleep=0)
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
| Java | Python | JavaScript | isPartial | |
|---|---|---|---|---|
| date | ||||
| 2018-01-01 00:00:00 | 10 | 16 | 8 | False |
| 2018-01-01 01:00:00 | 14 | 20 | 7 | False |
| 2018-01-01 02:00:00 | 11 | 17 | 9 | False |
| 2018-01-01 03:00:00 | 10 | 17 | 7 | False |
| 2018-01-01 04:00:00 | 12 | 20 | 9 | False |
| 2018-01-01 05:00:00 | 15 | 22 | 10 | False |
| 2018-01-01 06:00:00 | 14 | 24 | 9 | False |
| 2018-01-01 07:00:00 | 15 | 24 | 10 | False |
| 2018-01-01 08:00:00 | 15 | 25 | 10 | False |
| 2018-01-01 09:00:00 | 15 | 24 | 9 | False |
| 2018-01-01 10:00:00 | 12 | 23 | 9 | False |
| 2018-01-01 11:00:00 | 13 | 20 | 9 | False |
| 2018-01-01 12:00:00 | 13 | 24 | 9 | False |
| 2018-01-01 13:00:00 | 14 | 26 | 9 | False |
| 2018-01-01 14:00:00 | 16 | 27 | 11 | False |
| 2018-01-01 15:00:00 | 18 | 26 | 11 | False |
| 2018-01-01 16:00:00 | 18 | 30 | 13 | False |
| 2018-01-01 17:00:00 | 19 | 28 | 14 | False |
| 2018-01-01 18:00:00 | 16 | 25 | 12 | False |
| 2018-01-01 19:00:00 | 15 | 24 | 16 | False |
| 2018-01-01 20:00:00 | 20 | 21 | 11 | False |
| 2018-01-01 21:00:00 | 16 | 19 | 14 | False |
| 2018-01-01 22:00:00 | 13 | 17 | 8 | False |
| 2018-01-01 23:00:00 | 9 | 17 | 6 | False |
| 2018-01-02 00:00:00 | 10 | 17 | 9 | False |
| 2018-01-02 01:00:00 | 13 | 21 | 11 | False |
| 2018-01-02 02:00:00 | 12 | 22 | 9 | False |
| 2018-01-02 03:00:00 | 15 | 20 | 11 | False |
| 2018-01-02 04:00:00 | 13 | 20 | 12 | False |
| 2018-01-02 05:00:00 | 15 | 25 | 13 | False |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 2018-02-24 19:00:00 | 15 | 19 | 11 | False |
| 2018-02-24 20:00:00 | 11 | 16 | 8 | False |
| 2018-02-24 21:00:00 | 8 | 11 | 6 | False |
| 2018-02-24 22:00:00 | 7 | 10 | 5 | False |
| 2018-02-24 23:00:00 | 9 | 12 | 6 | False |
| 2018-02-25 00:00:00 | 10 | 13 | 5 | False |
| 2018-02-25 01:00:00 | 13 | 14 | 7 | False |
| 2018-02-25 02:00:00 | 13 | 17 | 9 | False |
| 2018-02-25 03:00:00 | 11 | 14 | 7 | False |
| 2018-02-25 04:00:00 | 14 | 18 | 8 | False |
| 2018-02-25 05:00:00 | 16 | 19 | 11 | False |
| 2018-02-25 06:00:00 | 15 | 21 | 11 | False |
| 2018-02-25 07:00:00 | 15 | 22 | 9 | False |
| 2018-02-25 08:00:00 | 15 | 20 | 9 | False |
| 2018-02-25 09:00:00 | 14 | 20 | 8 | False |
| 2018-02-25 10:00:00 | 11 | 16 | 7 | False |
| 2018-02-25 11:00:00 | 11 | 16 | 7 | False |
| 2018-02-25 12:00:00 | 12 | 17 | 9 | False |
| 2018-02-25 13:00:00 | 13 | 19 | 8 | False |
| 2018-02-25 14:00:00 | 14 | 20 | 8 | False |
| 2018-02-25 15:00:00 | 13 | 19 | 10 | False |
| 2018-02-25 16:00:00 | 17 | 18 | 11 | False |
| 2018-02-25 17:00:00 | 17 | 22 | 13 | False |
| 2018-02-25 18:00:00 | 18 | 22 | 12 | False |
| 2018-02-25 19:00:00 | 15 | 18 | 15 | False |
| 2018-02-25 20:00:00 | 13 | 15 | 8 | False |
| 2018-02-25 21:00:00 | 10 | 10 | 4 | False |
| 2018-02-25 22:00:00 | 12 | 13 | 6 | False |
| 2018-02-25 23:00:00 | 28 | 22 | 13 | False |
| 2018-02-26 00:00:00 | 72 | 40 | 35 | False |
1352 rows × 4 columns
1時間ごとの時系列Dataframeを可視化する
get_historical_interest の戻りは Pandas の Dataframe なので、plot で可視化できます。
kw_list = ["Java","Python","JavaScript"]
df = pytrends.get_historical_interest(kw_list, year_start=2018,
month_start=1,
day_start=1,
hour_start=0,
year_end=2018,
month_end=3,
day_end=1,
hour_end=0,
cat=0,
geo='JP',
gprop='', sleep=0)
%matplotlib inline
df.plot()
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1138c8128>
トレンドキーワードの取得
trending_searches で 各国のトレンドキーワードを取得できます。
pn='p4' は日本を表していて、日本のトレンドワードが取得できます。
pytrends.trending_searches(pn='p4')
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
| date | exploreUrl | formattedTraffic | hotnessColor | hotnessLevel | imgLinkUrl | imgSource | imgUrl | newsArticlesList | relatedSearchesList | safe | shareUrl | startTime | title | titleLinkUrl | trafficBucketLowerBound | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 20181006 | /trends/explore?q=%E4%BA%95%E4%B8%8A%E5%B0%9A%... | 200,000 人以上 | #db601e | 4.0 | https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20181007-00... | スポーツナビ | //encrypted-tbn2.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9... | [{'title': '<b>井上尚弥</b>１発ＫＯ、拳四朗Ｖ／ボクシング世界戦詳細', ... | [{'query': 'WBSS', 'safe': True}, {'query': 'ボ... | 1.0 | https://www.google.com/trends/hottrends?stt=%E... | 1.538906e+09 | 井上尚弥 | //www.google.com/search?q=%E4%BA%95%E4%B8%8A%E... | 200000.0 |
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Google トレンド - すべてのカテゴリのランキング](https://trends.google.com/trends/topcharts#vm=cat&geo=JP&date=2017&cid) のデータを取得する API かと思います。
実行してみましたが、上手く動きませんでした。
pytrends.top_charts('2017', cid="cd9ba6e1-c3c1-418e-823b-dd7de3c5240d", geo='JP', cat='')
---------------------------------------------------------------------------
ResponseError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-44-42cf002dff85> in <module>()
----> 1 pytrends.top_charts('2017', cid="cd9ba6e1-c3c1-418e-823b-dd7de3c5240d", geo='JP', cat='')
/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pytrends/request.py in top_charts(self, date, cid, geo, cat)
342 url=TrendReq.TOP_CHARTS_URL,
343 method=TrendReq.POST_METHOD,
--> 344 params=chart_payload,
345 )['data']['entityList']
346 df = pd.DataFrame(req_json)
/usr/local/lib/python3.6/site-packages/pytrends/request.py in _get_data(self, url, method, trim_chars, **kwargs)
99 # is not allowed by Google
100 raise exceptions.ResponseError('The request failed: Google returned a '
--> 101 'response with code {0}.'.format(response.status_code), response=response)
102
103 def build_payload(self, kw_list, cat=0, timeframe='today 5-y', geo='', gprop=''):
ResponseError: The request failed: Google returned a response with code 404.
サジェストキーワードを取得します。
Google 検索とは少し違い、指定した語句の検索の文脈を返します。
同じ語句でも、文脈が違えば返す結果が変わるのかと思います。
- Python
pytrends.suggestions('Python')
[{'mid': '/m/05z1_', 'title': 'Python', 'type': 'プログラミング言語'},
{'mid': '/m/0cv6_m', 'title': 'ニシキヘビ属', 'type': 'ヘビ'},
{'mid': '/m/05tb5', 'title': 'ニシキヘビ科', 'type': 'ヘビ'},
{'mid': '/m/06bxxb', 'title': 'CPython', 'type': 'トピック'},
{'mid': '/g/1q6j3gsvm', 'title': 'Python', 'type': 'トピック'}]
- Java
pytrends.suggestions('Java')
[{'mid': '/m/07sbkfb', 'title': 'Java', 'type': 'プログラミング言語'},
{'mid': '/m/02p97', 'title': 'JavaScript', 'type': 'プログラミング言語'},
{'mid': '/m/05cntt',
'title': 'JavaScript Object Notation',
'type': 'プログラミング言語'},
{'mid': '/m/045rk', 'title': 'Java仮想マシン', 'type': 'トピック'},
{'mid': '/m/0bzzx', 'title': 'Java Servlet', 'type': 'トピック'}]
カテゴリを取得する
以下に記載されたカテゴリの一覧を返します。
* Google Trends Categories · pat310/google-trends-api Wiki
結果は言語の指定で日本語化されます。 API のパラメータでいうとcat に指定するパラメータの日本語名が何になるのかがわかります。
pytrends.categories()
{'children': [{'children': [{'children': [{'id': 188, 'name': 'クラブ、ナイトライフ'},
{'id': 891, 'name': 'コンサート、音楽祭'},
{'id': 1273, 'name': 'スポーツ観戦'},
{'id': 614, 'name': 'チケット販売'},
{'id': 1086, 'name': '映画祭'},
{'id': 1085, 'name': '映画情報、劇場情報'}],
'id': 569,
'name': 'イベント情報'},
..........
{'children': [{'id': 1339, 'name': 'カーシェアリング'},
{'children': [{'id': 1389, 'name': 'アグリツーリズム'},
{'id': 1005, 'name': 'エコツアー'},
{'id': 1391, 'name': 'ブドウ園、ワイン ツーリズム'},
{'id': 1390, 'name': '観光ツアー'},
{'id': 707, 'name': '冒険旅行'}],
'id': 1004,
'name': 'テーマ旅行'},
{'id': 708, 'name': 'バス、電車'},
{'id': 179, 'name': 'ホテル、宿泊施設'},
{'id': 205, 'name': 'レンタカー、タクシー'},
{'children': [{'id': 1008, 'name': 'テーマパーク'},
{'id': 1074, 'name': 'ビーチ、島'},
{'id': 1120, 'name': '湖、川'},
{'id': 1007, 'name': '公園、庭園'},
{'id': 1119, 'name': '山岳、スキー リゾート'},
{'id': 1006, 'name': '史跡、歴史的建造物'},
{'id': 1009, 'name': '動物園、水族館、自然保護地域'}],
'id': 208,
'name': '観光名所'},
{'children': [{'children': [{'id': 1147, 'name': '自家用航空機'}],
{'children': [{'id': 1019, 'name': 'ツアー旅行'},
{'id': 1392, 'name': '観光局、案内所'}],
'id': 1010,
'name': '旅行代理店、旅行サービス'}],
'id': 67,
'name': '旅行'}],
'id': 0,
'name': 'すべてのカテゴリ'}
API の使い方は以上です。
他の言語のライブラリについて
他の言語も含めると以下ライブラリが見つかりました。
* JavaScript
* pat310/google-trends-api: An API layer on top of google trends
-
Java
-
Python
-
Ruby
- skeleton9/RbGTrends: ruby API to get google trends data
更新されていなさそうです。
- skeleton9/RbGTrends: ruby API to get google trends data
参考
記事作成中に見ていました。
以上です。
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