Easy2DigitalAPIとYouTubeキーを使用してYouTubeビデオデータをスクレイプ

On By In Python

前の章では、Pythonプログラミングを介して検索クエリでYouTube APIキーとスクレイプビデオを作成する方法について説明しました。基本的に、YouTubeのビデオスクレイピングの美しさは、料金を支払い、研究を数分で行い、ブランドとeコマースストアの製品レビューのコンテンツ作成にもっと焦点を当てる必要がないことです。これは非常に効率的な方法です。

しかし、より良いYouTuberをフィルタリングするために、これらのフェッチされたビデオだけを選択するだけでは十分ではありません。一方、ビュー、コメント、いいね、嫌いなものなどのビデオデータを調べる必要があります。より良い候補リストを作成するのに役立ちます。また、デフォルトでは、YouTube Data API V3を使用すると、開発者は上位50個のビデオをこすります。十分ではないかもしれないと思います。それは、ビデオが低い位置にランク付けされる可能性のある二次層のYouTuberを逃す可能性があるからです。しかし、コンテンツはかなり良くて魅力的です。

上記のデータを取得する方法については話していません。したがって、このPythonチュートリアル6では、以前のYouTubeビデオスクレイピングPythonスクリプトを引き続き使用し、YouTubeデータAPIビデオデータを説明します。データを取得するためにコードを作成する方法を学ぶことができます。また、検索クエリ結果から50枚以上のビデオを削る方法を習得することもできます。

目次：Easy2DigitalAPIとYouTubeのキーをレバレッジして、ビュー、コメント、およびトップランキングのビデオから50を超えるビデオのデータをこすります。

YouTube Data API-ビデオドキュメント

まず最初に、このプラットフォームAPIドキュメントリファレンスから常に開始します。 WeChat Auto-Reply、Facebook Messengerなど、APIを活用するプラットフォームはどれですか？前回、検索リストの方法をチェックアウトしました。ここでは、ビデオセクションをチェックしてみます。

次のJSON構造からわかるように、ビデオリソースの形式を示しているので、ビデオにはデータを取得するすべてのビデオをリストするリスト（）があります。ビュー、コメント、いいね！などのような必要なデータは、理解できる統計です。

"統計"： {

「ViewCount」：署名の長い、

「偶然」：署名されていない長い、

「DislikeCount」：署名されていない長い、

「FavouriteCount」：署名の長い、

「CommentCount」：署名されていない長い

}、.......

可変VID_RESPONSEを作成し、YouTubeビデオリストメソッドに渡し、統計データ分割を要求します。 Vid_idsは、以前のsearch.list（）からのものです。これは、検索クエリ結果のビデオを表す変数です。

vid_request = youtube.videos（）。リスト（

part = '統計'、

id = vid_ids

））

コードを実行しようとすると、必要なデータが較正されているため、機能していることがわかります。ビデオデータは、ビデオurl yt_linkをフォローアップしています。

ビデオデータサンプル：

Homeautomationx

リングスポットライトカメラは購入する価値がありますか？

https://youtu.be/u-06wewtask

{'dind'： 'youtube＃videoListreSponse'、 'etag'： 'dusiampvqb55j6iit_rnm'、 'items'：[{'dind'： 'youtube＃video'、 'etag'： 'rak9ja0g6clmeveuqlcqhe0ivmc'、 'u-' u-'：' u-0ivmc '、 06wewtask '、' statistics '：{' viewcount '：' 136516 '、' wickount '：' 1214 '、' dislikecount '：' 232 '、' faveitecount '：' 0 '、' commentcount '：' 234 '}}] 、 'pageinfo'：{'totalResults'：1、 'resultsperpage'：1}}

YouTube検索クエリ結果からビデオパフォーマンスを取得する方法

すべてのデータがアイテムの下にあることがわかります。また、上記のように、私たちが取得しようとしているデータは統計に基づいています。また、各ビデオID-DATAを取得する必要があるため、ループも作成します。以前の記事に似ているため、詳細は詳しく説明しません。データの場所を識別する方法を学びたい場合は、この記事をご覧ください。

vid_response ['items']のアイテムの場合：

vid_view =（item ['Statistics'] ['ViewCount']）

印刷（vid_view）

また、一部のビデオにはコメントやいいね！がない場合があります。したがって、スクレイピングプロセスのエラーを回避するために、欠落しているデータ値に合格することを除いて、try/を使用できます。

次に、Bをコマンドしようとし、結果に上位50のビデオパフォーマンスがすべて表示されるのを見ることができます。

検索結果からできるだけ多くのビデオを削る方法

ご存知のように、デフォルトでYouTube Data APIは最大に応答できます。しかし、検索クエリからの50のビデオは、実際、検索結果のビデオの量は50をはるかに超えています。まず最初に、YouTube検索リストが関連するパラメーターがページごとにデータを取得するための関連パラメーターを提供するかどうかを確認する必要があります。

以下にスクリーンキャップが示すように、Page Tokenというパラメーターを見つけることができます。これは、プリまたは次のページでビデオをフェッチするために使用できます。

また、1つのページをスクレイプするために作成したブロックとボディ全体をループしてフェッチする必要があるため、マスターレベルのスクリプトで呼び出された他のループを使用する必要があります。

構文と引数：

while ：

<ステートメント（s）>

<ステートメント（s）>は、繰り返し実行されるブロックを表し、しばしばループの本体と呼ばれます。これは、IFステートメントのように、インデントで示されます。

最初に、最初のページから開始するため、次のページトークンという名前の変数を作成します。

次に、while関数を渡します。これは、それが本当であると定義されます。現在の準備が整ったボディとブロックをインデントして単一のページを作成することを忘れないでください。これは、ブロック全体のループに使用されている間にPythonに指示されているためです。また、Max result = 50を設定し、パラメーターページトークンを使用し、変数次のページトークンをその値として設定します。

ページのフェッチが完了したら、次のページをこすり、次のページが存在しない場合は、Pythonに次のページを停止するように指示するコードを追加する必要があります。

NextpageToken

nextpageToken = search_response.get（ 'nextpageToken'）

NextPagetokenでない場合：

break

CSVの書き込み需要をブロック内に保持することを忘れないでください。Pythonに、各ループのファイルに新しいページビデオデータを保存するように指示するためです。

物事が指示どおりに行われた場合、すべてのビデオデータを生成してCSVに渡すことができます。

たとえば、「リングスポットライトカメラ」を検索し、この検索クエリから271本のビデオを入手します。このファイルをインフルエンサーマーケティングリサーチとリクルートメントダッシュボードに接続している場所にこのファイルを設定すると、ダッシュボードは新しいYouTuberが表示されるものを自動的に表示できます。 。今後のPythonチュートリアルの章では、外部RAWデータが更新された状態で自動更新を作成する方法で説明します。

Easy2Digital APIを活用します

スクリプトが複雑である可能性があり、スクリプトを更新してバグのオンとオフを修正する必要がある場合は、Easy2Digital YouTubeボットAPIを活用できます。次のようにトークンのエンドポイントは次のとおりです。

https://www.buyfromlo.com？token =＆youtubekey=&keyword=&pageofresult=

このAPIエンドポイントを使用することにより、YouTubeキー、Easy2Digitalトークン、およびビデオコンテンツに関連するキーワードと、キーワード（最大5ページのSERP）の結果の合計ページを追加する必要があります。スクレイプされた結果は、上記の結果と同じです。

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