使用Easy2Digital API，Google趋势获取关键字数据趋势

在以前的Python数字营销人员教程中，我谈到了利用Shopify Apis刮擦竞争对手的产品供稿。此外，您可以监视最新产品并从那里进行定价。目的是调整策略并使您的业务从相同的销售市场中保持最前沿。
从某种意义上说，产品供稿不足以了解市场需求。这是因为您可能不想锚定一个点，他们在销售低调产品或产品趋势一直在下降。然后，不幸的是，您与这些卖家一起测试并最终亏本。这是因为您只是在没有进一步的步骤来分析大局的情况下遵循。
在商业战场上，大局至关重要。最终的消费者搜索趋势是一个关键的含义，可以告诉您那里的需求如何。另外，您可以了解他们正在寻找的主题。
在这片Python教程中，我将浏览如何通过Pytrend从Google Trends API中获取搜索数据。然后，人们可以学习与您内部数据库集成的数据，并确定机会。在本Python教程结束时，您可以掌握如何安装Pytrend和必要的模块。您可以了解可以利用哪些可用API方法和参数。它用于刮擦可用的数据并根据实际需求自定义数据表。
目录：大局很重要，使用Easy2Digital API获取Google趋势的数据

安装Pytrends和导入模块
API方法和参数
关键字和相关维度
随着时间的推移方法的兴趣
搜索趋势图像产生
拔出数据并将其保存在CSV中
为什么搜索趋势数据很重要
Easy2Digital API -Google趋势数据刮板
免费的Easy2Digital令牌和Google趋势的完整Python脚本数据刮板

安装Pytrends和导入模块
像往常一样，在编写代码之前，我们首先要识别所需的模块并在Python脚本中导入这些模块。安装Pytrends非常简单，这仅是通过在MacOS终端中键入此行代码，就可以完成。正如我之前安装的那样，下面附加的屏幕已经存在。如果您想检查笔记本电脑上是否存在，请使用PIP3列表检查。
PIP3安装Pytrends
安装Pytrend之后，我们安装了Pytrends请求模块，该模块可以让我们根据编码中使用的参数调用数据。
来自pytrends.request Import TrendReq
趋势数据可视化非常重要，因为我们在网站上输入了Google趋势，并且结果是作为趋势的图表，这是Google趋势的关键值，使人们可以立即确定机会。因此，我们需要在MacOS终端安装MATPLOT库并在脚本中导入模块，这可以使我们能够与关键字趋势照片一起生成数据。
PIP3安装matplotlib
导入matplotlib
然后，我们导入Pytrends包含在包装中的Pandas库。熊猫可以提供数据结构和操作，以操纵数值表和时间序列
导入大熊猫作为pd
最后但并非最不重要的一点是，CSV是将所有数据存储在文件中所必需的。话虽如此，我们也可以将其上传到Google表。如果您想了解有关信息的更多信息，请查看其他文章-Google Sheet API。
导入CSV
方法和参数
Pytrends具有8种API方法，具有共享的常见参数，并且每种方法都包含开发人员自定义数据拉动维度的参数。例如，如果我们想提取关键字搜索数据趋势，ivey_over_time（）可以实现该功能。它返回何时搜索关键字的历史，索引数据，如Google Trends在时间部分中的兴趣所示。
在该方法中，有一些共享参数，例如KW_LIST，GEO等。开发人员可以填写值和目标，以将相关数据提取以获取商机分析。有关更多详细信息，请访问官方pip.org
目标关键字和相关维度
数据生成的根源是您要研究的关键字，因此无论您喜欢拉的数据类型，例如搜索趋势，国家，主题，相关查询或关键字建议等的数据，我们都必须告诉Python什么是关键字和什么关键字为您定制关键字数据的范围。
基本上，我们需要使用build_payload方法，在选择哪种API方法之前，它将具有3行编码。
首先，用语言和时区定义pytrend，影响可视化和数据时间端点
Pytrends = TrendReq（hl =’en-us’，tz = 360）
其次，定义您旨在获取数据的关键字，Pytrends允许开发人员在每个脚本中最多使用5个关键字。
关键字= [‘iPhone case’，’笔记本电脑架’，’osmo pocket’，’smart home’，’xiaomi’]
然后，使用build_payload方法自定义时间范围，Geo。基本上，如果我们将其保留为空值，则将其设置为默认值。例如，geo =’’意味着它将设置在全球数据中。另一方面，如果我们设置了美国，则数据集仅包括美国市场来源。
pytrends.build_payload（kw_list =关键字，cat = 0，timeFrame =’thoday 5-y’，geo =”，gprop =”）

ivey_over_time（）方法
用兴趣定义一个随时间的方法来定义变量，而这里不需要内部任何参数，因为我们已经在build_payload中定义了。如果我们尝试将其打印出来，那么您可以看到所有数据都在结果中删除。
搜索趋势图像产生
趋势图是我们从第一天使用Google趋势中知道的，并且在直接和直接的方面，而不是利用趋势原始数据，我们需要生成图形照片。
首先，我们将删除iSpartial列，因为这并不涉及趋势。使用带有标签和轴参数的Drop（）方法，我们可以自定义要删除的信息。
data2 = data.drop（labels = [‘iSpartial’]，axis =’列’）
然后，使用plot（）方法定义图像以命名图像标题。
image = data2.plot（title =’Google趋势上的最后5年’）
为了将获取的数据转换为图，我们使用get_figure（）方法。
无花果= image.get_figure（）
最后但并非最不重要的一点是，使用savefig（）方法使用jpg格式保存照片
图。

拔出并保存在CSV中
在上一个Python教程中，我讨论了如何使用CSV模块并将数据保存到CSV中。文件。所以我不会深入研究。如果您有兴趣，请查看其他文章。
data2.to_csv（’googletrends2.csv’，encoding =’utf_8_sig’）

为什么搜索趋势数据很重要
有一个典型的方案来解释搜索趋势在识别商机的重要性，就像我们查看的数学问题一样，如下所示。
{（9809032 * 43）/（5380 + 3435-98090/889343）} * 0 = 0
有时，我们实际上只是进入专业领域，然后从那里开始解决问题，例如从第一名计算配方。实际上，站在上层和大型的情况下进行分析要比所有人都重要得多。
如果您正在经营企业和销售产品，请以iPhone案例为例，您可能会知道对iPhone案件的需求正在下降，这意味着如果您使用包括时间，金钱和创造力在内的相同投资数量，结果逐年越来越少。竞争绝对是激烈的，但主要的挑战是客户购买的购买量减少。
因此，您希望利用Python并将趋势数据集成到您的产品研究和P＆L表中，以便以正确格式确定最佳的适当业务和产品营销策略。
Easy2Digital API -Google趋势数据刮板
如果您发现该脚本可能很复杂，并且还需要您更新脚本并打开和关闭错误，则可以利用Easy2Digital Google趋势数据Scraper API。这是令牌端点，如下所示：
https://www.buyfromlo.com/api/1/googletrend?token=&keyword=
https://www.buyfromlo.com/api/1/topqueries?token=&keyword=
https://www.buyfromlo.com/api/1/trendgeo?token=&keyword=
通过使用这些API端点，您只需要选择特定的端点，添加Easy2Digital令牌和相关的关键字，就可以刮擦。刮擦结果与上面显示的结果相同。
有关营销API的更多详细信息，请查看此页面。

免费的Easy2Digital令牌和Google趋势的完整Python脚本数据刮板
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