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この記事は、pytrendsの使い方をまとめています。 pytrendsのインストールは、次の記事にまとめています。 インストールがまだの場合、上記記事をご覧ください。 インストールしている前提で話を進めていきます。 本記事の内容• APIへの接続• APIの共通パラメータ• API関数 API関数は、実際に動くコードとともに説明しています。 APIへの接続 Googleへ接続 pytrendsを利用する際は、必ず記述します。 このコードにより、Google Trendsに接続しています。 from pytrends. しかし、Googleから利用制限を受けている場合は、そうではありません。 短時間の間に、Googleに対してプログラムなどでアクセスすれば利用制限を受けることがあります。 このように利用制限を受けている場合の抜け道が、用意されています。 そのコードが以下。 from pytrends. 203. 233. 1 抜け道のポイントは、proxiesです。 プロキシ設定ですね。 複数のプロキシを指定する場合は、次のように記述します。 203. 233. 201. 123. そうすれば、利用制限も関係なくなりますよね。 余談になりますが、プロキシ経由で利用制限を突破するケースが多いです。 Googleの画像認証を突破するサービスでも、プロキシ経由のオプションがありました。 そのサービスに関しては、下記記事で説明しています。 Googleのサービスへプログラムで大量にアクセスする場合、プロキシ経由は必要ということなのでしょう。 検索条件の事前セット Google Trendsで検索する情報をセットするコードです。 関数においてもセットするパターン、事前にセットするパターンが存在します。 APIの共通パラメータ 関数で共通に用いられるパラメータを説明していきます。 複数指定は、以下のようにリストで記述します。 これを指定すれば、検索範囲を絞ることができます。 指定する値は、以下ページを参照。 指定しない場合は、カテゴリー指定なしとなります。 また、「0」は、カテゴリー指定なしと同じことです。 timeframe 対象とする期間です。 指定しない場合は、5年間です。 指定方法は、以下。 設定値 対象期間 2019-01-01 2020-05-22 2019-01-01 2020-05-22 期間により変動 today 5-y 5年間 1週間毎 today -m 1,2,3のみ指定可 ヶ月間 1日毎 now -d 1,7のみ指定可 日間 8分、1時間毎 now -H 1,4のみ指定可 時間 1分毎 設定値により、データの粒度も変わります。 ここで言う粒度には、1週間毎、1日毎、8分毎、1分毎の時間間隔です。 対象期間が270日より大きくなれば、粒度は1週間になります。 逆に言えば、270日以内であれば、粒度は1日毎ということです。 geo 対象とする地域です。 指定しない場合は、全世界対象です。 日本のみを対象とする場合、「JP」と記述します。 また、さらに地域を絞ることができます。 2文字の略称を追加すれば、絞り込みが可能のようです。 アラバマ州(Alabama:AL)なら、 「US-AL」と記述します。 しかし、日本においては指定方法が異なります。 そもそも、都道府県の英字2文字の略称なんて見たこともありません。 日本の場合は、都道府県コードを設定します。 正確には、ISO 3166-2:JPを記述すればよいです。 例えば、大阪を指定する場合は、「JP-27」と記述します。 これにより、大阪まで地域を絞り込むことが可能となります。 gprop 対象とするフィルターです。 以下のことですね。 指定しない場合は、「すべて」となります。 設定できる値は、以下。 設定値 フィルター名 images 画像 youtube 動画 news ニュース froogle ショッピング tz 世界標準時(UTC)に合わせる場合に指定します。 設定する値は、分単位です。 そして、9時間をマイナスにすればUTCに合わせることができます。 9時間は、540分です。 そのため、「-540」と設定することになります。 ただ、このパラメータの値による効果があるのかは不明です。 API関数 関数にパラメータがない場合は、次のコードで事前に設定します。 pytrends. Interest Over Time 戻り値:DataFrame トレンドの時系列変化を取得します。 Google Trends上では、「Interest over time」項目のデータです。 Twitter isPartial date 2020-05-10 99 False 2020-05-11 97 False 2020-05-12 92 False 2020-05-13 100 False 2020-05-14 98 False 2020-05-15 92 False 2020-05-16 91 False 2020-05-17 95 False 2020-05-18 89 False 2020-05-19 93 False Historical Hourly Interest pytrends. 1時間単位でデータを取得するため、指定する期間には注意です。 そうしないと、Googleから返答が戻ってきません。 そして、設定する期間はなるべく短くしましょう。 sleep Googleから利用制限を受けた場合に設定します。 設定する値(数値)が大きいほど、Googleへのアクセスする間隔時間を大きくするようです。 キーワードに「Twitter」を設定します。 期間は、10日間です。 Twitter isPartial date 2020-05-10 00:00:00 0 False 2020-05-10 01:00:00 0 False 2020-05-10 02:00:00 49 False... 2020-05-19 22:00:00 71 False 2020-05-19 23:00:00 69 False 2020-05-20 00:00:00 59 False Interest by Region pytrends. Google Trends上では、「Interest by subregion」項目のデータです。 resolution 設定可能な値は以下。 CITY• COUNTRY• DMA• REGION 機能しているを確認できたのは、COUNTRYとCITYだけです。 実行の箇所で説明します。 しかし、機能していません。 Falseの場合、地域のISOコードを取得しません。 head 10 上記コードの実行結果です。 geoCode Twitter geoName 三重県 JP-24 67 京都府 JP-26 71 佐賀県 JP-41 70 兵庫県 JP-28 69 北海道 JP-01 78 千葉県 JP-12 74 和歌山県 JP-30 66 埼玉県 JP-11 74 大分県 JP-44 74 大阪府 JP-27 66 Related Topics pytrends. Google Trends上では、「Related topics」項目のデータです。 「Top」と「Rising」を同時に取得します。 次のコードは結果を工夫して、表示するようにしています。 Pandasのデータフレーム操作の理解が必要です。 head 10 print df[keyword]['rising']. head 10 上記コードの実行結果です。 上の表示部分は、「Related topics」の「Top」です。 下の表示部分は、「Related topics」の「Rising」です。 Google Trends上では、「Related queries」項目のデータです。 「Top」と「Rising」を同時に取得します。 次のコードは結果を工夫して、表示するようにしています。 Pandasのデータフレーム操作の理解が必要です。 head 10 print df[keyword]['rising']. head 10 上記コードの実行結果です。 上の表示部分は、「Related queries」の「Top」です。 下の表示部分は、「Related queries」の「Rising」です。 query value 0 seo 対策 100 1 seo 会社 44 2 seo 対策 会社 34 3 google seo 22 4 逆 seo 対策 21 5 seo 対策 nya s com ニャース vivi 21 6 seo 検索 20 7 ブログ seo 18 8 seo チェキ 16 9 wordpress 13 query value 0 ジオコード seo 対策 という ワード で 1 位 取れ ない 101350 1 モデーア ワンダーランド 33250 2 逆 seo nya s com vivi 専門 24950 3 逆 seo 株式 会社 ニャース 相談 vivi 18700 4 誹謗 中傷 対策 seo 対策 vivi 株式 会社 ニャース nya s com 画像 検... 17800 5 逆 seo 対策 vivi 集客 ニャース 17400 6 逆 seo vivi 集客 ニャース 17150 7 知恵袋 削除 seo 対策 vivi 株式 会社 ニャース nya s com 風評 対策... 15600 8 逆 seo 管理 nya s com vivi 14350 9 知恵袋 削除 seo 対策 vivi 株式 会社 ニャース nya s com 虫眼鏡 出来... 12750 Trending Searches pytrends. Google Trends上では、「Recently trending」項目のデータです。 pnを指定します。 0 0 小日向えり 1 宇都宮コロナ 2 岡井千聖 3 フジロック 4 ミズノマスク 5 アズールレーン 6 ヒカキン寄付 7 江口拓也 8 仲里依紗 9 岩田剛典 10 大阪緊急事態宣言 11 賭博罪 12 高嶋ちさ子 13 ムビラ 14 装甲娘 15 バーガーキング 16 名探偵ピカチュウ 17 安倍昭恵 18 新た真剣佑 19 種苗法 上の画像と同じ結果ですね。 上位20個まで取得できます。 Top Charts pytrends. しかし、動きません。 おそらく、Google側におけるトップチャートの仕様が変更したためだと思います。 月間トップチャートなるものが、Google Trends上では存在しません。 どうやら、以前には存在したようですが・・・ 今でも、年間トップチャートは見れるようです。 ただ、仕様が変更したので年間トップチャートも取得できないものだと思われます。 Suggestions pytrends. suggestions keyword 戻り値:dictionary サジェストキーワードを取得します。 keyword 必須項目です。 複数指定は、不可。 「Twitter」を設定します。 suggestions 'Twitter' print dc 上記コードの実行結果です。 キーワードプランナーで出力されるものを使う方がよいでしょう。 Categories pytrends. categories 戻り値:dictionary Google Trends上のカテゴリ一覧を取得します。 categories print dc 上記コードの実行結果です。 省略していますが、大きいデータが取得されています。

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モデルの瑛茉ジャスミン(23)が、雑誌『ViVi』の公式インスタグラムに登場。 セクシーなランジェリー姿を公開し、注目を集めている。 白いレースのブラジャーを身に着けた瑛茉ジャスミンの胸元には、胸の谷間がクッキリ。 ブラとショーツのセットで 1900円なんです??? ViVi7月号でエマジャスが紹介してるから、チェックしてみてね?? キュートなレモン色のブラジャーからは、やはりクッキリした美しい谷間が。 スレンダーなイメージの彼女には珍しく、グラマラスな仕上がりになっている。 「最高です」 「セクシーかわいい」 「エロジャス」 といったセクシーさを称える声に混じって、 「上に羽織りなさいよ、お爺ちゃん心配ですよ 可愛い過ぎてね 笑」 という「心配コメント」も寄せられていた。 View this post on Instagram vivi?? A post shared by 瑛茉ジャスミン えろじゃす? しらべぇ編集部では、全国20〜60代の女性687名に「下着について」の調査を行なったところ、「ここ1年ほど、ブラジャーは買っていない」と答えた人は、全体で40. 瑛茉ジャスミンと同じ20代女性も39. 9%という結果になり、「ブラジャーをあまり買い換えない」女性は比較的多いことが分かった。 そんな彼女が「胸を盛った」姿はセクシーで、若い女性のみならず男性陣からも称賛が寄せられている。 (文/しらべぇ編集部・星子) 【調査概要】方法:インターネットリサーチ「Qzoo」調査期間:2016年12月16日〜2016年12月19日 対象:全国20代〜60代の女性687名(有効回答数.

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