Visión general
Google Trends proporciona información valiosa sobre las tendencias de búsqueda y la popularidad de las palabras clave. Sin embargo, Google no ofrece una API oficial para acceder a estos datos. Afortunadamente, la biblioteca Pytrends nos permite acceder a los datos de Google Trends usando Python.
En este tutorial, le guiaremos a través de la instalación y configuración de Pytrends, y demostraremos cómo realizar una búsqueda simple e interpretar los resultados.
Prerrequisitos
Para seguir este tutorial, deberá tener:
- Python 3 instalado
- Conocimientos básicos de programación en Python
- Familiaridad con el uso de paquetes de Python
Instalación
Para instalar Pytrends, simplemente use pip:
pip install pytrends
Configuración de Pytrends
Para comenzar a utilizar Pytrends, primero importe las bibliotecas necesarias y establezca una conexión con Google Trends:
from pytrends.request import TrendReq
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)
Aquí, establecemos el idioma en inglés (hl='en-US') y la zona horaria en UTC+0 (tz=360).
Realizar una búsqueda básica
Ahora, realizaremos una búsqueda simple para ver el interés a lo largo del tiempo por la palabra clave “Python”:
keywords = ['Python']
pytrends.build_payload(keywords, timeframe='today 5-y', geo='', gprop='')
interest_over_time_df = pytrends.interest_over_time()
print(interest_over_time_df)
Este fragmento de código define una lista de palabras clave, establece el marco de tiempo en los últimos cinco años (timeframe='today 5-y') y deja vacía la ubicación geográfica y la propiedad de Google. El método interest_over_time() devuelve un DataFrame que contiene los datos de interés.
Comprender los resultados
El DataFrame resultante contiene el interés de búsqueda de la palabra clave “Python” en los últimos cinco años. Los valores representan el interés de búsqueda en relación con el punto más alto en el marco de tiempo especificado, siendo 100 el pico de popularidad.
Conclusión
En este post, presentamos Pytrends, una API no oficial de Google Trends para Python, y demostramos cómo instalarla y configurarla. Realizamos una búsqueda básica usando la biblioteca y discutimos cómo interpretar los resultados.
En los próximos posts, nos adentraremos en funcionalidades más avanzadas de Pytrends, como analizar el interés a lo largo del tiempo, explorar el interés por región y descubrir temas y consultas relacionados. ¡Manténgase atento!
NOTA: pytrends utiliza una API no oficial. Por favor, utilice aquí para problemas.
SAMPLE CODE : https://github.com/hobbyworker/google-trend-for-python