Aperçu
Google Trends fournit des informations précieuses sur les tendances de recherche et la popularité des mots-clés. Cependant, Google ne propose pas d’API officielle pour accéder à ces données. Heureusement, la bibliothèque Pytrends nous permet d’accéder aux données de Google Trends en utilisant Python.
Dans ce tutoriel, nous vous guiderons à travers l’installation et la configuration de Pytrends, et nous vous montrerons comment effectuer une recherche simple et interpréter les résultats.
Prérequis
Pour suivre ce tutoriel, vous devez avoir :
- Python 3 installé
- Des connaissances de base en programmation Python
- Une connaissance de l’utilisation des packages Python
Installation
Pour installer Pytrends, utilisez simplement pip :
pip install pytrends
Configuration de Pytrends
Pour commencer à utiliser Pytrends, importez d’abord les bibliothèques nécessaires et établissez une connexion à Google Trends :
from pytrends.request import TrendReq
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)
Ici, nous avons défini la langue sur l’anglais (hl='en-US') et le fuseau horaire sur UTC+0 (tz=360).
Effectuer une recherche de base
Maintenant, effectuons une recherche simple pour voir l’intérêt au fil du temps pour le mot-clé “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)
Ce code définit une liste de mots-clés, définit la période de temps sur les cinq dernières années (timeframe='today 5-y'), et laisse vide l’emplacement géographique et la propriété Google. La méthode interest_over_time() retourne un DataFrame contenant les données d’intérêt.
Comprendre les résultats
Le DataFrame résultant contient l’intérêt de recherche pour le mot-clé “Python” au cours des cinq dernières années. Les valeurs représentent l’intérêt de recherche par rapport au point le plus élevé dans la période de temps spécifiée, 100 étant la popularité maximale.
Conclusion
Dans cet article, nous avons présenté Pytrends, une API non officielle de Google Trends pour Python, et nous avons démontré comment l’installer et le configurer. Nous avons effectué une recherche de base en utilisant la bibliothèque et discuté de la manière d’interpréter les résultats.
Dans les prochains articles, nous plongerons plus en profondeur dans des fonctionnalités plus avancées de Pytrends, telles que l’analyse de l’intérêt au fil du temps, l’exploration de l’intérêt par région, et la découverte de sujets et requêtes connexes. Restez à l’écoute !
REMARQUE : Pytrends utilise une API non officielle. Veuillez utiliser ici pour les problèmes.
SAMPLE CODE : https://github.com/hobbyworker/google-trend-for-python