Ikhtisar

Google Trends memberikan wawasan yang berharga tentang tren pencarian dan popularitas kata kunci. Namun, Google tidak menawarkan API resmi untuk mengakses data ini. Untungnya, perpustakaan Pytrends memungkinkan kita untuk mengakses data Google Trends menggunakan Python.

Dalam tutorial ini, kami akan memandu Anda melalui instalasi dan pengaturan Pytrends, dan menunjukkan cara melakukan pencarian sederhana dan menginterpretasikan hasilnya.

Persyaratan

Untuk mengikuti tutorial ini, Anda harus memiliki:

  • Python 3 terinstal
  • Pengetahuan dasar tentang pemrograman Python
  • Familiaritas dengan menggunakan paket Python

Instalasi

Untuk menginstal Pytrends, cukup gunakan pip:

pip install pytrends

Menyiapkan Pytrends

Untuk mulai menggunakan Pytrends, impor perpustakaan yang diperlukan dan buat koneksi ke Google Trends:

from pytrends.request import TrendReq

pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)

Di sini, kami mengatur bahasa ke bahasa Inggris (hl='en-US') dan zona waktu ke UTC+0 (tz=360).

Melakukan Pencarian Dasar

Sekarang, mari lakukan pencarian sederhana untuk melihat minat dari waktu ke waktu untuk kata kunci “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)

Potongan kode ini mendefinisikan daftar kata kunci, mengatur jangka waktu ke lima tahun terakhir (timeframe='today 5-y'), dan mengosongkan lokasi geografis dan properti Google. Metode interest_over_time() mengembalikan DataFrame yang berisi data minat.

Memahami Hasil

DataFrame hasilnya berisi minat pencarian untuk kata kunci “Python” selama lima tahun terakhir. Nilai-nilai tersebut mewakili minat pencarian relatif terhadap titik tertinggi dalam jangka waktu yang ditentukan, dengan 100 menjadi puncak popularitas.

Kesimpulan

Dalam posting ini, kami memperkenalkan Pytrends, sebuah API Google Trends tidak resmi untuk Python, dan menunjukkan cara menginstal dan menyiapkannya. Kami melakukan pencarian dasar menggunakan perpustakaan dan membahas cara menginterpretasikan hasilnya.

Dalam posting yang akan datang, kami akan membahas lebih dalam tentang fungsionalitas Pytrends yang lebih canggih, seperti menganalisis minat dari waktu ke waktu, mengeksplorasi minat menurut wilayah, dan mengungkap topik dan kueri terkait. Tetaplah terhubung!

CATATAN : pytrends menggunakan API tidak resmi. Silakan gunakan di sini untuk masalah.

SAMPLE CODE : https://github.com/hobbyworker/google-trend-for-python