Python‘特快’学习小结

本文介绍了一种使用Python脚本自动获取Google趋势搜索结果的方法。通过pyGTrends库,实现了关键词的趋势查询并保存结果。文中还探讨了关键词预处理、查询参数设置及数据解析等问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

pygGTrends
为了自动得获取Google趋势搜索的结果,最初考虑国使用socket来实现,但是一直没法登录,——我是抓包之后完全模拟这个过程,很可惜这条路没走通。后来,在网上搜到一个Python的脚本文件,于是乎就开始鼓弄这些东西。

该脚本相关资料参考:

Programmatic Google Trends API

suryasev/unofficial-google-trends-api

Google趋势搜索说明文档

接下来,汇总一下这一天时间的一些收获,主要在代码上,——实实在在的只为项目,得到结果即可,不关注效率等。

第一阶段 :需要处理词语的预处理,即生成Python可读取的数组结构的二进制文件。具体过程打算用JAVA来实现,下面给出了一个实例。

词组形式:
content=['要','花','要角','得住','你追我','故地重游']
对应的二进制文件形式:
(lp1
S'\xe8\xa6\x81'
p2
aS'\xe8\x8a\xb1'
p3
aS'\xe8\xa6\x81\xe8\xa7\x92'
p4
aS'\xe5\xbe\x97\xe4\xbd\x8f'
p5
aS'\xe4\xbd\xa0\xe8\xbf\xbd\xe6\x88\x91'
p6
aS'\xe6\x95\x85\xe5\x9c\xb0\xe9\x87\x8d\xe6\xb8\xb8'
p7
a.

读取该文件的部分代码为:
import cPickle as p
f=file('testxu')
storedfile=p.load(f)
#print storedfile
for word in storedfile:
#输出数组
print word

第二阶段 :读入预处理后的文件,进行后续处理,处理结果保存在文件中
调试代码如下:
import cPickle as p
from pyGTrends import pyGTrends
words=['奥兰','奥利萨德贝','奥卡姆','奥卡姆剃刀','奥古斯丁','奥古斯都','奥地利','奥地利帝国','奥塞罗','奥塞罗特']
for i in words:
print '**********************************************'
connector = pyGTrends('tdk.xumm@gmail.com','******') connector.download_report((i),date='ytd',scale=0)
#print connector.csv()
resultfile =i
result=connector.csv()
#
f=file(resultfile,'w')
p.dump(result,f)
f.close()
del result
#
f=file(resultfile)
storedfile = p.load(f)
print storedfile
print '**********************************************'

第三阶段 :解析第二阶段获取的数据,做进一步处理,该部分使用java实现
保存结果格式如下所示:
S'ea\xc6,ea\xc6 (std error),ea\xc6C\x00,ea\xc6C\x00 (std error)\nApr 6 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nApr 13 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nApr 20 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nApr 27 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nMay 4 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nMay 11 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nMay 18 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nMay 25 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJun 1 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJun 8 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJun 15 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJun 22 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJun 29 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJul 6 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJul 13 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJul 20 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJul 27 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nAug 3 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nAug 10 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nAug 17 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nAug 24 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nAug 31 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nSep 7 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nSep 14 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nSep 21 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nSep 28 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nOct 5 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nOct 12 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nOct 19 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nOct 26 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nNov 2 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nNov 9 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nNov 16 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nNov 23 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nNov 30 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nDec 7 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nDec 14 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nDec 21 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nDec 28 2008 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJan 4 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJan 11 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJan 18 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nJan 25 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nFeb 1 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nFeb 8 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nFeb 15 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nFeb 22 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nMar 1 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nMar 8 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nMar 15 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nMar 22 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nMar 29 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%\nApr 5 2009 , 0 , >10% , 0 , >10%'
p1
.

注:以上文件是UTF-8编码的二进制内容,检索词是“奥卡姆”和“奥卡姆剃刀”。

需要说明的几个问题:
1、每次查询都要登录,怀疑Google是否会有相关限制,——待测试;
2、每次查询提交的关键词应该大于1个,否则返回结果会有误,可能会将每个字节作为关键词进行查询,这应该是代码中的一个bug;
3、各查询参数还需要再研究。

添加:

:20090408
第一阶段不用这样做了,可以采用以下代码段,实现逐行读取文件到一个元组中:
import re
filename='sohu_women.dict'
fp = open(filename, "r")
content = fp.readlines()
for i in content:
print i

标题基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台研究AI更换标题第1章引言介绍社区便民服务平台的研究背景、意义,以及基于SpringBoot+Vue技术的研究现状和创新点。1.1研究背景与意义分析社区便民服务的重要性,以及SpringBoot+Vue技术在平台建设中的优势。1.2国内外研究现状概述国内外在社区便民服务平台方面的发展现状。1.3研究方法与创新点阐述本文采用的研究方法和在SpringBoot+Vue技术应用上的创新之处。第2章相关理论介绍SpringBoot和Vue的相关理论基础,以及它们在社区便民服务平台中的应用。2.1SpringBoot技术概述解释SpringBoot的基本概念、特点及其在便民服务平台中的应用价值。2.2Vue技术概述阐述Vue的核心思想、技术特性及其在前端界面开发中的优势。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue如何有效整合,以提升社区便民服务平台的性能。第3章平台需求分析与设计分析社区便民服务平台的需求,并基于SpringBoot+Vue技术进行平台设计。3.1需求分析明确平台需满足的功能需求和性能需求。3.2架构设计设计平台的整体架构,包括前后端分离、模块化设计等思想。3.3数据库设计根据平台需求设计合理的数据库结构,包括数据表、字段等。第4章平台实现与关键技术详细阐述基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台的实现过程及关键技术。4.1后端服务实现使用SpringBoot实现后端服务,包括用户管理、服务管理等核心功能。4.2前端界面实现采用Vue技术实现前端界面,提供友好的用户交互体验。4.3前后端交互技术探讨前后端数据交互的方式,如RESTful API、WebSocket等。第5章平台测试与优化对实现的社区便民服务平台进行全面测试,并针对问题进行优化。5.1测试环境与工具介绍测试
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