有了這個(gè)庫，這些爬蟲都不用親自寫了！
想必大家平時(shí)可能會(huì)做一些數(shù)據(jù)分析，那么數(shù)據(jù)分析肯定就少不了數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)從哪里來呢？我們可以通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲來爬取數(shù)據(jù)，但是這個(gè)還是需要耗費(fèi)一定時(shí)間的。
這時(shí)候就會(huì)有朋友說了，有沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)呢？當(dāng)然有了，今天就給大家分享一個(gè)基于 Python 的、簡(jiǎn)便易用的數(shù)據(jù)接口，可能包含我們想要的各種各樣的數(shù)據(jù)。
簡(jiǎn)介
這個(gè)庫的名字叫 GoPUP，GitHub 主頁是：https://github.com/justinzm/gopup
這其實(shí)是一個(gè)基于公開 API 的數(shù)據(jù)接口庫，這個(gè)庫封裝了各種各樣的方法，比如通過 wx_hot_list 這個(gè)方法我們就可以獲取實(shí)時(shí)的微信熱門文章榜單。
基本使用
下面我們來簡(jiǎn)單介紹下它的使用方法，首先是安裝，使用 pip3 即可：
pip3 install gopup
因?yàn)檫@個(gè)庫會(huì)不斷升級(jí)，如果要升級(jí)的話大家可以運(yùn)行如下命令：
pip3 install -U gopup
安裝完畢之后就可以開始使用了，其實(shí)使用起來還是非常簡(jiǎn)單的。
比如這里我們以「微博指數(shù)」為例來說明下用法，官方文檔見 http://doc.gopup.cn/#/data/index_data?id=微博指數(shù)數(shù)據(jù)
接口: weibo_index
目標(biāo)地址: https://data.weibo.com/index/newindex
描述: 獲取指定 詞語 的微博指數(shù)
輸入?yún)?shù)
| 名稱 | 類型 | 必須 | 描述 |
|---|---|---|---|
| word | str | Y | 關(guān)鍵詞 |
| time_type | str | Y | time_type="1hour"; 1hour, 1day, 1month, 3month 選其一. |
輸出參數(shù)
| 名稱 | 類型 | 默認(rèn)顯示 | 描述 |
|---|---|---|---|
| date | datetime | Y | 日期-索引 |
| index | float | Y | 指數(shù) |
大家可以看到，這個(gè)接口的目標(biāo)地址實(shí)際上就是一個(gè)公開 API，然后我們只需要輸入對(duì)應(yīng)的詞語和時(shí)間段，就可以輸出對(duì)應(yīng)的指數(shù)結(jié)果。
接口用法如下：
import gopup as gp
df_index = gp.weibo_index(word="疫情", time_type="3month")
print(df_index)
這里我們先導(dǎo)入了 gopup 庫，然后調(diào)用了它的 weibo_index 方法，傳入關(guān)鍵詞和時(shí)間段，這里我們查詢的是最近三個(gè)月的疫情對(duì)應(yīng)的微博指數(shù)，也就對(duì)應(yīng)這個(gè)詞在微博的熱度。
運(yùn)行結(jié)果如下：
疫情
index
2022-07-04 1518338
2022-07-05 1950590
2022-07-06 1924655
2022-07-07 1825620
2022-07-08 1768546
... ...
2022-09-30 2083183
2022-10-01 1365015
2022-10-02 1498437
2022-10-03 1323310
2022-10-04 1244449
[93 rows x 1 columns]
可以看到輸出的實(shí)際上是 Pandas 的 DataFrame 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如果我們用 Jupyter 運(yùn)行的話可能更直觀一些。
安裝并運(yùn)行 Jupyter
pip3 install jupyter
jupyter notebook
運(yùn)行類似的代碼，結(jié)果如下：
我們還可以進(jìn)一步將其轉(zhuǎn)化為可視化圖表：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.title("微博「疫情」熱度走勢(shì)圖")
plt.xlabel("時(shí)間")
plt.ylabel("指數(shù)")
plt.plot(df_index.index, df_index['疫情'], '-', label="指數(shù)")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()
結(jié)果如下：
這樣通過簡(jiǎn)單的幾行代碼我們就可以輕松將某個(gè)詞的熱度走勢(shì)可視化出來了，繪制成折線圖之后，熱度走勢(shì)一目了然。
更多數(shù)據(jù)
當(dāng)然上面僅僅是冰山一角，GoPUP 集成了各種公開 API，就像個(gè)爬蟲一樣給各種 API 提供了封裝，數(shù)據(jù)可謂是應(yīng)有盡有。
根據(jù) GoPUP 的簡(jiǎn)介，這里面的數(shù)據(jù)包括這些類別：
指數(shù)數(shù)據(jù)：微博指數(shù)數(shù)據(jù)，百度指數(shù)數(shù)據(jù)，百度搜索數(shù)據(jù)，百度資訊指數(shù)，百度媒體指數(shù)，百度需求圖譜，百度人群畫像年齡分布，百度人群畫像性別分布，百度人群畫像興趣分布；
算數(shù)數(shù)據(jù)：算數(shù)指數(shù)數(shù)據(jù)，算數(shù)相關(guān)性分析，算數(shù)地域分析，算數(shù)城市分析，算數(shù)年齡分析，算數(shù)性別分析，算數(shù)用戶閱讀興趣分類，谷歌指數(shù)數(shù)據(jù)，谷歌指數(shù)數(shù)據(jù)，谷歌事實(shí)查證；
宏觀數(shù)據(jù)：中國宏觀數(shù)據(jù)，中國宏觀杠桿率數(shù)據(jù)，貨幣匯率數(shù)據(jù)；
利率數(shù)據(jù)：Shibor數(shù)據(jù)，Shibor報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)，Shibor均值數(shù)據(jù)，LPR數(shù)據(jù)；
公司數(shù)據(jù)：千里馬公司，獨(dú)角獸公司，倒閉公司，商業(yè)特許經(jīng)營公司；
信息數(shù)據(jù)：新聞聯(lián)播文字稿；
生活數(shù)據(jù)：中國油價(jià)數(shù)據(jù)，汽柴油歷史調(diào)價(jià)信息，調(diào)價(jià)日的地區(qū)油價(jià)歷史數(shù)據(jù)；
詩詞數(shù)據(jù)：唐代詩人，唐詩數(shù)據(jù)；
影視數(shù)據(jù)：實(shí)時(shí)電影票房數(shù)據(jù)，單日電影票房數(shù)據(jù)，單日影院票房數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)電視劇播映指數(shù)，實(shí)時(shí)綜藝播映指數(shù)，藝人商業(yè)價(jià)值，藝人流量?jī)r(jià)值；
全國高校數(shù)據(jù)：全國普通高等學(xué)校名單，全國成人高等學(xué)校名單，全國高等學(xué)校詳情數(shù)據(jù)；
疫情數(shù)據(jù)：網(wǎng)易疫情數(shù)據(jù)，丁香園疫情數(shù)據(jù)……
當(dāng)然這個(gè)庫也在不斷更新，更多詳細(xì)的內(nèi)容大家可以到官方文檔了解下：http://doc.gopup.cn/#/README
有了這些數(shù)據(jù)，我們做數(shù)據(jù)分析和可視化就不用再去寫爬蟲啦，直接拿來用就好了，簡(jiǎn)直不要太方便！
好了，關(guān)于 GoPUP 就介紹這么多了，大家可以來試試看吧～
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