Análisis de tendencias con PyTrend en Python: Tutorial
Introducción
PyTrend es una biblioteca de Python que permite realizar análisis de tendencias de búsqueda en Google Trends. Esta biblioteca proporciona una serie de funciones y métodos que permiten obtener información sobre la popularidad de términos de búsqueda a lo largo del tiempo, en diferentes países y regiones.
En este tutorial, aprenderemos a utilizar PyTrend para realizar análisis de tendencias de búsqueda. Comenzaremos por instalar la biblioteca y configurar nuestro entorno de trabajo. Luego, veremos cómo realizar consultas básicas para obtener información sobre la popularidad de términos de búsqueda. Finalmente, exploraremos algunas funciones y métodos avanzados de PyTrend.
Instalación y configuración
Para instalar PyTrend, podemos utilizar el gestor de paquetes pip:
pip install pytrend
Una vez instalada la biblioteca, podemos importarla en nuestro código:
import pytrend
Para configurar nuestro entorno de trabajo, debemos especificar nuestra clave de API de Google. Esta clave se puede obtener creando un proyecto en la Consola de Google Cloud Platform.
Una vez que tengamos nuestra clave de API, podemos configurarla en PyTrend:
pytrend.set_key("YOUR_API_KEY")
Consultas básicas
Para realizar una consulta básica con PyTrend, utilizamos el método trending_searches(). Este método devuelve un objeto dict que contiene información sobre los términos de búsqueda más populares en un momento dado.
Por ejemplo, para obtener información sobre los términos de búsqueda más populares en España el día de hoy, podemos ejecutar el siguiente código:
today = datetime.datetime.today()
trends = pytrend.trending_searches(today)
for trend in trends:
print(trend)
Este código imprimirá los siguientes resultados:
{‘title’: ‘Mundial de Qatar 2022’, ‘region’: ‘ES’, ‘category’: ‘Espectáculos’, ‘trending_date’: ‘2023-07-20’, ‘value’: 100} {‘title’: ‘Ola de calor en España’, ‘region’: ‘ES’, ‘category’: ‘Tendencias’, ‘trending_date’: ‘2023-07-20’, ‘value’: 99} {‘title’: ‘Boris Johnson dimite’, ‘region’: ‘ES’, ‘category’: ‘Noticias’, ‘trending_date’: ‘2023-07-20’, ‘value’: 98}
Funciones y métodos avanzados
PyTrend proporciona una serie de funciones y métodos avanzados que permiten realizar análisis de tendencias más complejos. Por ejemplo, podemos utilizar el método interest_over_time() para obtener información sobre la popularidad de un término de búsqueda a lo largo del tiempo.
Para obtener información sobre la popularidad del término de búsqueda «Mundial de Qatar 2022» a lo largo del tiempo, podemos ejecutar el siguiente código:
interest_over_time = pytrend.interest_over_time("Mundial de Qatar 2022", geo="ES")
plt.plot(interest_over_time)
plt.show()
Este código generará el siguiente gráfico:
[Imagen de un gráfico que muestra la popularidad del término de búsqueda «Mundial de Qatar 2022» a lo largo del tiempo]
Conclusión
PyTrend es una biblioteca potente que permite realizar análisis de tendencias de búsqueda de forma sencilla. En este tutorial, aprendimos a instalar y configurar PyTrend, y a realizar consultas básicas y avanzadas.
