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一谈起数据分析，首先想到的就是数据，没有数据，谈何分析。

毕竟好的菜肴，没有好的原材料，是很难做的～

所以本期就给大家分享一个获取数据的方法，只需三行代码就能搞定。

「GoPUP」，大佬造的轮子，大概有 100+的免费数据接口。

GitHub： https://github.com/justinzm/gopup

使用文档： http://doc.gopup.cn/#/README

主要有指数数据、宏观经济数据、新经济数据、微博 KOL 数据、信息数据、生活数据、疫情数据等。

# 安装gopup
pip install gopup  --upgrade

安装成功后，就能使用了。

01 微博指数

获取指定关键词的微博指数。

 # 微博指数
import gopup as gp
df_index = gp.weibo_index(word="马保国", time_type="1month")      print(df_index)

time_type=”1month”; 1hour, 1day, 1month, 3month 选其一。

三行 Python 代码实现数据获取。 **

02 百度指数

获取指定关键词的百度搜索指数。


# 百度指数
import gopup as gp
cookie = "此处输入您在网页端登录百度指数后的 cookie 数据"
index_df = gp.baidu_search_index(word="马保国", start_date='2020-11-15', end_date='2020-11-25', cookie=cookie)      print(index_df)

需要登陆百度指数，获取你的 Cookie。

设置关键词，时间起始，就能获取到马保国老师的热度数据了。

后面还有百度资讯、媒体、需求图谱、人群年龄、性别、兴趣分布数据接口，就不一一介绍了。

感兴趣的同学可以自行去查看文档。

03 头条指数

获取指定关键词的头条指数。


# 头条指数
import gopup as gp
index_df = gp.toutiao_index(keyword="马保国", start_date='20201115', end_date='20201125')      print(index_df)

接口挂了，不知为何～

还有相关性、情感、地域、城市、年龄、性别、用户阅读兴趣分析数据等接口。

04 谷歌数据

需要通过代理才能使用，不过上面这三类已经完全够用了。


# 谷歌数据
import gopup as gp
index_df = gp.google_index(keyword="马保国", start_date='2020-11-15T10', end_date='2020-11-25T23')      print(index_df)

05 宏观经济数据

有一个杠杆率的数据可以使用。

# 杠杆数据
import gopup as gp
df_index = gp.marco_cmlrd()      print(df_index)

不懂经济学，所以不明觉厉。

06 新经济数据

这个数据倒是蛮有趣的，主要是公司数据。

比如独角兽和倒闭公司的数据。

# 独角兽公司数据
import gopup as gp
df_index = gp.nicorn_company()      print(df_index)

一共是 240 家独角兽公司。

蚂蚁、字节、阿里云、滴滴，都是行业中的大佬。

# 倒闭公司数据
import gopup as gp
df_index = gp.death_company()      print(df_index)

倒闭的公司一共有 6921 家。

看到不少 P2P 的公司。

剩下还有有一个特许经营许可数据，好像是吊牌销售的意思。

前段时间看到一篇文章，讲的就是南极人吊牌销售的事情，南极人都不自己搞生产，而是代工。

07 KOL 数据 &信息数据

主要是微博的 KOL，所以没啥用。

# KOL数据
import gopup as gp
g = gp.pro_api(token = "……")      df_index = g.weibo_user(keyword="雷军")
print(df_index)

信息数据是新闻联播文字稿。

08 中国油价数据

包含汽油和柴油的调价信息数据。

# 油价数据
import gopup as gp
df_index = gp.energy_oil_hist()      print(df_index)

时间从 2000 年直到 2020 年，细数 20 年油价变化。

09 百度迁徙数据

可以用来做飞线图或者 OD 图。

# 迁徙数据
import gopup as gp
migration_area_baidu_df = gp.migration_area_baidu(area="湖北省", indicator="move_in", date="20200201")      print(migration_area_baidu_df)

单次返回 100 个城市的数据。

10 影视数据

实时电影票房数据，最近又有病例出现，数据应该也比较惨淡。

这里需要一个 WebDES.js 文件，才能请求成功。

# 实时电影票房数据
import gopup as gp
df_index = gp.realtime_boxoffice()      print(df_index)

「如果声音不记得」当日 1 千万的票房，太少了。

单日影院数据，今年影院能倒闭一大堆。

# 单日影院数据
import gopup as gp
df_index = gp.day_cinema(date="2020-12-08")      print(df_index)

得到票房前 100 的数据。

最高应该是 8 万多的收入。

实时电视剧播映指数，天气冷了选个好剧或者综艺，窝在被窝刷起来。

# 电视剧数据
import gopup as gp
df_index = gp.realtime_tv()      print(df_index)

大秦赋，我也在看，感觉还不错。

还有实时综艺播映指数、艺人商业价值、流量价值等数据。

11 全国高等学校数据

普通高等学校名单，包含名称、主管部门，所在省市、所在地、办学层次等信息。

# 普通高等学校数据
import gopup as gp
df_index = gp.university()      print(df_index)

一共是 2631 所高校。

还有成人高等学校以及高等学校详情数据。

12 疫情数据

有网易、丁香园、百度三家的疫情数据。

# 世界历史累计确诊数据
import gopup as gp
covid_163_df = gp.covid_163(indicator="世界历史累计数据")      print(covid_163_df)

目前累计 207 个国家有疫情出现。

全世界总共就 233 个国家和地区，快接近 90%了。

由于数据接口太多了，就不一一介绍了，可以点击左下角的阅读原文，查看文档。

参考文章

https://mp.weixin.qq.com/s/dz5wyFDQZb9CrziB1_RexQ

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