數(shù)據(jù)從哪里來呢？我們可以通過網(wǎng)絡爬蟲來爬取數(shù)據(jù)，但是這個還是需要耗費一定時間的。

這時候就會有朋友說了，有沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)呢？當然有了，今天就給大家分享一個基于 Python 的、簡便易用的數(shù)據(jù)接口，可能包含我們想要的各種各樣的數(shù)據(jù)。

簡介

這個庫的名字叫 GoPUP，GitHub 主頁是：https://github.com/justinzm/gopup

這其實是一個基于公開 API 的數(shù)據(jù)接口庫，這個庫封裝了各種各樣的方法，比如通過 wx_hot_list 這個方法我們就可以獲取實時的微信熱門文章榜單。

基本使用

下面我們來簡單介紹下它的使用方法，首先是安裝，使用 pip3 即可：

pip3installgopup

因為這個庫會不斷升級，如果要升級的話大家可以運行如下命令：

pip3install-Ugopup

安裝完畢之后就可以開始使用了，其實使用起來還是非常簡單的。

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)

• 輸出參數(shù)

大家可以看到，這個接口的目標地址實際上就是一個公開 API，然后我們只需要輸入對應的詞語和時間段，就可以輸出對應的指數(shù)結果。

接口用法如下：

importgopupasgp
df_index=gp.weibo_index(word="疫情",time_type="3month")
print(df_index)

這里我們先導入了 gopup 庫，然后調(diào)用了它的 weibo_index 方法，傳入關鍵詞和時間段，這里我們查詢的是最近三個月的疫情對應的微博指數(shù)，也就對應這個詞在微博的熱度。

運行結果如下：

疫情
index
2022-07-041518338
2022-07-051950590
2022-07-061924655
2022-07-071825620
2022-07-081768546
......
2022-09-302083183
2022-10-011365015
2022-10-021498437
2022-10-031323310
2022-10-041244449

[93rowsx1columns]

可以看到輸出的實際上是 Pandas 的 DataFrame 數(shù)據(jù)結構，如果我們用 Jupyter 運行的話可能更直觀一些。

安裝并運行 Jupyter

pip3installjupyter
jupyternotebook

運行類似的代碼，結果如下：

我們還可以進一步將其轉化為可視化圖表：

importmatplotlib.pyplotasplt

plt.figure(figsize=(15,5))
plt.title("微博「疫情」熱度走勢圖")
plt.xlabel("時間")
plt.ylabel("指數(shù)")
plt.plot(df_index.index,df_index['疫情'],'-',label="指數(shù)")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

結果如下：

這樣通過簡單的幾行代碼我們就可以輕松將某個詞的熱度走勢可視化出來了，繪制成折線圖之后，熱度走勢一目了然。

更多數(shù)據(jù)

當然上面僅僅是冰山一角，GoPUP 集成了各種公開 API，就像個爬蟲一樣給各種 API 提供了封裝，數(shù)據(jù)可謂是應有盡有。

根據(jù) GoPUP 的簡介，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報價數(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)：中國油價數(shù)據(jù)，汽柴油歷史調(diào)價信息，調(diào)價日的地區(qū)油價歷史數(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)：實時電影票房數(shù)據(jù)，單日電影票房數(shù)據(jù)，單日影院票房數(shù)據(jù)，實時電視劇播映指數(shù)，實時綜藝播映指數(shù)，藝人商業(yè)價值，藝人流量價值；

• 全國高校數(shù)據(jù)：全國普通高等學校名單，全國成人高等學校名單，全國高等學校詳情數(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)……

當然這個庫也在不斷更新，更多詳細的內(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，簡直不要太方便！

好了，關于 GoPUP 就介紹這么多了，大家可以來試試看吧