有时候大家需要知道一个关键词在互联网上的热度，想知道某个关键词的热度变化趋势。大家可能就是使用百度指数、微信指数之类的。非常好用，但是就是不能把数据下载保存下来，不方便我们后面进行操作。

我无意间看到别人提供的python脚本，可以对百度指数进行爬虫，于是我稍微修改了部分代码，做了一个可以直接返回pd.DataFrame的数据框的类；然后后面又加了一个小的可视化代码。这里和大家分享，只要使用这个脚本，就可以将百度指数数据下载下来，并且保存。

百度指数是需要登陆，进行用户验证，因此，我们要登陆百度指数，然后随便搜索一个关键词，比如python。
然后在网页空白地方，右键打开【检查】，然后进入【网络】

这个时候会发现【网络】里面都是空的，需要重新刷新网页即可看到所有内容。内容太多了，注意选择【Fetch/XHR】.

然后找到 index？ 开头的文件，查看他的【标头】、查看他的【Cookie】.将这个cookie的值复制

1. 基础代码，只要复制好就行

2. 使用上面的类

使用上面的类，然后使用下面的代码。
先初始化类，然后在使用这个对象的GetIndex函数，里面的参数keys就是传递一个关键词就行，要用列表形式传递。

说更加简单一点的，只要把python替换成别的关键词就行了，然后时间也都是文本形式，样式就是’yyyy-mm-dd’形式就行。

cookie = '你的cookie值，注意使用英文单引号；就是直接复制就行了'
# 初始化一个类
downloadbaiduindex = DownloadBaiDuIndex(cookie=cookie)
data = downloadbaiduindex.GetIndex(keys=['python'], start='2021-01-01', end='2021-11-12')
如果想保存数据，直接可以这么写：
 
data.to_csv('data.csv')
获得数据已经很简单了，接下来可视化，就是非常简单的事情了，你用别的语言处理数据也都可以了。我这里简单的画一个时间序列图：
 
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
df = data
fig = go.Figure([go.Scatter(x=df.index, y=df['all'], fill='tozeroy')])
fig.update_layout(template='plotly_white', title='python 百度指数')
fig.show()
fig.write_html('python.html')
结果如下：
 
上面基本上没有任何难点了，只要没把cookie复制错，只要没有把上面的参数写错就行。
 
如果在使用上有任何问题，可以加我微信，然后进群一起交流沟通～
 
https://blog.csdn.net/as604049322/article/details/121490054
https://towardsdatascience.com/introduction-to-interactive-time-series-visualizations-with-plotly-in-python-d3219eb7a7af
https://plotly.com/python/filled-area-plots/
                    前言有时候大家需要知道一个关键词在互联网上的热度，想知道某个关键词的热度变化趋势。大家可能就是使用百度指数、微信指数之类的。非常好用，但是就是不能把数据下载保存下来，不方便我们后面进行操作。我无意间看到别人提供的python脚本，可以对百度指数进行爬虫，于是我稍微修改了部分代码，做了一个可以直接返回pd.DataFrame的数据框的类；然后后面又加了一个小的可视化代码。这里和大家分享，只要使用这个脚本，就可以将百度指数数据下载下来，并且保存。具体步骤1. 获得cookie值百度指数是需要登陆，进行
因为百度指数中需求图谱的关键词只以一周为单位显示，所以为了将更多天数的关键词汇总，写了以下代码帮助大家~
ps：我是工管的，Python是我业余学的，所以代码写的比较丑陋请见谅…
一、使用datetime计算查询的日期
百度指数的params如下所示：
'wordlist[]': '原神',#这里修改关键词
'datelist': str(next_time.strftime('%Y%m%d').
url = 'https://www.baidu.com'
html = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
输出...
				
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　　有个需要，需要把某个目录下的目录结构进行复制，不要文件，当目录结构很少的时候可以手工去建立，当目录结构复杂，目录层次很深，目录很多的时候，这个时候要是还是手动去建立的话，实在不是一种好的方法，弄不好会死人的。写一个python脚本来处理吧。
　　写python脚本前，先了解几个东西
复制代码 代码如下:
#!/usr/bin/python
这个东西写过脚本的人都知道，用来标明该脚本的执行器，类似的还有
复制代码 代码如下:
#!/bin/bash       通过bash来执行
#!/usr/local/php/bin/php 通过php执行器来执行    
# -*-
				
要用Python爬取百度指数，你需要使用百度指数的API。以下是一些步骤：
1. 首先，你需要申请百度指数API的访问权限。你可以在百度指数API官网上注册并申请访问权限。
2. 在获得访问权限后，你需要使用Python的requests库来发送HTTP请求，从而获取百度指数的数据。你可以在Python中使用如下代码发送HTTP请求：
import requests
url = "http://index.baidu.com/api/SearchApi/getRegionIndex?region=0&word=Python"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.text)
这个代码会获取Python在全国的百度指数数据。
3. 解析响应数据。百度指数API返回的数据是JSON格式的，所以你需要使用Python的json库解析响应数据。以下是一些示例代码：
import json
data = json.loads(response.text)
print(data['data']['userIndexes'][0]['all']['avg']['index'])
这个代码会输出Python在全国的平均百度指数。
你可以根据百度指数API的文档，获取更多的数据和参数。