python获得百度指数脚本[免费分享]

注意

更新（2022-07-01日更新）

1. 估计是百度指数修改了爬虫策略，目前已更新为最新版本～

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

2. 使用我的代码

基础代码，只要复制好就行

import requests
import json
from datetime import date, timedelta
import pandas as pdclass DownloadBaiDuIndex(object):def __init__(self, cookie):self.cookie = cookieself.headers = {"Connection": "keep-alive","Accept": "application/json, text/plain, */*","User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36","Sec-Fetch-Site": "same-origin","Sec-Fetch-Mode": "cors","Sec-Fetch-Dest": "empty","Referer": "https://index.baidu.com/v2/main/index.html","Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",'Cookie': self.cookie,"Host": "index.baidu.com","X-Requested-With": "XMLHttpRequest","Cipher-Text": "1656572408684_1656582701256_Nvm1pABkNsfD7V9VhZSzzFiFKylr3l5NR3YDrmHmH9yfFicm+Z9kmmwKVqVV6unvzAEh5hgXmgelP+OyOeaK8F21LyRVX1BDjxm+ezsglwoe1yfp6lEpuvu5Iggg1dz3PLF8e2II0e80ocXeU0jQFBhSbnB2wjhKl57JggTej12CzuL+h9eeVWdaMO4DSBWU2XX6PfbN8pv9+cdfFhVRHCzb0BJBU3iccoFczwNQUvzLn0nZsu0YPtG5DxDkGlRlZrCfKMtqKAe1tXQhg3+Oww4N3CQUM+6A/tKZA7jfRE6CGTFetC7QQyKlD7nxabkQ5CReAhFYAFAVYJ+sEqmY5pke8s3+RZ6jR7ASOih6Afl35EArbJzzLpnNPgrPCHoJiDUlECJveul7P5vvXl/O/Q==",}def decrypt(self, ptbk, index_data):n = len(ptbk) // 2a = dict(zip(ptbk[:n], ptbk[n:]))return "".join([a[s] for s in index_data])def get_index_data_json(self, keys, start=None, end=None):words = [[{"name": key, "wordType": 1}] for key in keys]words = str(words).replace(" ", "").replace("'", "\"")url = f'http://index.baidu.com/api/SearchApi/index?area=0&word={words}&area=0&startDate={start}&endDate={end}'print(words, start, end)res = requests.get(url, headers=self.headers)data = res.json()['data']uniqid = data['uniqid']url = f'http://index.baidu.com/Interface/ptbk?uniqid={uniqid}'res = requests.get(url, headers=self.headers)ptbk = res.json()['data']result = {}result["startDate"] = startresult["endDate"] = endfor userIndexe in data['userIndexes']:name = userIndexe['word'][0]['name']tmp = {}index_all = userIndexe['all']['data']index_all_data = [int(e) for e in self.decrypt(ptbk, index_all).split(",")]tmp["all"] = index_all_dataindex_pc = userIndexe['pc']['data']index_pc_data = [int(e) for e in self.decrypt(ptbk, index_pc).split(",")]tmp["pc"] = index_pc_dataindex_wise = userIndexe['wise']['data']index_wise_data = [int(e)for e in self.decrypt(ptbk, index_wise).split(",")]tmp["wise"] = index_wise_dataresult[name] = tmpreturn resultdef GetIndex(self, keys, start=None, end=None):today = date.today()if start is None:start = str(today - timedelta(days=8))if end is None:end = str(today - timedelta(days=2))try:raw_data = self.get_index_data_json(keys=keys, start=start, end=end)raw_data = pd.DataFrame(raw_data[keys[0]])raw_data.index = pd.date_range(start=start, end=end)except Exception as e:print(e)raw_data = pd.DataFrame({'all': [], 'pc': [], 'wise': []})finally:return raw_data

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')data

保存数据

如果想保存数据，直接可以这么写：

data.to_csv('data.csv')

可视化

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 goimport 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：

总结

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。

反馈

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～

参考链接

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/