PyNaver - Python 네이버 API 클라이언트
소개
PyNaver는 naver developers에서 제공하는 오픈 API를 이용할 수 있는 Python Client 입니다. PyNaver를 정상적으로 이용하기 위해서는 naver developers 애플리케이션 정보(Client ID, Client Secret)가 필요합니다.
설치
pip install PyNaver
예제
Datalab 기능 불러오기
from PyNaver import Datalab
클라이언트 ID, SECRET 입력
# 네이버 데이터랩 API 클라이언트 ID, SECRET
client_id = "클라이언트 ID"
client_secret = "클라이언트 SECRET"
네이버 데이터랩 API 세션 정의
# 네이버 데이터랩 API 세션 정의
DL = Datalab(client_id, client_secret)
검색어 그룹 세트 정의
# 검색어 그룹 세트 정의하기
keyword_group_set = {
'keyword_group_1': {'groupName': "애플", 'keywords': ["애플","Apple","AAPL"]},
'keyword_group_2': {'groupName': "아마존", 'keywords': ["아마존","Amazon","AMZN"]},
'keyword_group_3': {'groupName': "구글", 'keywords': ["구글","Google","GOOGL"]},
'keyword_group_4': {'groupName': "테슬라", 'keywords': ["테슬라","Tesla","TSLA"]},
'keyword_group_5': {'groupName': "페이스북", 'keywords': ["페이스북","Facebook","FB"]}
}
결과 데이터 조회
# 요청 파라미터 설정
startDate = "2021-01-01"
endDate = "2021-12-31"
timeUnit = 'date'
device = ''
ages = []
gender = ''
# 검색어 그룹 세트 등록하기
DL.add_keyword_groups(keyword_group_set['keyword_group_1'])
DL.add_keyword_groups(keyword_group_set['keyword_group_2'])
DL.add_keyword_groups(keyword_group_set['keyword_group_3'])
DL.add_keyword_groups(keyword_group_set['keyword_group_4'])
DL.add_keyword_groups(keyword_group_set['keyword_group_5'])
# 결과 데이터를 DataFrame으로 조회하기
df = DL.get_data(startDate, endDate, timeUnit, device, ages, gender)
df
날짜 | 애플 | 아마존 | 구글 | 테슬라 | 페이스북 | |
---|---|---|---|---|---|---|
0 | 2021-01-01 | 10.22685 | 2.71217 | 81.27609 | 6.30002 | 38.51378 |
1 | 2021-01-02 | 10.28149 | 3.14536 | 85.91210 | 5.64883 | 34.69233 |
2 | 2021-01-03 | 10.23001 | 3.13477 | 91.73209 | 6.96682 | 34.85066 |
3 | 2021-01-04 | 13.48651 | 3.64769 | 97.28281 | 9.36343 | 36.27848 |
4 | 2021-01-05 | 15.03680 | 3.70047 | 97.39134 | 12.24063 | 35.20878 |
... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
360 | 2021-12-27 | 7.39872 | 2.34624 | 81.16979 | 4.71256 | 21.63808 |
361 | 2021-12-28 | 8.32198 | 2.56219 | 80.33258 | 6.80532 | 21.85681 |
362 | 2021-12-29 | 8.02667 | 2.82813 | 80.21513 | 6.52192 | 21.60685 |
363 | 2021-12-30 | 7.69216 | 2.42225 | 77.53213 | 5.97313 | 21.34798 |
364 | 2021-12-31 | 6.75645 | 2.10874 | 71.91340 | 5.12922 | 21.17217 |
365 rows × 6 columns
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