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Python से Google Trends डेटा कैसे स्क्रैप करें?

Alex Johnson
Alex Johnson

Senior Web Scraping Engineer

25-Dec-2024

Google Trends Google द्वारा उपलब्ध कराया गया एक निःशुल्क ऑनलाइन उपकरण है जो समय के साथ Google खोज इंजन में विशिष्ट कीवर्ड या खोज शब्दों की लोकप्रियता का विश्लेषण करता है।

यह आंकड़ों को चार्ट के रूप में प्रस्तुत करता है जिससे उपयोगकर्ताओं को किसी निश्चित विषय या कीवर्ड की खोज लोकप्रियता को समझने में मदद मिलती है, और मौसमी उतार-चढ़ाव, उभरते रुझान या घटती रुचि जैसे पैटर्न की पहचान करता है। Google Trends न केवल वैश्विक डेटा विश्लेषण का समर्थन करता है, बल्कि इसे विशिष्ट क्षेत्रों में भी परिष्कृत किया जा सकता है और संबंधित खोज शब्दों और विषयों के लिए सुझाव प्रदान कर सकता है।

Google Trends का व्यापक रूप से बाजार अनुसंधान, सामग्री नियोजन, SEO अनुकूलन और उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण में उपयोग किया जाता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को डेटा के आधार पर अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है।

उदाहरण के लिए: इस लेख में, आइए पिछले महीने से 'DOGE' के Google खोज रुझानों को स्क्रैप करें।

Google search trends of DOGE

चरण 1: पूर्वापेक्षाएँ

Python स्थापित करें

Windows पर

आधिकारिक Python इंस्टॉलर का उपयोग करना

  1. Python इंस्टॉलर डाउनलोड करें:

    • आधिकारिक Python वेबसाइट पर जाएँ।
    • वेबसाइट को स्वचालित रूप से Windows के लिए नवीनतम संस्करण का सुझाव देना चाहिए। इंस्टॉलर डाउनलोड करने के लिए Download Python बटन पर क्लिक करें।
  2. इंस्टॉलर चलाएँ:

    • स्थापना प्रक्रिया शुरू करने के लिए डाउनलोड की गई .exe फ़ाइल खोलें।
  3. स्थापना को अनुकूलित करें (वैकल्पिक):

    • स्थापना विंडो की शुरुआत में "Add Python to PATH" कहने वाले बॉक्स को जांचना सुनिश्चित करें। यह कमांड लाइन (cmd या PowerShell) से Python को सुलभ बनाता है।
    • आप pip, IDLE, या documentation जैसी अतिरिक्त सुविधाओं को चुनने के लिए "Customize installation" पर भी क्लिक कर सकते हैं।
  4. Python स्थापित करें:

    • डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के साथ Python स्थापित करने के लिए Install Now पर क्लिक करें।
    • स्थापना के बाद, आप कमांड प्रॉम्प्ट (cmd) खोलकर और टाइप करके इसकी पुष्टि कर सकते हैं:
      bash Copy
      python --version
  5. pip स्थापित करना (यदि आवश्यक हो):

    • Pip, Python पैकेज मैनेजर, Python के आधुनिक संस्करणों के साथ डिफ़ॉल्ट रूप से स्थापित होता है। आप यह जांच सकते हैं कि क्या pip टाइप करके स्थापित है:
      bash Copy
      pip --version

आप Windows Store से सीधे Python भी स्थापित कर सकते हैं (Windows 10/11 पर उपलब्ध)। बस Microsoft Store ऐप में "Python" खोजें और अपनी ज़रूरत के संस्करण को चुनें।

macOS पर

विधि 1. Homebrew का उपयोग करना (अनुशंसित)

  1. Homebrew स्थापित करें (यदि पहले से स्थापित नहीं है):

    • Terminal ऐप खोलें।
    • Homebrew (macOS के लिए पैकेज मैनेजर) स्थापित करने के लिए निम्न कमांड पेस्ट करें:
      bash Copy
      /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
  2. Homebrew के साथ Python स्थापित करें:

    • एक बार Homebrew स्थापित हो जाने के बाद, आप इस कमांड के साथ Python स्थापित कर सकते हैं:
      bash Copy
      brew install python
  3. स्थापना सत्यापित करें:

    • स्थापना के बाद, आप निम्न कमांड के साथ Python और pip संस्करणों को सत्यापित कर सकते हैं:
      bash Copy
      python3 --version
      pip3 --version

विधि 2. आधिकारिक Python इंस्टॉलर का उपयोग करना

  1. macOS इंस्टॉलर डाउनलोड करें:

  2. इंस्टॉलर चलाएँ:

    • स्थापना प्रक्रिया शुरू करने के लिए .pkg फ़ाइल खोलें और निर्देशों का पालन करें।
  3. स्थापना सत्यापित करें:

    • स्थापना के बाद, टर्मिनल खोलें और Python संस्करण जांचें:
      bash Copy
      python3 --version
      pip3 --version

Linux पर

Debian/Ubuntu-आधारित वितरणों के लिए

  1. पैकेज सूची अपडेट करें:

    • एक टर्मिनल खोलें और पैकेज सूची को अपडेट करने के लिए निम्न कमांड चलाएँ:
      bash Copy
      sudo apt update
  2. Python स्थापित करें:

    • Python 3 (आमतौर पर Python 3.x का नवीनतम संस्करण) स्थापित करने के लिए, चलाएँ:
      bash Copy
      sudo apt install python3
  3. pip स्थापित करें (यदि स्थापित नहीं है):

    • यदि pip पहले से स्थापित नहीं है, तो आप इसे इस प्रकार स्थापित कर सकते हैं:
      bash Copy
      sudo apt install python3-pip
  4. स्थापना सत्यापित करें:

    • स्थापित Python संस्करण की जांच करने के लिए:
      bash Copy
      python3 --version
      pip3 --version

Red Hat/Fedora-आधारित वितरणों के लिए

  1. Python 3 स्थापित करें:

    • एक टर्मिनल खोलें और चलाएँ:
      bash Copy
      sudo dnf install python3
  2. pip स्थापित करें (यदि आवश्यक हो):

    • यदि pip डिफ़ॉल्ट रूप से स्थापित नहीं है, तो आप इसे इस प्रकार स्थापित कर सकते हैं:
      bash Copy
      sudo dnf install python3-pip
  3. स्थापना सत्यापित करें:

    • स्थापित Python संस्करण की जांच करने के लिए:
      bash Copy
      python3 --version
      pip3 --version

Arch Linux और Arch-आधारित डिस्ट्रो के लिए

  1. Python 3 स्थापित करें:

    • निम्न कमांड चलाएँ:
      bash Copy
      sudo pacman -S python
  2. pip स्थापित करें:

    • Pip को Python के साथ स्थापित किया जाना चाहिए, लेकिन यदि नहीं, तो आप इसे इस प्रकार स्थापित कर सकते हैं:
      bash Copy
      sudo pacman -S python-pip
  3. स्थापना सत्यापित करें:

    • Python और pip संस्करणों की जांच करने के लिए:
      bash Copy
      python --version
      pip --version

Anaconda (क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म) के माध्यम से Python का उपयोग करना

Anaconda वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए एक लोकप्रिय वितरण है और इसमें Python, पुस्तकालय और conda पैकेज मैनेजर शामिल हैं।

  1. Anaconda डाउनलोड करें:

  2. Anaconda स्थापित करें:

    • अपने ऑपरेटिंग सिस्टम के आधार पर स्थापना निर्देशों का पालन करें। Anaconda Windows और macOS दोनों के लिए एक ग्राफिकल इंस्टॉलर प्रदान करता है, साथ ही सभी प्लेटफ़ॉर्म के लिए कमांड-लाइन इंस्टॉलर भी प्रदान करता है।
  3. स्थापना सत्यापित करें:

    • स्थापना के बाद, एक टर्मिनल (या Windows पर Anaconda प्रॉम्प्ट) खोलें और जांचें कि क्या Python काम कर रहा है:

      bash Copy
      python --version
    • आप conda (Anaconda के लिए पैकेज मैनेजर) को भी सत्यापित कर सकते हैं:

      bash Copy
      conda --version

Python संस्करणों का प्रबंधन करना (वैकल्पिक)

यदि आपको एक ही मशीन पर कई Python संस्करणों का प्रबंधन करने की आवश्यकता है, तो आप संस्करण प्रबंधकों का उपयोग कर सकते हैं:

  • pyenv: एक लोकप्रिय Python संस्करण प्रबंधक जो Linux और macOS पर काम करता है।

    • Homebrew या GitHub (Linux और macOS के लिए) के माध्यम से स्थापित करें।
    • Windows पर, आप pyenv-win का उपयोग कर सकते हैं।
    bash Copy
    pyenv install 3.9.0
    pyenv global 3.9.0

चूँकि हमने अभी तक उपयोग के लिए कोई तृतीय-पक्ष पुस्तकालय विकसित नहीं किया है, इसलिए आपको Scrapeless API सेवा का अनुभव करने के लिए केवल अनुरोध स्थापित करने की आवश्यकता है

Shell Copy
pip install requests

चरण 2: उन कोड क्षेत्रों को कॉन्फ़िगर करें जिनकी आवश्यकता है

Write the code

अगला, हमें यह जानने की आवश्यकता है कि कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से हमें जिन आंकड़ों की आवश्यकता है, उन्हें कैसे प्राप्त किया जाए:

  • कीवर्ड: इस उदाहरण में, हमारा कीवर्ड 'DOGE' है (हम कई कीवर्ड तुलना डेटा के संग्रह का भी समर्थन करते हैं)
  • डेटा कॉन्फ़िगरेशन:
    • देश: क्वेरी देश, डिफ़ॉल्ट 'विश्वव्यापी' है
    • समय: समयावधि
    • श्रेणी: प्रकार
    • गुण: स्रोत

चरण 3: डेटा निकालना

अब, आइए Python कोड का उपयोग करके लक्ष्य डेटा प्राप्त करें:

Python Copy
import json
import requests


class Payload:
    def __init__(self, actor, input_data, proxy):
        self.actor = actor
        self.input = input_data
        self.proxy = proxy


def send_request(data_type, search_term):
    host = "api.scrapeless.com"
    url = f"https://{host}/api/v1/scraper/request"
    token = "scrapeless-api-key"  # TODO:use your api key

    headers = {"x-api-token": token}

    input_data = {
        "q": search_term,
        "date": "today 1-m",
        "data_type": data_type,
        "hl": "en-sg",
        "tz": "-480",
        "geo": "",
        "cat": "",
        "property": "",
    }

    proxy = {
        "country": "ANY",
    }

    payload = Payload("scraper.google.trends", input_data, proxy)

    json_payload = json.dumps(payload.__dict__)

    response = requests.post(url, headers=headers, data=json_payload)

    if response.status_code != 200:
        print("Error:", response.status_code, response.text)
        return

    print("body", response.text)


if __name__ == "__main__":
    send_request(data_type="interest_over_time", search_term="DOGE")
  • आउटपुट:
JSON Copy
{"interest_over_time":{"averages":[],"timelineData":[{"formattedAxisTime":"24 Nov","formattedTime":"24 Nov 2024","formattedValue":["85"],"hasData":[true],"time":"1732406400","value":[85]},{"formattedAxisTime":"25 Nov","formattedTime":"25 Nov 2024","formattedValue":["89"],"hasData":[true],"time":"1732492800","value":[89]},{"formattedAxisTime":"26 Nov","formattedTime":"26 Nov 2024","formattedValue":["68"],"hasData":[true],"time":"1732579200","value":[68]},{"formattedAxisTime":"27 Nov","formattedTime":"27 Nov 2024","formattedValue":["60"],"hasData":[true],"time":"1732665600","value":[60]},{"formattedAxisTime":"28 Nov","formattedTime":"28 Nov 2024","formattedValue":["49"],"hasData":[true],"time":"1732752000","value":[49]},{"formattedAxisTime":"29 Nov","formattedTime":"29 Nov 2024","formattedValue":["55"],"hasData":[true],"time":"1732838400","value":[55]},{"formattedAxisTime":"30 Nov","formattedTime":"30 Nov 2024","formattedValue":["54"],"hasData":[true],"time":"1732924800","value":[54]},{"formattedAxisTime":"1 Dec","formattedTime":"1 Dec 2024","formattedValue":["55"],"hasData":[true],"time":"1733011200","value":[55]},{"formattedAxisTime":"2 Dec","formattedTime":"2 Dec 2024","formattedValue":["64"],"hasData":[true],"time":"1733097600","value":[64]},{"formattedAxisTime":"3 Dec","formattedTime":"3 Dec 2024","formattedValue":["57"],"hasData":[true],"time":"1733184000","value":[57]},{"formattedAxisTime":"4 Dec","formattedTime":"4 Dec 2024","formattedValue":["61"],"hasData":[true],"time":"1733270400","value":[61]},{"formattedAxisTime":"5 Dec","formattedTime":"5 Dec 2024","formattedValue":["100"],"hasData":[true],"time":"1733356800","value":[100]},{"formattedAxisTime":"6 Dec","formattedTime":"6 Dec 2024","formattedValue":["84"],"hasData":[true],"time":"1733443200","value":[84]},{"formattedAxisTime":"7 Dec","formattedTime":"7 Dec 2024","formattedValue":["79"],"hasData":[true],"time":"1733529600","value":[79]},{"formattedAxisTime":"8 Dec","formattedTime":"8 Dec 2024","formattedValue":["72"],"hasData":[true],"time":"1733616000","value":[72]},{"formattedAxisTime":"9 Dec","formattedTime":"9 Dec 2024","formattedValue":["64"],"hasData":[true],"time":"1733702400","value":[64]},{"formattedAxisTime":"10 Dec","formattedTime":"10 Dec 2024","formattedValue":["64"],"hasData":[true],"time":"1733788800","value":[64]},{"formattedAxisTime":"11 Dec","formattedTime":"11 Dec 2024","formattedValue":["63"],"hasData":[true],"time":"1733875200","value":[63]},{"formattedAxisTime":"12 Dec","formattedTime":"12 Dec 2024","formattedValue":["59"],"hasData":[true],"time":"1733961600","value":[59]},{"formattedAxisTime":"13 Dec","formattedTime":"13 Dec 2024","formattedValue":["54"],"hasData":[true],"time":"1734048000","value":[54]},{"formattedAxisTime":"14 Dec","formattedTime":"14 Dec 2024","formattedValue":["48"],"hasData":[true],"time":"1734134400","value":[48]},{"formattedAxisTime":"15 Dec","formattedTime":"15 Dec 2024","formattedValue":["43"],"hasData":[true],"time":"1734220800","value":[43]},{"formattedAxisTime":"16 Dec","formattedTime":"16 Dec 2024","formattedValue":["48"],"hasData":[true],"time":"1734307200","value":[48]},{"formattedAxisTime":"17 Dec","formattedTime":"17 Dec 2024","formattedValue":["55"],"hasData":[true],"time":"1734393600","value":[55]},{"formattedAxisTime":"18 Dec","formattedTime":"18 Dec 2024","formattedValue":["52"],"hasData":[true],"time":"1734480000","value":[52]},{"formattedAxisTime":"19 Dec","formattedTime":"19 Dec 2024","formattedValue":["63"],"hasData":[true],"time":"1734566400","value":[63]},{"formattedAxisTime":"20 Dec","formattedTime":"20 Dec 2024","formattedValue":["64"],"hasData":[true],"time":"1734652800","value":[64]},{"formattedAxisTime":"21 Dec","formattedTime":"21 Dec 2024","formattedValue":["47"],"hasData":[true],"time":"1734739200","value":[47]},{"formattedAxisTime":"22 Dec","formattedTime":"22 Dec 2024","formattedValue":["44"],"hasData":[true],"time":"1734825600","value":[44]},{"formattedAxisTime":"23 Dec","formattedTime":"23 Dec 2024","formattedValue":["44"],"hasData":[true],"time":"1734912000","value":[44]},{"formattedAxisTime":"24 Dec","formattedTime":"24 Dec 2024","formattedValue":["46"],"hasData":[true],"isPartial":true,"time":"1734998400","value":[46]}]}}

चरण 4: कोड अनुकूलित करें

  • कई देशों को कॉन्फ़िगर करें
Python Copy
country_map = {
        "Worldwide": "ANY",
        "Afghanistan":"AF",
        "Åland Islands":"AX",
        "Albania":"AL",
        #...
    }
  • कई समयावधियों को कॉन्फ़िगर करें
Python Copy
time_map = {
        "Past hour":"now 1-H",
        "Past 4 hours":"now 4-H",
        "Past 7 days":"now 7-d",
        "Past 30 days":"today 1-m",
        # ...
    }
  • कई श्रेणियों को कॉन्फ़िगर करें
Python Copy
category_map = {
        "All categories": 0,
        "Arts & Entertainment": 3,
        "Autos & Vehicles": 47,
        # ...
    }
  • कई स्रोतों को कॉन्फ़िगर करें
Python Copy
property_map = {
        "Web Search":"",
        "Image Search":"images",
        "Google Shopping":"froogle",
         # ...
    }
  • सुधारा हुआ कोड:
Python Copy
import json
import requests

country_map = {
    "Worldwide": "",
    "Afghanistan": "AF",
    "Åland Islands": "AX",
    "Albania": "AL",
    # ...
}
time_map = {
    "Past hour": "now 1-H",
    "Past 4 hours": "now 4-H",
    "Past 7 days": "now 7-d",
    "Past 30 days": "today 1-m",
    # ...
}
category_map = {
    "All categories": "",
    "Arts & Entertainment": "3",
    "Autos & Vehicles": "47",
    # ...
}
property_map = {
    "Web Search": "",
    "Image Search": "images",
    "Google Shopping": "froogle",
    # ...
}


class Payload:
    def __init__(self, actor, input_data, proxy):
        self.actor = actor
        self.input = input_data
        self.proxy = proxy


def send_request(data_type, search_term, country, time, category, property):
    host = "api.scrapeless.com"
    url = f"https://{host}/api/v1/scraper/request"
    token = "scrapeless-api-key"  # TODO:use your api key

    headers = {"x-api-token": token}

    input_data = {
        "q": search_term,  # search term
        "geo": country,
        "date": time,
        "cat": category,
        "property": property,
        "hl": "en-sg",
        "tz": "-480",
        "data_type": data_type
    }

    proxy = {
        "country": "ANY",
    }

    payload = Payload("scraper.google.trends", input_data, proxy)

    json_payload = json.dumps(payload.__dict__)

    response = requests.post(url, headers=headers, data=json_payload, verify=False)

    if response.status_code != 200:
        print("Error:", response.status_code, response.text)
        return

    print("body", response.text)


if __name__ == "__main__":
    # one search_term
    send_request(
        data_type="interest_over_time",
        search_term="DOGE",
        country=country_map["Worldwide"],
        time=time_map["Past 30 days"],
        category=category_map["Arts & Entertainment"],
        property=property_map["Web Search"],
    )
    # two search_term
    send_request(
        data_type="interest_over_time",
        search_term="DOGE,python",
        country=country_map["Worldwide"],
        time=time_map["Past 30 days"],
        category=category_map["Arts & Entertainment"],
        property=property_map["Web Search"],
    )

क्रॉलिंग प्रक्रिया में समस्याएँ

  • हमें कुछ नेटवर्क त्रुटियों पर निर्णय लेने की आवश्यकता है ताकि त्रुटियों को बंद होने से रोका जा सके;
  • एक निश्चित पुन: प्रयास तंत्र जोड़ने से क्रॉलिंग प्रक्रिया में रुकावट को दोहराए गए/अमान्य डेटा अधिग्रहण के कारण रोका जा सकता है।
  • चरण 1. Scrapeless में लॉग इन करें
  • चरण 2. "स्क्रैपिंग API" पर क्लिक करें
Scraping API
  • चरण 3. हमारे "Google Trends" पैनल को ढूंढें और उसमें प्रवेश करें:
Google Trends
  • चरण 4. बाएँ संचालन पैनल में अपना डेटा कॉन्फ़िगर करें:
Configure your data
  • चरण 5. "Start Scraping" बटन पर क्लिक करें और फिर आप परिणाम प्राप्त कर सकते हैं:
Start Scraping

इसके अलावा, आप हमारे नमूना कोड को भी देख सकते हैं।

Scrapeless वेबसाइटों से डेटा निकालने की प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक अभिनव समाधान है। हमारा API सबसे जटिल वेब वातावरणों को नेविगेट करने और गतिशील सामग्री और JavaScript प्रतिपादन को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यदि हम अकेले Google Trends को क्रॉल करने के लिए Python कोडिंग का उपयोग करते हैं, तो हम आसानी से reCAPTHCA सत्यापन प्रणाली का सामना करेंगे। यह हमारी क्रॉलिंग प्रक्रिया के लिए बड़ी चुनौतियाँ लाता है।

हालांकि, Scrapeless Google Trends स्क्रैपिंग API CAPTCHA सॉल्वर और बुद्धिमान IP रोटेशन को एकीकृत करता है, इसलिए वेबसाइट द्वारा निगरानी और पहचाने जाने के बारे में चिंता करने की कोई आवश्यकता नहीं है। Scrapeless 99.9% वेबसाइट क्रॉलिंग सफलता दर की गारंटी देता है, जो आपको पूरी तरह से स्थिर और सुरक्षित डेटा क्रॉलिंग वातावरण प्रदान करता है।

Scrapeless के 4 विशिष्ट लाभ

  1. प्रतिस्पर्धी मूल्य
    Scrapeless न केवल शक्तिशाली है, बल्कि अधिक प्रतिस्पर्धी बाजार मूल्य की भी गारंटी देता है। Scrapeless Google रुझान स्क्रैपिंग API सेवा कॉल मूल्य निर्धारण 1k सफल अनुरोधों के लिए $2 से शुरू होता है।
  2. स्थिरता
    व्यापक अनुभव और मजबूत सिस्टम उन्नत CAPTCHA-समाधान क्षमताओं के साथ विश्वसनीय, निर्बाध स्क्रैपिंग सुनिश्चित करते हैं।
  3. गति
    एक विशाल प्रॉक्सी पूल IP ब्लॉक या देरी के बिना कुशल, बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग की गारंटी देता है।
  4. लागत प्रभावी
    स्वामित्व तकनीक लागत को कम करती है, जिससे हम गुणवत्ता से समझौता किए बिना प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण प्रदान कर सकते हैं।
  5. SLAS गारंटी
    सेवा-स्तर समझौते उद्यम की जरूरतों के लिए लगातार प्रदर्शन और विश्वसनीयता सुनिश्चित करते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

हाँ, वैश्विक, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध Google Trends डेटा को स्क्रैप करना पूरी तरह से कानूनी है। हालाँकि, कृपया कम समय में बहुत अधिक अनुरोध भेजकर अपनी साइट को नुकसान न पहुँचाएँ।

Google Trends खोज गतिविधि का पूर्ण प्रतिबिंब नहीं है। Google Trends कुछ प्रकार की खोजों को फ़िल्टर कर देता है, जैसे कि बहुत कम लोगों द्वारा की जाने वाली खोजें। रुझान केवल लोकप्रिय शब्दों के लिए डेटा दिखाते हैं, इसलिए कम खोज मात्रा वाले शब्द "0" के रूप में दिखाई देंगे।

नहीं, Google Trends अभी तक कोई सार्वजनिक API प्रदान नहीं करता है। हालाँकि, आप तृतीय-पक्ष डेवलपर उपकरणों में निजी API से Google Trends डेटा तक पहुँच सकते हैं, जैसे कि Scrapeless।

अंतिम विचार

Google Trends एक मूल्यवान डेटा एकीकरण उपकरण है जो खोज इंजनों पर खोज क्वेरी का विश्लेषण करके कीवर्ड विश्लेषण और लोकप्रिय खोज विषय प्रदान करता है। इस लेख में, हम गहराई से दिखाते हैं कि Python का उपयोग करके Google Trends को कैसे स्क्रैप किया जाए।

हालांकि, पाइथन कोडिंग का उपयोग करके Google Trends को स्क्रैप करने से हमेशा CAPTCHA बाधा का सामना करना पड़ता है। यह आपके डेटा निष्कर्षण को विशेष रूप से कठिन बनाता है। हालांकि Google Trends API उपलब्ध नहीं है, Scrapeless Google Trends API आपका आदर्श उपकरण होगा!

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