<jupyter_start><jupyter_text>Documentation de l'API :https://github.com/GeneralMills/pytrends  Les tendances sur les recherches  Codes associés aux termes de recherche :- <NAME> : '/m/047drb0' (Ancien Premier ministre français)- <NAME> : '/m/0fqmlm' (Ancien Ministre de l’Écologie, du Développement durable et de l’Énergie)- <NAME> : '/m/0551vp' (Homme politique)- <NAME> : '/m/02y2cb' (Homme politique)- <NAME> : '/m/02qg4z' (Président de la République française).... a completer avec tous les candidats, et aussi faire une liste de partis politiques<jupyter_code>from trendsAPI import TrendReq # API non officielle
TrendReq('mdp', 'user', custom_useragent=None).suggestions("<NAME>")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Fonction qui sauvegarde les requetes via l'API en JSON<jupyter_code>def trends_to_json(query='candidats', periode='7d', geo='FR'):

    from trendsAPI import TrendReq # API non officielle
    import json
    
    status = ''
    # Formats possibles pour la date : now 1-H, now 4-H, now 1-d, now 7-d, today 1-m, today 3-m, today 12-m, 
    # all (depuis 2004), {vide} 5 dernieres annees
    periodes = {'1h': 'now 1-H', '4h': 'now 4-H', '1d': 'now 1-d', '7d': 'now 7-d',
                '1m': 'today 1-m','3m': 'today 3-m', '12m': 'today 12-m', 'all': 'all'}

    # Les termes de recherche (5 au maximum separes par des virgules)
    # On associe a un type de recherche la liste des parametres correspondants
    queries = {'candidats': '/m/047drb0, /m/0fqmlm', 'partis': 'a completer'} 
    # se referer a la table de correspondance ci-dessus
    
    if (query not in queries) or (periode not in periodes):
        return 'Erreur de parametre'
    
    try:
        # Connection to Google (use a valid Google account name for increased query limits)
        pytrend = TrendReq('user', 'mdp', custom_useragent=None)

        # Possibilite de periode personnalise : specifier deux dates (ex : 2015-01-01 2015-12-31)

        # geographie : FR (toute France), FR-A ou B ou C... (region de France par ordre alphabetique)
        # categorie politique : cat = 396


        payload = {'q': queries[query], 'geo': geo, 'date': periodes[periode]}

        # On fait tourner l'API qui renvoie un dictionnaire format JSON
        data = pytrend.trend(payload, return_type='json')
        # print(data)
        
        # Sauvegarde en JSON
        out_file = open(query + '_' + periode + '.json', 'w')
        json.dump(data, out_file, indent=4)
        out_file.close()
        
        status = 'sauvegarde dans : ' + query + '_' + periode + '.json'
    
    except:
        status = 'Erreur'
        
    return status<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>On lance la fonction<jupyter_code>trends_to_json(query='candidats', periode='1h')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Liste de sujets liés aux élections<jupyter_code># toprelated
trend_payload = {'q': 'elections', 'geo': 'FR', 'date': 'now 24-H'}
toprelated = pytrend.related(trend_payload, related_type='top')
print(toprelated)

# comment lire cela? et l'afficher proprement dans une liste?<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Autres analyses<jupyter_code>from pytrends.request import TrendReq

google_username = "<EMAIL>"
google_password = "<PASSWORD>"
path = ""

# connect to Google
pytrend = TrendReq(google_username, google_password, custom_useragent='My Pytrends Script')

trend_payload = {'q': 'Pizza, Italian, Spaghetti, Breadsticks, Sausage', 'cat': '0-71',
                'date': 'today 1-m'}
# trend
df = pytrend.trend(trend_payload, return_type='dataframe')
print(df)
# toprelated
trend_payload = {'q': 'elections',
                'date': 'today 1-m'}

toprelated = pytrend.related(trend_payload, related_type='top')
print(toprelated)
risingrelated = pytrend.related(trend_payload, related_type='rising')
print(risingrelated)
# top30in30
top30in30 = pytrend.top30in30()
print(top30in30)
country_payload = {'geo': 'US'}
# hottrends
hottrends = pytrend.hottrends(country_payload)
print(hottrends)
# hottrendsdetail
# returns XML data
hottrendsdetail = pytrend.hottrendsdetail(country_payload)
print(hottrendsdetail)
payload = {'date': '201601', 'geo': 'US'}
# alltopcharts
topcharts = pytrend.topcharts(payload)
print(topcharts)
keyword = 'pizza'
# suggestions
suggestions = pytrend.suggestions(keyword)
print(suggestions)<jupyter_output><empty_output>
StarcoderdataJupyterStructuredCleanDedup