一谈起数据分析，首先想到的就是数据，没有数据，谈何分析
毕竟好的菜肴，没有好的原材料，是很难做的～
所以就给大家分享一个获取数据的方法，只需 3 行代码就能搞定
「GoPUP」，大佬造的轮子，大概有 100+ 的免费数据接口
GitHub：
https://github.com/justinzm/gopup
使用文档：
http://doc.gopup.cn/#/README
主要有指数数据、宏观经济数据、新经济数据、微博KOL数据、信息数据、生活数据、疫情数据等
# 安装gopup
pip install gopup --upgrade
安装成功后，就能使用了
01 微博指数
获取指定关键词的微博指数
# 微博指数
import gopup as gp
df_index = gp.weibo_index(word="马保国", time_type="1month")
print(df_index)
time_type="1month"; 1hour, 1day, 1month, 3month 选其一
三行 Python 代码实现数据获取
02 百度指数
获取指定关键词的百度搜索指数
# 百度指数
import gopup as gp
cookie = "此处输入您在网页端登录百度指数后的 cookie 数据"
index_df = gp.baidu_search_index(word="马保国", start_date='2020-11-15', end_date='2020-11-25', cookie=cookie)
print(index_df)
需要登陆百度指数，获取你的Cookie
设置关键词，时间起始，就能获取到马保国老师的热度数据了
后面还有百度资讯、媒体、需求图谱、人群年龄、性别、兴趣分布数据接口，就不一一介绍了
感兴趣的同学可以自行去查看文档。
03 头条指数
获取指定关键词的头条指数
# 头条指数
import gopup as gp
index_df = gp.toutiao_index(keyword="马保国", start_date='20201115', end_date='20201125')
print(index_df)
接口挂了，不知为何～
还有相关性、情感、地域、城市、年龄、性别、用户阅读兴趣分析数据等接口
04 谷歌数据
需要通过代理才能使用，不过上面这三类已经完全够用了
# 谷歌数据
import gopup as gp
index_df = gp.google_index(keyword="马保国", start_date='2020-11-15T10', end_date='2020-11-25T23')
print(index_df)
05 宏观经济数据
有一个杠杆率的数据可以使用
# 杠杆数据
import gopup as gp
df_index = gp.marco_cmlrd()
print(df_index)
不懂经济学，所以不明觉厉
06 新经济数据
这个数据倒是蛮有趣的，主要是公司数据
比如独角兽和倒闭公司的数据
# 独角兽公司数据
import gopup as gp
df_index = gp.nicorn_company()
print(df_index)
一共是 240 家独角兽公司
蚂蚁、字节、阿里云、滴滴，都是行业中的大佬
# 倒闭公司数据
import gopup as gp
df_index = gp.death_company()
print(df_index)
倒闭的公司一共有 6921 家
看到不少 P2P 的公司
剩下还有有一个特许经营许可数据，好像是吊牌销售的意思
前段时间看到一篇文章，讲的就是南极人吊牌销售的事情，南极人都不自己搞生产，而是代工
07 KOL数据&信息数据
主要是微博的 KOL，所以没啥用
# KOL数据
import gopup as gp
g = gp.pro_api(token = "……")
df_index = g.weibo_user(keyword="雷军")
print(df_index)
信息数据是新闻联播文字稿
08 中国油价数据
包含汽油和柴油的调价信息数据
# 油价数据
import gopup as gp
df_index = gp.energy_oil_hist()
print(df_index)
时间从 2000 年直到 2020 年，细数 20 年油价变化
09 百度迁徙数据
可以用来做飞线图或者 OD 图
# 迁徙数据
import gopup as gp
migration_area_baidu_df = gp.migration_area_baidu(area="湖北省", indicator="move_in", date="20200201")
print(migration_area_baidu_df)
单次返回 100 个城市的数据
10 影视数据
实时电影票房数据，最近又有病例出现，数据应该也比较惨淡
这里需要一个 WebDES.js 文件，才能请求成功
# 实时电影票房数据
import gopup as gp
df_index = gp.realtime_boxoffice()
print(df_index)
「如果声音不记得」当日 1 千万的票房，太少了
单日影院数据，今年影院能倒闭一大堆
# 单日影院数据
import gopup as gp
df_index = gp.day_cinema(date="2020-12-08")
print(df_index)
得到票房前 100 的数据
最高应该是 8 万多的收入
