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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Google

Googleは、アメリカ合衆国に位置する、インターネット関連のサービスや製品を提供している企業です。検索エンジンからアプリケーションの提供まで、多岐にわたるサービスを提供しています。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

Q&A

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pytrendsでHTTPSConnectionPoolが出てデータが取れない。

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総合スコア9

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/10/12 11:14

今上場企業の株価予想をやっていてその中でGoogleTrendsの関連トピックを使うことになりました。そこでpytrendsで取得することにしたのですが、少ない件数だと大丈夫なのですが量が増えると

ReadTimeout: HTTPSConnectionPool(host='trends.google.com', port=443): Read timed out. (read timeout=5)

とエラーメッセージが出て止まってしまいます。どうすればエラーが出ずに済みますか?少なくとも1日1万語は調べられるようにしたいです。何かいい方法があればご教示お願いします。

以下元のソースコードです。

python

1import datetime 2import csv 3 4import pandas as pd 5from pytrends.request import TrendReq 6 7#pytrendsでkeywordの関連トピックのdataframeを取得 8pytrend = TrendReq(hl='ja-JP', tz=-540) 9def getTopicData(words=[]): 10 df=[] 11 for keyword in words: 12 kw_list = [keyword] 13 pytrend.build_payload(kw_list, timeframe='2020-09-01 '+datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'), geo='JP') 14 tmpdf = pytrend.related_topics() 15 df.append(tmpdf) 16 return df 17 18#会社名読み込み 4035件 19Co_names=[] 20with open(r"C:\Users\X\Documents\Co_names.csv",encoding='utf8') as fp: 21 for row in csv.reader(fp, delimiter=";"): 22 Co_names.append(row[0]) 23 24#会社名の関連トピックのdataframeを取得 25df=getTopicData(words=Co_names)

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