Pythonでタスクスケジュールを使って検索トレンドを自動取得する方法

IT技術

定期的な作業をPythonで自動化すると、手間を省きながら効率的に情報を集めることができます。今回は、Pythonで週に1回、日本で最も検索されたTOP10のキーワードを取得し、その内容をデスクトップに出力する仕組みを紹介します。


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ステップ1: 必要なライブラリをインストール

以下のライブラリを使用します。インストールが必要なものは、事前にターミナルでインストールしてください。

pip install openai schedule

 



ステップ2: プログラムのコード

以下がPythonコードの全体です。

import openai
import schedule
import time
import os

# OpenAI APIキーの設定
openai.api_key = "your_openai_api_key"

# デスクトップパスを取得
desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop")

def fetch_top_searches():
# ChatGPT APIを使って日本の検索トレンドTOP10を取得する例
prompt = (
"Please list the top 10 most searched keywords in Japan for this week "
"and provide a brief explanation for each keyword."
)

response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are an assistant for search trends."},
{"role": "user", "content": prompt},
],
)

# キーワードと説明を取得
result = response['choices'][0]['message']['content']

# 結果をデスクトップに保存
file_path = os.path.join(desktop_path, "top_searches.txt")
with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as file:
file.write(result)
print(f"Search trends saved to {file_path}")

# スケジュール設定: 週に1回実行
schedule.every().week.at("10:00").do(fetch_top_searches)

# スケジューラーを実行
print("Task scheduler started. Press Ctrl+C to stop.")
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)

 



コード解説

  1. ChatGPT APIを利用
    • OpenAIのChatCompletionエンドポイントを活用し、検索トレンドのTOP10を取得します。
    • プロンプトで検索トレンドを自然言語で質問することで、簡単に情報を収集できます。
  2. スケジュール設定
    • scheduleライブラリを使い、every().week.at("10:00")で週1回実行されるようにスケジュールします。
  3. デスクトップに保存
    • 抽出した情報は、デスクトップに「top_searches.txt」として保存します。

 



実行結果

  1. 指定した時間にスクリプトが実行され、ChatGPTからトレンド情報が取得されます。
  2. デスクトップに以下のような内容のファイルが生成されます。
1. Keyword1 - Explanation about the keyword.
2. Keyword2 - Explanation about the keyword.
...
10. Keyword10 - Explanation about the keyword.

 



補足: ChatGPT APIの活用について

ChatGPT APIを使うと、最新の情報やアイデアを取得できます。この例では検索トレンドを取得していますが、他にも以下のような用途があります:

  • 特定トピックに関する要約
  • カスタマイズされたリサーチ
  • レポート生成の補助

別の記事で、ChatGPT APIの使い方やトラブルシューティングについて詳しく解説する予定ですので、そちらもお楽しみに!


まとめ

今回のコードで、Pythonを使ったタスクスケジュールの基礎とChatGPT APIの活用例を学べたと思います。この仕組みを応用すれば、さらに多くの業務効率化が可能です。ぜひ実践してみてください!

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