YouTube APIを使ってみよう！Pythonでわかりやすく解説するYouTube開発入門

from apiclient.discovery import build

# YouTube Data APIのAPIキーを指定します（※ここに自分のAPIキーを入力してください）
YOUTUBE_API_KEY = "ここに自分のYoutube APIのAPIキーを入力して下さい"

# YouTube APIを初期化し、youtubeオブジェクトを作成します
# 'youtube'はAPIのサービス名、'v3'はAPIのバージョン、developerKeyにAPIキーを指定します
youtube = build('youtube', 'v3', developerKey=YOUTUBE_API_KEY)

# 必要なパラメータを指定してYouTube APIのsearchリクエストを作成します
search_response = youtube.search().list(part='snippet', q='中田敦彦', type='video')

# searchリクエストを実行し、APIからのレスポンスを取得します
output = search_response.execute()
display(output)

import pandas as pd

def get_video_details(q='', channel_Id='', part='id,snippet', order='date', maxResults=5, num=1):
    """
    YouTube Data APIを使用して、指定したキーワード（q）またはチャンネルID（channel_Id）に関連する動画情報を取得します。
    
    Parameters:
        q (str): 検索キーワード（任意）。指定した場合、このキーワードに関連する動画を検索します。
        channel_Id (str): チャンネルID（任意）。指定した場合、このチャンネルに関連する動画を検索します。
        part (str): 取得するリソースの部分（任意）。デフォルトは'id,snippet'です。
        order (str): 動画の並べ替え方法（任意）。デフォルトは'date'です。
        maxResults (int): 1回のリクエストで取得する最大の結果数（任意）。デフォルトは5です。
        num (int): 取得するページ数（任意）。デフォルトは1です。
        
    Returns:
        pd.DataFrame: 取得した動画情報をDataFrameとして返します。各行は1つの動画に対応します。
    """
    if not q and not channel_Id:
        print("キーワード（q）またはチャンネルID（channel_Id）を入力してください。")
        return
    
    dic_list = []
    # channelIdパラメータを追加している箇所
    search_response = youtube.search().list(part=part, q=q, channelId=channel_Id, order=order, maxResults=maxResults)
    output = search_response.execute()

    for i in range(num):
        dic_list = dic_list + output['items']
        # 次のページのデータを取得する
        if 'nextPageToken' in output:
            search_response = youtube.search().list(part=part, q=q, channelId=channel_Id, order=order, maxResults=maxResults, pageToken=output['nextPageToken'])
            output = search_response.execute()
        else:
            break

    items = dic_list

    # 必要な情報を取得し、データフレームに変換します
    ddf = pd.DataFrame({
        'videoId': [item['id']['videoId'] for item in items],
        'publishedAt': [item['snippet']['publishedAt'] for item in items],
        'channelId': [item['snippet']['channelId'] for item in items],
        'title': [item['snippet']['title'] for item in items],
        'description': [item['snippet']['description'] for item in items],
        'channelTitle': [item['snippet']['channelTitle'] for item in items],
        'thumbnails': [item['snippet']['thumbnails']['default']['url'] for item in items]
    })

    # publishedAt列を日時型に変換
    ddf['publishedAt'] = pd.to_datetime(ddf['publishedAt'])

    return ddf

# 指定した値でqとchannel_Idを固定
q = '中田敦彦'
channel_Id = ''
# チャネルIdが空白の場合は、検索ワードで検索。
# 例えば、中田敦彦のチャネルID 'UCFo4kqllbcQ4nV83WCyraiw' で検索すれば、中田敦彦のYouTube大学の動画だけで検索できます

# パラメータを指定して動画情報を取得します（orderはデフォルトで'date'、maxResultsはデフォルトで5、numはデフォルトで1）
df = get_video_details(q=q, channel_Id=channel_Id, part='id,snippet', order='viewCount', maxResults=50, num=2)

# 取得した動画情報をデータフレームとして表示します
df

import re

# YouTube Data APIを使用して動画の具体的な再生回数やいいね数を取得する関数を作成
def get_statistics(id):
    video_response = youtube.videos().list(part='statistics,contentDetails', id=id).execute()
    statistics = video_response['items'][0]['statistics']
    statistics['duration'] = video_response['items'][0]['contentDetails']['duration']
    return statistics

# ISO 8601形式の時間を秒に変換する関数を定義
def iso8601_to_seconds(iso_duration):
    # 正規表現を使用して、P、T、H、M、Sを取り除く
    iso_duration = re.sub(r'P|T|H|M|S', '', iso_duration)

    # 時間、分、秒に分解して秒に変換
    parts = iso_duration.split('S')
    seconds = 0
    if len(parts) > 0:
        seconds += int(parts[-1])
    if len(parts) > 1:
        seconds += int(parts[-2]) * 60
    if len(parts) > 2:
        seconds += int(parts[-3]) * 3600

    return seconds

# DataFrameにvideoIdを入力して、YouTube Data APIを使用して動画の詳細情報を取得
df_static = pd.DataFrame(list(df['videoId'].apply(lambda x: get_statistics(x))))

# DataFrameを結合し、必要な列を整形
df_output = pd.concat([df, df_static], axis=1)
cols = ['viewCount', 'likeCount', 'favoriteCount', 'commentCount']
df_output[cols] = df_output[cols].fillna(0).astype(int)

# ISO 8601形式の動画の長さを秒に変換
df_output['duration'] = df_output['duration'].apply(lambda x: iso8601_to_seconds(x))

# 取得した動画情報を表示
df_output

import pandas as pd

def get_all_comments(videoId):
    dic_list = []
    nextPageToken = None

    while True:
        search_response = youtube.commentThreads().list(
            part="snippet,replies",
            videoId=videoId,
            maxResults=100,  # 1回のリクエストで取得できる最大コメント数
            pageToken=nextPageToken
        )
        output = search_response.execute()

        dic_list += output['items']

        # 次のページが存在する場合はそのページのコメントも取得
        nextPageToken = output.get('nextPageToken')

        # 次のページがない場合はループを終了
        if nextPageToken is None:
            break

    items = dic_list

    # 必要な情報を取得し、データフレームに変換します
    ddf = pd.DataFrame({
        'authorDisplayName': [item['snippet']['topLevelComment']['snippet']['authorDisplayName'] for item in items],
        'authorChannelId': [item['snippet']['topLevelComment']['snippet']['authorChannelId']['value'] for item in items],
        'authorProfileImageUrl': [item['snippet']['topLevelComment']['snippet']['authorProfileImageUrl'] for item in items],
        'textDisplay': [item['snippet']['topLevelComment']['snippet']['textDisplay'] for item in items],
        'publishedAt': [item['snippet']['topLevelComment']['snippet']['publishedAt'] for item in items],
        'videoId': [item['snippet']['topLevelComment']['snippet']['videoId'] for item in items]
    })

    # publishedAt列を日時型に変換
    ddf['publishedAt'] = pd.to_datetime(ddf['publishedAt'])

    return ddf

# 指定したvideoIdの動画に対するすべてのコメントを取得
df = get_all_comments(videoId="*****") # ***にvideoIdを入力して下さい。動画検索でvideoIDも取得できます。
df

# YouTubeチャンネルの情報を取得する関数
def get_channel_info(channel_id):
    # YouTube Data APIを使用してチャンネルの基本情報と統計情報を取得するリクエストを作成
    request = youtube.channels().list(
        part='snippet,statistics',
        id=channel_id
    )
    # リクエストを実行し、レスポンスを取得
    response = request.execute()

    # レスポンスから必要な情報を取得してDataFrameに変換
    df1 = pd.DataFrame({
        'channelId': response['items'][0]['id'],  # チャンネルID
        'title': response['items'][0]['snippet']['title'],  # チャンネルのタイトル
        'publishedAt': response['items'][0]['snippet']['publishedAt']  # チャンネルの公開日時
    })
    df2 = pd.DataFrame([response['items'][0]['statistics']])  # 統計情報（登録者数など）

    # DataFrameを結合し、publishedAt列を日時型に変換
    ddf = pd.concat([df1, df2], axis=1)
    ddf['publishedAt'] = pd.to_datetime(ddf['publishedAt'])

    return ddf

# 指定したチャンネルIDに関する情報を取得し、DataFrameとして表示
df = get_channel_info(channel_id="UCFo4kqllbcQ4nV83WCyraiw")
df

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import japanize_matplotlib   # インポートできていなければ　!pip install japanize-matplotlib で入れる必要あります
%matplotlib inline

# seabornを使用して散布図を描画
sns.scatterplot(data=df_output, x='likeCount', y='viewCount')

# x軸とy軸にラベルを付けたり、日本語表示を可能にするためにjapanize_matplotlibを使用
plt.xlabel('いいねの数')
plt.ylabel('再生回数')
plt.title('再生回数といいねの数の関係')
plt.show()

# durationが最大の行を抽出
max_duration_row = df_output.loc[df_output['duration'].idxmax()]

# プロットを作成
plt.figure(figsize=(12, 5))
sns.scatterplot(data=df_output, x='duration', y='viewCount')

# 最大のdurationの点に赤い矢印を追加
plt.annotate('', 
             xy=(max_duration_row['duration'], max_duration_row['viewCount']), 
             xytext=(max_duration_row['duration']-5000, max_duration_row['viewCount']+5000), 
             arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05))

# x軸とy軸にラベルを付ける
plt.xlabel('再生時間')
plt.ylabel('再生回数')

# タイトルを付ける
plt.title('再生回数と再生時間の関係')

# グラフを表示
plt.show()

# プロットのサイズを指定
plt.figure(figsize=(16, 5))

# seabornを使用して折れ線グラフを描画（x軸にはpublishedAt、y軸にはviewCountを指定）
sns.lineplot(data=df_output, x='publishedAt', y='viewCount', marker='o')

# x軸とy軸にラベルを付ける
plt.xlabel('公開日時')
plt.ylabel('再生回数')

# タイトルを付ける
plt.title('公開日時と再生回数の関係')

# グラフを表示
plt.show()

# seabornを使用して散布図を描画
sns.scatterplot(data=df_output, x='commentCount', y='viewCount')

# x軸とy軸にラベルを付ける
plt.xlabel('コメント数')
plt.ylabel('再生回数')

# タイトルを付ける
plt.title('再生回数とコメント数の関係')

# グラフを表示
plt.show()