[Intro1] Youtube API로 댓글 가져오기

1️⃣ Youtube API 키 발급

✓ Youtube API의 경우 종류가 3가지로 나뉜다

• Youtube Data API(v3)
  유튜브와 관련된 기본적인 API로, 동영상을 업로드하거나 재생목록을 관리하는 등의 가장 기본적인 기능 제공
• Youtube Analytics API
  유튜브의 동영상 및 채널에 대한 시청 통계, 인기도 통계 등 검색, 동영상 수익 관련 정보
• Youtube Live Streaming API
  유튜브 방송을 예약하고 , 라이브 스트림을 관리
  -> 동영상 댓글 분석을 위한 용도로는 Youtube Data API(v3)가 적합함
  
  

2️⃣ 댓글 데이터 가져오기

1. Google Youtube API를 사용하려면

• API 키, 유튜브 영상 ID가 필요함
• 유튜브 영상 ID는 URL에서 'watch?v='뒤 문자들

• API 사용을 위해 Google API Client 라이브러리를 다운

pip install google-api-python-client

2. 댓글 데이터 수집 소스코드

import pandas
from googleapiclient.discovery import build
 
 
api_key = '발급 받은 API 키'
video_id = '추출하고자 하는 동영상의 id'
 
comments = list()
api_obj = build('youtube', 'v3', developerKey=api_key)
response = api_obj.commentThreads().list(part='snippet,replies', videoId=video_id, maxResults=100).execute()
 
while response:
    for item in response['items']:
        comment = item['snippet']['topLevelComment']['snippet']
        comments.append([comment['textDisplay'], comment['authorDisplayName'], comment['publishedAt'], comment['likeCount']])
 
        if item['snippet']['totalReplyCount'] > 0:
            for reply_item in item['replies']['comments']:
                reply = reply_item['snippet']
                comments.append([reply['textDisplay'], reply['authorDisplayName'], reply['publishedAt'], reply['likeCount']])
 
    if 'nextPageToken' in response:
        response = api_obj.commentThreads().list(part='snippet,replies', videoId=video_id, pageToken=response['nextPageToken'], maxResults=100).execute()
    else:
        break
 
df = pandas.DataFrame(comments)
df.to_excel('results.xlsx', header=['comment', 'author', 'date', 'num_likes'], index=None)
 

• comments: 댓글들을 저장할 리스트형 변수
• api_obj: import한 build함수로 생성할 Google API객체
• response: 입력한 id의 동영상 관련 정보가 전달되는 변수
  
  
• API를 반복적으로 호출하여 원하는 정보를 저장
  : API문서를 확인하면 더 많은 정보 확인 가능
  - textDisplay: 댓글의 내용
  - authorDisplayName: 댓글 작성자
  - publishedAt: 댓글 작성 시간
  - likeCount: 좋아요 수
  
  
• 수집한 데이터를 엑셀로 저장한다.
• 4개의 컬럼이 생성된다

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참고 글