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ローカル環境で立ち上げるStreamlitでYouTubeAnalyticsAPIを叩くために必要なOAuthクライアントを作成してみた。

Last updated at Posted at 2023-07-27

はじめに

今回は、StreamlitでYouTubeAnalyticsAPIを叩くためにAPIの有効化と、OAuth認証2.0を通すためのOAuthクライアントを作成してみます。

Streamlitとは、データに特化した Python 用ウェブアプリケーション開発フレームワークです。
StreamlitでYouTubeAnalyticsAPIを叩くことによって、HTMLやCSS、Javascriptを使用せずに自身のYouTube動画アナリティクス分析を行うダッシュボードを作成できます。

前提条件

Googleアカウントを持っていることを前提にしています。

プロジェクトの作成

まずは、GCP(Google Cloud Platform)にログインします。

下図のように、タイトルバーにあるプロジェクト欄をクリックしてください。
現在はすでに作成済みの「Youtube-analysis-app」プロジェクトが選択されています。
3ee0846dcc8200277a505ea90efaff2a-2-1024x495.png

まずは新しくプロジェクトを作成するため、下図の「新しいプロジェクト」をクリックしてください。
da07bd345b8a5e4846901a38afe66d10-1-1024x495.png

「プロジェクト名」に作成するプロジェクト名を入力します。
今回はプロジェクト名を「Youtube-blog」として作成します。
「場所」は「組織なし」で大丈夫です。
作成をクリックしてください。
8caaa3f4abf98d3042703cc9520516fd-1-1024x494.png

下記のようにプロジェクトが作成されていればOKです。
続いて、作成したプロジェクトをクリックしてください。
a707b94d5b5ce5e090d19faaa70299aa-2-1024x495.png

すると、プロジェクトが切り替わります。
以上でプロジェクトの作成は終了です。
10a807b587509f92ca5d855cd33c6d8e-1024x494.png

YouTubeAnalyticsAPIを有効化

YouTubeAnalyticsAPIを有効化するために、まずはサイドバーにある「APIとサービス」→「有効なAPIとサービス」をクリックしてください。
ff95aa38073f46e35e21a6a49a2e0e48-1-1024x495.png

タイトルバーに検索ボックスがあるので、そこに「YoutubeAnalytics」と打ちこみます。
すると、「YouTubeAnalyticsAPI」と出てくるのでクリックしてください。
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「有効化にする」をクリックしてください。
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下図のような画面になっていれば、大丈夫です。
以上で、「YouTubeAnalyticsAPI」を有効化することができました。
513013220493c2ae60e01be6d0568fcb-1024x494.png

OAuthクライアントの作成

最後に、OAuth 2.0 認証を通すためのOAuthクライアントを作成していきます。
サイドバーの「認証情報」をクリックしてください。
a49986596a4f06e9c59c8ba0348d0243-1-1024x496.png

タイトルバーにある「認証情報を作成」をクリックしてください。
4bba00f014039c427ade1accb957e337-1024x494.png

「OAuthクライアントID」とクリックしてください。
81b2a7a28632d3d77ce6b32d98164da0-1024x495.png

「同意画面を設定」をクリックしてください。
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「外部」を選択して、「作成」をクリックしてください。
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「アプリ名」を入力します。今回は「Streamlit-Youtube」として入力します。
続いて「ユーザーサポートメール」を入力してください。
73951d7100ed6ad4dd330ff1a2df7574-1024x494.png

「デベロッパーの連絡先情報」の「メールアドレス」を入力してください。
「保存して次へ」をクリックします。
3eef37481b955ae0e8708b023a2065f0-1024x495.png

こちらは特に入力しなくても大丈夫です。
「保存して次へ」をクリックしてください。
ea852bcf2af4f2856998664a4d1177ea-1024x496.png

続いてテストユーザーを追加します。
「ADD USERS」をクリックしてください。
cb9bc3eba0fc63c46d31b88354496b72-1024x494.png

メールアドレスを入力して、「追加」をクリックしてください。
700d0a62bc225ab5805d0c9bd79c5539-1024x496.png

テストユーザーに追加されたのを確認後、「保存して次へ」をクリックしてください。
675ae420a5f23808df4dba53158f07e5-1024x496.png

すると確認画面が表示されるので、内容がよろしければサイドバーの「認証情報」をクリックしてください。
4cedb62c481f97e08361af9c3418929e-1024x495.png

タイトルバーの「認証情報を作成」をクリックし、「OAuthクライアントID」を選択してください。
34ccc705a2fcef02093f61f82d0d569c-1024x495.png

「アプリケーションの種類」にて「ウェブアプリケーション」をクリックしてください。
c8af151d4187b33670ff14af227ecdd4-1536x742.png

「名前」はそのままでも大丈夫です。
「承認済みのリダイレクトURI」の「URIを追加」をクリックしてください。
29b2b4b8c3b5e7315899371f80e14894-1536x741.png

「URI1」に「http://localhost:8501」と入力し
「作成」をクリックしてください。
27ce8c69cd7129aaed7feab5d55bcc52-1536x742.png

するとOAuthクライアントが作成されました。
ローカル環境で立ち上げるStreamlitにてOAuth2.0認証を通すために必要なjsonファイルをダウンロードできます。
788da51ff224e903c7a47dec8555a1ac-1536x746.png

jsonファイルはサイドバーの「認証情報」→OAuth2.0クライアントIDのダウンロードボタンからもダウンロードできます。
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終わりに

無事にYouTubeAnalyticsAPIの有効化とOAuthクライアントを作成し、認証情報であるjsonファイルを作成することができました。

ローカル環境で立ち上げるYouTube動画分析ダッシュボードをStreamlitを使って作成しました。
下記にGitHubのリンクを載せるので参考にしてみてください。

こちらのアプリを起動するには、今回作成したOAuthクライアントファイルとは別に
YoutubeDataAPIの有効化とAPIキーを取得する必要があります。
詳細は下記をご覧ください。

参考

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