Steam Trends API

Steam 并发玩家 API

通过 Trends API 查看 Steam 玩家兴趣趋势。包括月度 CCU 历史、增长情况和实时热门游戏。无需 Steam Web API 密钥。

密钥：trendsapi.ai/#get-key。HTTP 接口规范和所有数据源：trendsapi-ai/trendsapi。

身份验证

pip install trendsapi-steam
export TRENDSAPI_KEY=your_key

Python 3.9+。与 HTTP API 使用相同的密钥。

from trendsapi_steam import TrendsAPI

client = TrendsAPI()                    # TRENDSAPI_KEY
# client = TrendsAPI(api_key="YOUR_KEY")

关键词辅助方法默认使用 source: "steam"。传入 source=，即可使用同一客户端访问其他平台。官方完整客户端（涵盖所有数据源，无预设）：trendsapi。

方法

方法	REST mode	返回值
get_time_series(keyword, source=, data_mode=)	get_time_series	list[TrendsDataPoint]
get_growth(keyword, percent_growth=, source=, data_mode=)	get_growth	GetGrowthResponse
get_live(limit=, offset=, category=)	get_top_trends	GetTopTrendsResponse
get_top_trends(type=, ...)	get_top_trends	GetTopTrendsResponse

source 使用小写（steam）。type 必须精确匹配（Steam Most Played）。混用两者会返回 400 错误。

from trendsapi_steam import TrendsAPI

client = TrendsAPI()                    # TRENDSAPI_KEY
# client = TrendsAPI(api_key="YOUR_KEY")

series = client.get_time_series("counter-strike 2")
print(series[-1].date, series[-1].value)

growth = client.get_growth("counter-strike 2", percent_growth=["3M", "12M"])
print(growth.results[0].growth, growth.results[0].direction)

hot = client.get_live(limit=10)
print(hot.data)                         # [[1, "..."], ...]

get_time_series

points = client.get_time_series("counter-strike 2")

每个数据点包含：

字段	始终包含	含义
date	是	YYYY-MM-DD
value	是	此系列的 0-100 指数
keyword	是	回显值
volume	否	可用时提供的绝对量
source 或 datatype	否	管道标签

Python 返回 list[TrendsDataPoint]。请使用 .date 和 .value，不要使用 ["date"]。 JS 返回相同字段，作为对象属性提供。

get_growth

g = client.get_growth("counter-strike 2", percent_growth=["12M", "3M", "YTD"])
print(g.results[0].growth, g.results[0].direction)

percent_growth 默认值：["12M"]。预设：7D 14D 30D 1M 2M 3M 6M 9M 12M/1Y 18M 24M/2Y 36M/3Y 48M 60M/5Y MTD QTD YTD。自定义：{"name": "Launch", "recent": "2024-06-01", "baseline": "2024-01-01"}。

字段	含义
search_term	关键词
data_source	数据源
results	每个时间窗口对应一个对象（包含 period、growth、direction、日期和值）
metadata	计数 / 成功标志

多个时间窗口仍计为一次请求。Python：growth.results[0].growth。JS：growth.results[0].growth。

get_live

hot = client.get_live(limit=10)

字段	含义
as_of_ts	快照时间
type	信息流名称
limit、offset、count	分页
data	[rank, label] 行

Python：hot.data。JS：hot.data。可选参数 offset= 和 category=（仅适用于 Amazon Best Sellers by Category、Top Websites）。

异步

import asyncio
from trendsapi_steam import AsyncTrendsAPI

async def main():
    c = AsyncTrendsAPI()
    return await asyncio.gather(
        c.get_time_series("counter-strike 2"),
        c.get_time_series("counter-strike 2", source="google search"),
    )

asyncio.run(main())

每个 200 响应计为一次计费请求。

Pandas

from dataclasses import asdict
import pandas as pd
from trendsapi_steam import TrendsAPI

df = pd.DataFrame(asdict(p) for p in TrendsAPI().get_time_series("counter-strike 2"))
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
print(df.set_index("date")["value"].resample("ME").mean().tail())

调用（curl）

字段	值
端点	POST https://api.trendsapi.ai/api
身份验证	Authorization: Bearer $TRENDSAPI_KEY
历史数据	使用 get_time_series 或 get_growth 时设置 source: steam
关键词	游戏显示名称，例如 counter-strike 2
实时 type	Steam Most Played

curl -sS -X POST https://api.trendsapi.ai/api \
  -H "Authorization: Bearer $TRENDSAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"mode":"get_time_series","source":"steam","keyword":"counter-strike 2"}'

数据源说明

• 后端通过 Steam 商店搜索解析名称。AppID 不是请求字段。
• 系列数据按月提供。value 表示相对于该游戏标题的 0-100 指数，而非原始 CCU。
• type: steam 会返回 400 错误。

错误

HTTP	客户端
200	已解析的有效负载。Python 数据类 / JS 类型化对象
400	抛出错误。请修正 source 或 type 的拼写
401	抛出错误。请检查 TRENDSAPI_KEY
404	抛出错误。该关键词没有系列数据。请勿重试
429	抛出错误。配额已用尽
5xx	客户端重试后抛出错误

HTTP body 字段是 JSON 字符串。SDK 会解码。使用原始 curl 时，必须再次解析 body。

网站：https://trendsapi.ai/trends/steam-trends。

许可证

MIT。请参阅 LICENSE。