Курс Python → Извлечение новостей с помощью newspaper3k
Модуль newspaper3k — это удобный инструмент для получения новостных статей из различных мировых источников. Он позволяет извлекать не только текстовую информацию, но и изображения, авторов статей, а также предоставляет некоторые встроенные методы обработки естественного языка. Этот модуль облегчает процесс получения и анализа новостей, что может быть полезно для различных приложений и исследований.
Для начала работы с модулем newspaper3k, необходимо установить его с помощью pip:
pip install newspaper3kПосле установки модуля можно приступать к использованию его функционала. Например, чтобы получить новостную статью с определенного сайта, можно использовать следующий код:
from newspaper import Article
url = 'https://www.example.com'
article = Article(url)
article.download()
article.parse()
print(article.text)Этот код загрузит статью с указанного URL, извлечет текст и выведет его на экран. Также с помощью модуля newspaper3k можно получить информацию об авторе статьи, изображения, ключевые слова и другие данные. Это облегчает автоматизацию процесса сбора и анализа новостей из различных источников.
Таким образом, модуль newspaper3k предоставляет удобный и мощный инструмент для работы с новостными данными из различных источников. Он позволяет быстро и эффективно извлекать нужную информацию, обрабатывать ее и использовать в различных приложениях, исследованиях и проектах, связанных с анализом новостей и информационных потоков.
Другие уроки курса "Python"
- Конкатенация строк в Python
- Работа с дробями в Python
- Оператор обр. импликации
- Создание итератора
- Декораторы в Python
- Настройка нарезки списков
- Добавление элементов в список: append() vs extend()
- Множества и frozenset
- Профилирование данных с Pandas.
- Сериализация и десериализация объектов
- Типы возвращаемых значений в Python
- Импортирование в Python
- Ускорение выполнения кода в Python
- Python UserString — создание подклассов строк
- Форматирование строк в Python
- Построение графиков в Matplotlib
- Поиск анаграмм с Counter
- Автоматизация с Python
- Поиск уникальных и повторяющихся элементов
- Проверка условий в Python
- Создание директории в Python
- Удаление символа из строки
- Обработка данных в Python
- Профилирование данных с Pandas
- Сложные типы данных в Python
- Создание namedtuple списком полей
- Создание итерируемых объектов
- Работа с модулем cmath
- Тестирование модели в PyTorch
- Оператор in для Python
- Основы работы со строками в Python
- Разделение строки с помощью re.split()
- Лямбда-функции в цикле
- Методы и функции в Python
- Тайное преобразование типа ключа
- Удаление знаков препинания в Python
- Перевод текста с Python Translator
- Метод Enumerate() для списков
- Эффективная конкатенация строк с использованием join()
- Разбиение строки в Python
- Именованные кортежи в Python
- Использование модуля math
- Подписка на Kaspersky Team
- Преобразование типов данных в set comprehension
- Отладка кода
