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 newspaper3k

После 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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Конвертация изображений в PDF
  2. Работа с файлами в Python
  3. Создание списка через итерацию
  4. Обновление и получение данных в SQLite
  5. Библиотека schedule: планировщик задач
  6. Объединение списков в Python.
  7. Установка и использование pyshorteners
  8. Генерация фальшивых данных с Faker
  9. Метод hash в Python
  10. Работа с f-строками 2.0
  11. Комментарии в Python.
  12. Работа с JSON данными в Python
  13. Определение имен функций
  14. Преобразование списка в словарь через генератор
  15. Операторы += в Python
  16. Сравнение строк в Python
  17. Метод rmatmul для пользовательских матриц
  18. Python: Splat-оператор и splatty-splat
  19. Numpy: разбиение массивов
  20. Визуализация пропусков данных
  21. Преобразование в float
  22. Профилирование кода на Python
  23. Комментарии в Python
  24. Переопределение метода len
  25. Методы list в Python
  26. Сортировка HTML по CSS-селектору
  27. Функция zip() в Python
  28. CSV строка разделение в Python
  29. Работа с буфером обмена на Python
  30. Функции all() и any() в Python
  31. Повторение элементов списков
  32. Объединение, распаковка и деструктуризация
  33. Операторы объединения в Python 3.9
  34. Форматирование вывода списков
  35. Хеширование паролей с солью
  36. История Python
  37. Работа с PosixPath() в Python
  38. Функции map, filter, reduce
  39. Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
  40. Вложенные функции в Python
  41. Рекурсия для обращения строки
  42. Concrete Paths в Python
  43. Декодирование строк в Python
  44. Основные операции с библиотекой Numpy

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию