根据MT19937原理，我已知624个数怎么求第625个，给我python代码

MT37是一种伪随机数生成器，可以使用Python的random库进行实现。如果您已经知道了前624个数，可以使用以下代码生成第625个数：

from random import MT19937
from random import Random

# 将已知的624个数作为种子输入生成器
seed = [your 624 numbers here]
mt = MT19937()
mt.seed(seed)

# 生成第625个数
rand = Random()
rand.setstate((3, tuple(mt.state), None))
result = rand.getrandbits(32)
print(result)

注意，这里需要将624个数作为种子输入生成器，而不是直接使用它们。同时，最后生成的数为32位整数。

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根据MT19937原理，我已知624个数怎么求第625个

根据MT19937算法的原理，MT19937算法使用了一个624维的状态向量作为种子，每次生成一个32位的随机数后，状态向量会根据一定的规则更新，因此如果你已知624个数，那么你就已经知道了MT19937使用的整个状态向量。

如果你想求第625个数，你需要将这624个数恢复出MT19937使用的状态向量，再根据这个状态向量继续生成下一个随机数，即可得到第625个数。

具体的操作方式如下：

1. 将已知的624个数填充到MT19937的状态向量中。

2. 对状态向量进行反向操作，即将MT19937的状态向量还原成初始状态。

3. 生成第625个数。

具体的还原方式可以参考MT19937算法的实现代码。

帮我写一个自动获取世界新闻的Python代码

以下是一个获取BBC新闻的Python代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.bbc.com/news/world'

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

news_list = soup.find_all('div', class_='gs-c-promo-body gel-1/2@xs gel-1/1@m gs-u-mt@m')

for news in news_list:
    title = news.find('h3', class_='gs-c-promo-heading__title gel-pica-bold nw-o-link-split__text').text.strip()
    summary = news.find('p', class_='gs-c-promo-summary gel-long-primer gs-u-mt nw-c-promo-summary').text.strip()
    link = news.find('a', class_='gs-c-promo-heading gs-o-faux-block-link__overlay-link gel-pica-bold nw-o-link-split__anchor')['href']
    
    print(title)
    print(summary)
    print(link)
    print()

此代码使用了requests和BeautifulSoup库来获取和解析BBC新闻网站的内容。它首先发送一个请求到BBC新闻网站，然后使用BeautifulSoup将响应内容解析成HTML。

然后，它查找所有带有class为'gs-c-promo-body gel-1/2@xs gel-1/1@m gs-u-mt@m'的div元素，这些元素包含新闻的标题、摘要和链接。

最后，它循环遍历每个新闻元素，并从中提取标题、摘要和链接。它使用strip()方法来去除标题和摘要中的空格和换行符，并打印出来。