python newspaper 获取新闻来源的代码

以下是使用Python newspaper库获取新闻来源的示例代码：

import newspaper

# 创建一个新的新闻源对象
source = newspaper.build('https://www.nytimes.com')

# 打印新闻源的名称和描述
print(source.brand)
print(source.description)

# 遍历新闻源的文章并打印标题
for article in source.articles:
    print(article.title)

在上面的示例中，我们使用`newspaper.build()`方法来创建一个新的新闻源对象，该方法的参数是一个URL字符串。然后，我们可以使用`source.brand`和`source.description`属性来获取新闻源的名称和描述。最后，我们使用一个简单的for循环遍历新闻源的文章并打印每篇文章的标题。

相关问题

新闻聚合python

好的，你想了解关于新闻聚合方面的 Python 库吗？如果是的话，我可以介绍一下常用的几个库。

1. Feedparser：这是一个用于解析 RSS 和 Atom 格式的 Python 库，可以用来获取新闻、博客等网站的更新内容。
2. Newspaper3k：这是一个用于提取文章内容的 Python 库，可以从新闻网站中提取文章标题、正文、作者等信息。
3. Scrapy：这是一个用于爬取网站数据的 Python 框架，可以用来爬取新闻网站的内容并进行处理。

还有其他一些库也可以用来实现新闻聚合功能，具体使用哪个库可以根据自己的需求来选择。

运用Advertising and Sales数据做一元线性分析，写出python代码,并画出线性图,有TV,radio,newspaper三个变量

好的，以下是使用Python进行多元线性回归分析的示例代码，并画出线性图：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('Advertising.csv')

# 定义自变量和因变量
X = data[['TV', 'Radio', 'Newspaper']]
y = data['Sales'].values.reshape(-1,1)

# 训练模型
reg = LinearRegression()
reg.fit(X, y)

# 预测
y_pred = reg.predict(X)

# 计算 R2 得分
r2 = r2_score(y, y_pred)

# 打印 R2 得分
print('R2 score:', r2)

# 绘制图形
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.plot(y, label='Actual')
plt.ylabel('Sales')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们使用Pandas库读取Advertising.csv文件，使用NumPy库将自变量和因变量分别定义为X和y。接下来，我们使用Scikit-learn库中的LinearRegression类训练模型，并使用r2_score函数计算R2得分。最后，我们使用Matplotlib库绘制了一个包含预测和实际销售数据的线性图。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，您需要进行更多的数据预处理和数据分析，以便确定是否适合使用多元线性回归模型。