python同时提取新闻来源和时间算法的代码

以下是一个简单的示例代码，用于从文本中提取新闻来源和时间。可以使用Python中的正则表达式来识别日期和来源：

import re

text = "据悉，2021年1月1日，某某新闻社报道了此事。"

source_regex = r"([：:][^：:\n\r]+)"
time_regex = r"(\d{4}[年/-]\d{1,2}[月/-]\d{1,2}[日]?)"

source_match = re.search(source_regex, text)
if source_match:
    source = source_match.group().strip("：:")
    print("来源:", source)

time_match = re.search(time_regex, text)
if time_match:
    time = time_match.group()
    print("时间:", time)

注：本代码仅作示例，可能无法匹配所有的日期和来源格式。

相关问题

python 图书推荐系统 代码

抱歉，我是一名语言模型，无法提供完整的Python图书推荐系统代码。但是，以下是一个基本框架，供您参考：

1. 数据收集和预处理

- 从公共图书馆、在线书店或其他来源收集图书信息数据集。
- 清理和预处理数据，例如删除重复项、标准化格式等。
- 构建一个数据库或使用现有的数据库（例如MySQL或MongoDB）来存储图书信息。

2. 特征提取

- 从图书信息中提取有用的特征，例如图书类别、作者、出版日期、出版社、ISBN等。
- 可以使用自然语言处理（NLP）技术从书籍描述中提取信息。

3. 模型训练和推荐

- 使用机器学习算法（例如协同过滤、基于内容的过滤、深度学习等）训练推荐模型。
- 评估模型的性能，并使用模型进行推荐。

4. 用户交互和反馈

- 与用户交互，收集用户反馈和偏好。
- 根据用户反馈和偏好调整模型参数，优化推荐效果。

以上是一个基本的Python图书推荐系统框架，您可以根据需求进行修改和优化。

数据分析python代码运行

数据分析是指通过对数据进行收集、清洗、处理和分析，从中提取有价值的信息和洞察力。Python是一种广泛使用的编程语言，也是数据分析领域中常用的工具之一。下面是数据分析Python代码运行的一般步骤：

1. 导入必要的库：在Python中，有很多用于数据分析的库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。首先需要导入这些库，以便后续使用。

2. 数据收集：数据可以来自各种来源，如数据库、文件、API等。根据数据来源的不同，选择相应的方法进行数据收集。

3. 数据清洗：数据往往存在缺失值、异常值、重复值等问题，需要进行清洗。可以使用Pandas库提供的函数和方法来处理这些问题。

4. 数据处理：根据具体的需求，对数据进行处理和转换。可以使用NumPy和Pandas库提供的函数和方法进行数据处理，如筛选、排序、聚合等。

5. 数据分析：根据具体的问题和目标，选择合适的统计方法和机器学习算法进行数据分析。可以使用Scikit-learn库提供的函数和方法进行数据分析。

6. 数据可视化：通过图表、图形等方式将数据可视化，以便更好地理解和传达分析结果。可以使用Matplotlib和Seaborn库提供的函数和方法进行数据可视化。

7. 结果呈现：将分析结果整理成报告、演示文稿等形式，以便与他人分享和交流。