一个资深程序员写的代码，要能让新人看懂，一个大师级程序员写的代码，能让 CS 专业的大一学生看懂。写的代码不仅要追求性能优功能强，还有一个重要的特质——方便易懂。所以本文是「方便的 Python」的其中一个主题，拓展方便。
本文全面解析了新闻抓取的个中门道，包括新闻抓取的好处和用例，以及如何使用Python创建新闻报道抓取工具。
Python当下真的很火。Python实战项目，也一直尤为关注，接下来，和大家介绍下十个Python练手的实战项目
Python是一种极具可读性和通用性的编程语言。Python这个名字的灵感来自于英国喜剧团体Monty Python，它的开发团队有一个重要的基础目标，就是使语言使用起来很有趣。Python易于设置，并且是用相对直接的风格来编写，对错误会提供即时反馈，对初学者而言是个很好的选择。
随着Python语言的兴起，越来越多的程序员开始转向这门语言的学习。在我们学习完Python基础之后，就可以选择利用Python这门语言进行Web应用开发。而众多Python Web框架中，不得不提的就是现在已经发行到2.x版本的Django。Django是重量级选手中最有代表性的一位。许多成功的网站和APP都基于Django：Instagram，Mozilla，Bitbucket等，为什么这些知名网站都会使用Django来开发呢？没错，因为，Django能够以最快的速度和最小的代价构建和维护高质量的Web应用。
这个实战例子是构建一个大规模的异步新闻爬虫，但要分几步走，从简单到复杂，循序渐进的来构建这个Python爬虫
本文将向您展示如何在GPT的指导下，使用Java客户端与Elasticsearch集群进行高级查询和聚合操作。
rss （简易信息聚合） 编辑 简易信息聚合（也叫聚合内容）是一种RSS基于XML标准，在互联网上被广泛采用的内容包装和投递协议。 RSS(Really Simple Syndication)是一种描述和同步网站内容的格式，是使用最广泛的XML应用。RSS搭建了信息迅速传播的一个技术平台，使得每个人都成为潜在的信息提供者。发布一个RSS文件后，这个RSS Feed中包含的信息就能直接被其他站点调用，而且由于这些数据都是标准的XML格式，所以也能在其他的终端和服务中使用，是一种描述和同步网站内容的格式。 RSS可以是以下三个解释的其中一个： Really Simple Syndication；RDF (Resource Description Framework) Site Summary； Rich Site Summary。但其实这三个解释都是指同一种Syndication的技术。
PyHubWeekly每周定期更新，精选GitHub上优质的Python项目/小工具。
Python 是一门相当灵活动态的语言，这就导致实现一件事情可用的方法往往不止一个，于是就有很多人质疑 Python 之禅中的这一句话：
如果你有过在新闻媒体单位工作过的经历，你会发现在早期新闻媒体网站日均会产生大量的新闻稿件，而这些优质的内容，往往通过搜索引擎的新闻源机制进行分发。
个人平时比較喜欢看些新闻资讯，比方科技类的huxiu, 36kr，体育新闻等，对相关的APP也实用到，今日头条做的非常不错。周围非常多人在用。可是在用了一段时间之后发现非常多APP都有下面特点:
知道了如何读写文本文件要读写二进制文件也就很简单了，下面的代码实现了复制图片文件的功能。
新闻联播是最权威的新闻来源，用语规范，内容涉及时政和社会的方方面面，对生活生产有着很强的指导意义。
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋
基于Java的开源 Carrot2 搜索结果聚合聚类引擎 2.0发布了. Carrot2 可以自动的把自然的搜索结果归类（聚合聚类）到相应的语义类别中，这个功能是通过Carrot2一个现成的组件完成的，除此之外Carrot2 还包括了很多其他的搜索结果聚合聚类算法 search results clustering algorithms 非常值得一看 . 今天10b lobster 和我聊起了新闻标题的平移算法， 如果这个算法被Carrot支持的话，应该是一个流行算法了。这个算法在卢亮的blog上曾经提到过。新闻阅读器也准备用这个算法进行新闻分类，提高新闻阅读速度。 Carrot2 2.0 的一个亮点是速度和易用性的提高。在易用性方面Carrot2提供了一个叫Aduna ClusterMap 的可视化组，这个组件被放到了可以单独运行的GUI程序中了，详见：standalone GUI application 。除此之外核心api也得到了简化，这里有 更多信息. Carrot2 的流行还衍生了一家叫 Carrot Search 的公司，类似jboss ,mysql 相关的运营公司, 他们发布了发布了 Lingo3G ，可以想想出来了，Lingo3G ( 这个名字真酷 lingo and 3g 呵呵 )-- 提供高性能的文档聚合引擎 ，这个引擎功能十分强进，他提供基于层级的,同义的 , 标签过滤的等功能。相比较 autonomy 还是有些差：
迈克尔•苏德森(Michael Schudson)在《聚光灯，不是“真相的机器”》中指出：“新闻不是‘真相的机器’，而是李普曼所说的‘聚光灯’和‘探照灯’。在大数据与信息过剩的风险社会，真正有价值的新闻应当是基于数据分析得出的‘预计明天将有暴风雨’式的对公众的忠告、指南、通知、预警。”概言之，大数据时代的新闻传播较之传统的新闻业态是一种深刻的转型，本文集中探讨大数据对于新闻业态重构的若干革命性改变。 一、生产信息提供者层面的变化 (一)个性化信息推荐：新闻生产机制的颠覆性转变 1.基于个
题目： Graph Neural News Recommendation with Long-term and Short-term Interest Modeling
最近笔者在做文本挖掘项目时候，写了一些小算法，不过写的比较重，没有进行效率优化，针对大数据集不是特别好用，不过在小数据集、不在意性能的情况下还是可以用用的。
此部分节选自《中国互联网法律政策报告（2014）》，由“腾讯研究院法律研究中心、中国信息通信研究院互联网法律研究中心“联合推出 执笔人：司晓、张钦坤、李海英、田小军、刘娜 1.欧盟国家因谷歌税问题再起波澜 以“谷歌新闻”为代表的搜索引擎或新闻聚合服务提供商链接并摘录报纸内容是否侵犯报纸出版商的著作权不断引发争议，欧盟国家对“谷歌税”的态度各方意见不一。2013年3月，德国国会下院通过了允许内容发布商向搜索引擎和其他网络内容聚合商收取内容使用费的提案，但仍然允许其免费使用文本链接
rss是RDF Site Summary 的缩写（RDF是Resource Description Framework的缩写 ），是指将网站摘要用xml语言描述。
在大数据架构中，数据收集与数据存储占据了极为重要的地位，可以说是大数据的核心基础。而爬虫技术在这两大核心技术层次中占有了很大的比例。为何有此一说？我们不妨通过一个实际应用场景来看看爬虫到底发挥了哪些作用？
随着互联网覆盖范围的扩大，越来越多的用户习惯于在网上消费各种形式的内容，推荐系统应运而生。推荐系统在我们的日常生活中无处不在，它们非常有用，既可以节省时间，又可以帮助我们发现与我们的兴趣相关的东西。目前，推荐系统是消费领域最常见的机器学习算法之一[1]。以网络新闻为例，由于每天都有大量的新闻文章发布在网上，在线新闻服务的用户面临着严重的信息过载。不同的用户通常喜欢不同的新闻信息。因此，个性化新闻推荐技术被广泛应用于用户的个性化新闻展示和服务中。关于新闻的推荐算法 / 模型研究已经引起了学术界和产业界的广泛关注。
大多数现有的新闻推荐方法都依赖于隐式反馈，如点击来推断用户兴趣和模型训练。然而，点击行为通常包含大量噪音(误点击)，无法帮助推断出复杂的用户兴趣，例如不喜欢。仅针对点击行为训练的feed推荐模型无法优化其他目标，例如用户参与度。
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时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。 从外行的角度看来大数据是个挺了不起的东西，它也确实了不起，不过有一个前提就是我们能够有效地处理数据。怎样从海量数据中找出有用的信息才是最重要的。 本文中我们会讲一些大数据的用例比如分析促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈大数据的收集方法以及处理的过程。 1、
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。
用户的时间和注意力正在加速向移动端迁徙。初期人们仅仅将碎片时间花在移动设备上。在移动设备、应用和内容日益丰富时，移动设备足以承载需要集中精力才能完成的任务。我们可以花上半天时间用IPad看书或者办公；花几个小时在手机App购物。 移动阅读受到的影响便是，深度内容向移动端迁移。这就解释了为什么Twitter和微博的活跃度会一日不如一日。因为碎片化的内容适合浅层阅读。深度长内容在移动端正在受到青睐。 除了电子书，人们一部分移动阅读则花在了“文章”上。这里文章是指介于微博这类短信息和书籍这
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。
Puppeteer是一个基于Node.js的库，它提供了一个高级的API来控制Chrome或Chromium浏览器。通过Puppeteer，我们可以实现各种自动化任务，如网页截图、PDF生成、表单填写、网络监控等。本文将介绍如何使用Puppeteer进行新闻网站数据抓取和聚合，以网易新闻和杭州亚运会为例。
近接触到了 Mason，并且了解到了它基础之上的一个 MVC 框架实现，随即联想到做网站以来接触到的各种各样的页面聚合的场景，颇有意思。
原文：Unusual Big Data Use Cases (guest post)
如果没有 RSS，用户将不得不每天检查您的网站是否有更新。这对许多用户来说可能太耗时了。使用 RSS 订阅（RSS 经常被称为新闻订阅或 RSS 订阅），他们可以使用 RSS 聚合器（收集和排序 RSS 订阅的站点或程序）更快地检查您的网站。
在服务做微服务改造后，原先单库join查询已经不能满足要求，每个拆分的微服务对应一个数据库实例，而且部署在不同的服务器上，那么解决“跨库查询”就势在必行了。
题目：FANG: Leveraging Social Context for Fake News Detection Using Graph Representation
随时随地的网络接入、智能廉价的电子设备、巨量增长的移动应用，正在掀起一场移动互联网的革命。在这个全新的数字世界里，信息生产成本降低使之爆炸式增长，媒体介质和技术的发达加速了信息流通，便捷的信息获取手段则激活了人类对信息消费需求。 世界被卷入其中这一波移动浪潮，新闻和搜索引擎也不例外。 新闻的本质归根结底是信息的生产、传播和消费。新闻具备的显著特征将其与普通信息区分开来。正如新闻巨子范长江对新闻的定义：“广大群众欲知应知而未知的重要事实”。这体现了新闻信息应该及时、真实和简洁的特点。这些特点对新闻的生产（采集
本文主要介绍了如何通过LitePal在Android端对数据库进行增删改查操作，以及如何使用LitePal的聚合函数对数据进行统计。通过学习，读者可以掌握LitePal的基本用法和主要功能，并能运用在实际开发中。
作为程序员，相信大家对“爬虫”这个词并不陌生，身边常常会有人提这个词，在不了解它的人眼中，会觉得这个技术很高端很神秘。不用着急，我们的爬虫系列就是带你去揭开它的神秘面纱，探寻它真实的面目。
作者：maricoliao，腾讯 WXG 应用研究员 一、背景 随着自媒体时代的蓬勃发展，各类自媒体平台每天涌现出海量信息。微信作为最优质的自媒体平台，每天新发表文章数百万篇。汹涌而来的信息，极大地丰富了人们的精神和娱乐生活，但同时也存在着信息繁杂无序、内容同质化、质量参差不齐等问题，而用户最关心的是最新、最热的新闻热点事件。在此背景下，如何快速、准确地挖掘新闻热点内容，帮助用户更快、更好地了解热点事件，并追踪事件的来龙去脉和不同观点，是非常值得深入研究的问题。就此，我们针对微信生态特色，并结合外部媒
相比纸媒、电视、广播，门户曾经是新媒体。它们是曾经的颠覆者。但年龄超过15岁的门户被新媒体之火所波及，一场自我革命在所难免。从南方报业集团跨越至新媒体领域，腾讯公司副总裁陈菊红曾经在博鳌亚洲论坛2014年年会上表示，媒体变革对每一个媒体和平台都提出新要求。媒体只有不断挑战自己的舒适区，才能在下一个竞合中获得发展。 新浪微博上市后，新浪门户走向哪里？搜狐押宝视频和新闻客户端，门户如何继续？腾讯网如何去争抢越来越稀缺的PC用户注意力？包括网易、凤凰，大家都在不断改变自己，挑战自己的舒适区，以适应外部变化。 我
书中的第四个练习，新闻聚合。现在很少见的一类应用，至少我从来没有用过，又叫做Usenet。这个程序的主要功能是用来从指定的来源（这里是Usenet新闻组）收集信息，然后讲这些信息保存到指定的目的文件中（这里使用了两种形式：纯文本和html文件）。这个程序的用处有些类似于现在的博客订阅工具或者叫RSS订阅器。
当前的资讯聚合时代，用户阅读新闻的习惯已经从网页端逐渐转向了手机App，而且越来越青睐新闻资讯类App的内容个性化推荐功能。新闻资讯的个性化阅读已经是大势所趋，这背后就有自然语言处理技术的帮助。
通过设计，Python将便利性，可读性和易用性置于性能之上。 但这并不意味着您应该适应缓慢的Python代码。 您可能需要采取一些措施来加快速度。
其中，内存适合个人，缓存数据库适合大型公司。 ### 4.网页下载器（urllib2）[核心组件]() - 网页下载器：将互联网上URL对应的网页下载到本地的工具。 - Python有那几种网页下载器？ -
百度NLP专栏 作者：百度NLP 2016 年，百度全面发力内容生态领域，借助人工智能 (AI)、自然语言处理 (NLP)、深度学习 (Deep Learning) 等技术和百万级别的用户标签，推出个性化信息资讯流，与此同时，百度战略级产品「百家号」2017 年预计将向内容生产者分成 100 亿，以此鼓励个人和机构入驻参与内容创作。 而在众多内容生产者之中，一位特殊的「作者」显得格外引人瞩目——那就是在去年上线的百度智能写作机器人（Writing-bots）。据了解，目前百度智能写作文章可涵盖社会、财经、娱
题目：User Preference-aware Fake News Detection
在Django MVC概述和开发流程中已经讲解了Django的MVT开发流程，本文重点对MVT中的模型(Model)进行重点讲解。
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