Вот несколько методов, которые можно использовать для извлечения рекомендуемых ресурсов, а также примеры кода:

1. Сбор веб-страниц.
   Вы можете использовать методы очистки веб-страниц для извлечения рекомендуемых ресурсов с веб-сайтов. Для этой цели Python предоставляет такие библиотеки, как BeautifulSoup и Scrapy. Вот пример использования BeautifulSoup:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com/recommended-resources'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extract recommended resources
resources = soup.find_all('a', class_='recommended-link')
for resource in resources:
    print(resource.text.strip())

2. Интеграция API.
   Многие платформы предоставляют API для получения рекомендуемых ресурсов. Вы можете использовать эти API для программного получения данных. Вот пример использования API GitHub:

import requests
url = 'https://api.github.com/repositories/12345/recommended-resources'
headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_API_TOKEN'}
response = requests.get(url, headers=headers)
# Extract recommended resources
data = response.json()
for resource in data['resources']:
    print(resource['name'])

3. Запросы к базе данных.
   Если рекомендуемые ресурсы хранятся в базе данных, вы можете использовать запросы SQL для извлечения данных. Вот пример использования MySQL и Python:

import mysql.connector
# Connect to the database
conn = mysql.connector.connect(
    host='localhost',
    user='your_username',
    password='your_password',
    database='your_database'
)
cursor = conn.cursor()
# Execute the query
query = 'SELECT resource_name FROM recommended_resources'
cursor.execute(query)
# Extract recommended resources
resources = cursor.fetchall()
for resource in resources:
    print(resource[0])
# Close the cursor and connection
cursor.close()
conn.close()