我想使用Python从HTML文件中提取文本。我想从本质上得到相同的输出，如果我从浏览器复制文本，并将其粘贴到记事本。
我想要一些更健壮的东西，而不是使用正则表达式，正则表达式可能会在格式不佳的HTML上失败。我见过很多人推荐Beautiful Soup，但我在使用它时遇到了一些问题。首先，它会抓取不需要的文本，比如JavaScript源代码。此外，它也不解释HTML实体。例如，我会期望'在HTML源代码中转换为文本中的撇号，就像我将浏览器内容粘贴到记事本一样。
更新html2text看起来很有希望。它正确地处理HTML实体，而忽略JavaScript。然而，它并不完全生成纯文本;它产生的降价，然后必须转换成纯文本。它没有示例或文档，但代码看起来很干净。
相关问题:
在python中过滤HTML标签并解析实体 在Python中将XML/HTML实体转换为Unicode字符串
当前回答
下面是我经常使用的代码。
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
def processText(webpage):
# EMPTY LIST TO STORE PROCESSED TEXT
proc_text = []
try:
news_open = urllib.request.urlopen(webpage.group())
news_soup = BeautifulSoup(news_open, "lxml")
news_para = news_soup.find_all("p", text = True)
for item in news_para:
# SPLIT WORDS, JOIN WORDS TO REMOVE EXTRA SPACES
para_text = (' ').join((item.text).split())
# COMBINE LINES/PARAGRAPHS INTO A LIST
proc_text.append(para_text)
except urllib.error.HTTPError:
pass
return proc_text
我希望这对你有所帮助。
其他回答
Perl方式(对不起妈妈，我永远不会在生产中这样做)。
import re
def html2text(html):
res = re.sub('<.*?>', ' ', html, flags=re.DOTALL | re.MULTILINE)
res = re.sub('\n+', '\n', res)
res = re.sub('\r+', '', res)
res = re.sub('[\t ]+', ' ', res)
res = re.sub('\t+', '\t', res)
res = re.sub('(\n )+', '\n ', res)
return res
我推荐一个名为goose-extractor的Python包 Goose将尝试提取以下信息:
文章的正文 文章主图 任何Youtube/Vimeo电影嵌入文章 元数据描述 元标记
更多:https://pypi.python.org/pypi/goose-extractor/
我使用Apache Tika取得了很好的结果。它的目的是从内容中提取元数据和文本，因此底层解析器要进行相应的开箱即用调优。
Tika可以作为服务器运行，在Docker容器中运行/部署很简单，并且可以通过Python绑定访问。
我知道这里已经有很多答案了，但我认为newspaper3k也值得一提。我最近需要完成一个类似的任务，即从网络上的文章中提取文本，到目前为止，这个库在我的测试中完成了出色的工作。它忽略菜单项和边栏中的文本，以及OP请求时出现在页面上的任何JavaScript。
from newspaper import Article
article = Article(url)
article.download()
article.parse()
article.text
如果你已经下载了HTML文件，你可以这样做:
article = Article('')
article.set_html(html)
article.parse()
article.text
它甚至有一些NLP功能来总结文章的主题:
article.nlp()
article.summary
如果你想从网页中自动提取文本段落，有一些可用的python包，如Trafilatura。作为基准测试的一部分，比较了几个python包:
https://github.com/adbar/trafilatura#evaluation-and-alternatives
html_text https://github.com/TeamHG-Memex/html-text inscriptis https://github.com/weblyzard/inscriptis newspaper3k justext boilerpy3 https://github.com/jmriebold/BoilerPy3 基线 goose3 https://github.com/goose3/goose3 readability-lxml https://github.com/predatell/python-readability-lxml news-please https://github.com/fhamborg/news-please readabilipy https://github.com/alan-turing-institute/ReadabiliPy trafilatura
