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
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。
其他回答
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
我有一个类似的问题，实际上我用了BeautifulSoup的一个答案。 问题是它真的很慢。我最终使用了一个叫做selectolax的库。 虽然它的功能很有限，但它对这个任务很有效。 唯一的问题是我手动删除了不必要的空白。 但BeautifulSoup的效果似乎要快得多。
from selectolax.parser import HTMLParser
def get_text_selectolax(html):
tree = HTMLParser(html)
if tree.body is None:
return None
for tag in tree.css('script'):
tag.decompose()
for tag in tree.css('style'):
tag.decompose()
text = tree.body.text(separator='')
text = " ".join(text.split()) # this will remove all the whitespaces
return text
注意:NTLK不再支持clean_html函数
下面是原始答案，评论部分有备选答案。
使用NLTK
我浪费了4-5个小时来修复html2text的问题。幸运的是我遇到了NLTK。 它神奇地起作用。
import nltk
from urllib import urlopen
url = "http://news.bbc.co.uk/2/hi/health/2284783.stm"
html = urlopen(url).read()
raw = nltk.clean_html(html)
print(raw)
另一种选择是通过基于文本的web浏览器运行html并转储它。例如(使用Lynx):
lynx -dump html_to_convert.html > converted_html.txt
这可以在python脚本中完成，如下所示:
import subprocess
with open('converted_html.txt', 'w') as outputFile:
subprocess.call(['lynx', '-dump', 'html_to_convert.html'], stdout=testFile)
它不会精确地为您提供HTML文件中的文本，但根据您的用例，它可能比html2text的输出更好。
我发现的最好的一段代码提取文本没有javascript或不想要的东西:
from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
url = "http://news.bbc.co.uk/2/hi/health/2284783.stm"
html = urlopen(url).read()
soup = BeautifulSoup(html, features="html.parser")
# kill all script and style elements
for script in soup(["script", "style"]):
script.extract() # rip it out
# get text
text = soup.get_text()
# break into lines and remove leading and trailing space on each
lines = (line.strip() for line in text.splitlines())
# break multi-headlines into a line each
chunks = (phrase.strip() for line in lines for phrase in line.split(" "))
# drop blank lines
text = '\n'.join(chunk for chunk in chunks if chunk)
print(text)
你只需要安装BeautifulSoup:
pip install beautifulsoup4
