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
LibreOffice writer注释有其优点，因为应用程序可以使用python宏。它似乎为回答这个问题和进一步扩展LibreOffice的宏观基础提供了多种好处。如果这个解决方案是一次性实现，而不是作为更大的生产程序的一部分使用，那么在writer中打开HTML并将页面保存为文本似乎可以解决这里讨论的问题。
其他回答
我知道已经有很多答案了，但是我找到的最优雅、最python化的解决方案在这里进行了部分描述。
from bs4 import BeautifulSoup
text = ' '.join(BeautifulSoup(some_html_string, "html.parser").findAll(text=True))
更新
根据弗雷泽的评论，这里有一个更优雅的解决方案:
from bs4 import BeautifulSoup
clean_text = ' '.join(BeautifulSoup(some_html_string, "html.parser").stripped_strings)
有用于数据挖掘的模式库。
http://www.clips.ua.ac.be/pages/pattern-web
你甚至可以决定保留什么标签:
s = URL('http://www.clips.ua.ac.be').download()
s = plaintext(s, keep={'h1':[], 'h2':[], 'strong':[], 'a':['href']})
print s
在Python 3中。X，你可以通过导入“imaplib”和“电子邮件”包，以非常简单的方式做到这一点。虽然这是一个老帖子，但也许我的答案可以帮助到这个帖子的新人。
status, data = self.imap.fetch(num, '(RFC822)')
email_msg = email.message_from_bytes(data[0][1])
#email.message_from_string(data[0][1])
#If message is multi part we only want the text version of the body, this walks the message and gets the body.
if email_msg.is_multipart():
for part in email_msg.walk():
if part.get_content_type() == "text/plain":
body = part.get_payload(decode=True) #to control automatic email-style MIME decoding (e.g., Base64, uuencode, quoted-printable)
body = body.decode()
elif part.get_content_type() == "text/html":
continue
现在你可以打印主体变量，它将是明文格式:)如果它对你来说足够好，那么它将很好地选择它作为接受的答案。
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
