


Wie kann ich sauberen Text aus HTML-Dateien in Python extrahieren und gleichzeitig die Fallstricke regulärer Ausdrücke vermeiden?
Sauberen Text aus HTML-Dateien mit Python extrahieren
Beim Extrahieren von Text aus HTML-Dateien mit Python ist es wichtig, Robustheit und Genauigkeit zu berücksichtigen . Während reguläre Ausdrücke häufig die Aufgabe erfüllen, können sie bei schlecht geformtem HTML Probleme bereiten.
Für robustere Lösungen werden häufig Bibliotheken wie Beautiful Soup empfohlen. Benutzer können jedoch auf Probleme mit unerwünschtem Text, wie z. B. JavaScript-Quellen, und falscher HTML-Entitätsinterpretation stoßen.
Um diese Probleme anzugehen, ist ein umfassenderer Ansatz erforderlich.
html2text: Eine vielversprechende Lösung
Eine vielversprechende Lösung ist html2text. Diese Bibliothek verarbeitet HTML-Entitäten korrekt und ignoriert JavaScript. Es erzeugt jedoch Markdown anstelle von einfachem Text, was eine zusätzliche Verarbeitung zur Konvertierung erfordert.
Nutzung von BeautifulSoup und benutzerdefiniertem Code
Ein alternativer Ansatz besteht darin, BeautifulSoup in Verbindung mit zu verwenden benutzerdefinierter Code. Durch das Entfernen unerwünschter Elemente (z. B. Skripte und Stile) und die Nutzung der get_text()-Methode können Sie eine saubere Textdarstellung erhalten, ohne sich ausschließlich auf reguläre Ausdrücke zu verlassen.
Hier ist ein Python-Codeausschnitt, der diesen Ansatz demonstriert:
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") # Remove script and style elements for script in soup(["script", "style"]): script.extract() # Extract text text = soup.get_text() # Additional processing to remove unwanted whitespace and split headlines into separate lines lines = (line.strip() for line in text.splitlines()) chunks = (phrase.strip() for line in lines for phrase in line.split(" ")) text = '\n'.join(chunk for chunk in chunks if chunk) print(text)
Mit diesem Ansatz können Sie sauberen, für Menschen lesbaren Text aus HTML-Dateien extrahieren, ohne die Nachteile regulärer Ausdrücke oder Bibliotheken, die möglicherweise nicht funktionieren alle Szenarien effektiv.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich sauberen Text aus HTML-Dateien in Python extrahieren und gleichzeitig die Fallstricke regulärer Ausdrücke vermeiden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
