Python で HTML コンテンツからテキストを抽出: `HTMLParser` を使用した簡単なソリューション
導入
HTML データを操作する場合、多くの場合、タグをクリーンアップしてプレーン テキストのみを保持する必要があります。データ分析、自動化、または単にコンテンツを読みやすくするためのいずれであっても、このタスクは開発者にとって一般的なものです。
この記事では、組み込みの Python モジュールである HTMLParser を使用して、HTML からプレーン テキストを抽出する簡単な Python クラスを作成する方法を説明します。
HTMLParser を使用する理由
HTMLParser は、HTML ドキュメントの解析と操作を可能にする軽量の組み込み Python モジュールです。 BeautifulSoup のような外部ライブラリとは異なり、軽量で、HTML タグのクリーニングなどの単純なタスクに最適です。
解決策: 単純な Python クラス
ステップ 1: HTMLTextExtractor クラスを作成する
from html.parser import HTMLParser class HTMLTextExtractor(HTMLParser): """Class for extracting plain text from HTML content.""" def __init__(self): super().__init__() self.text = [] def handle_data(self, data): self.text.append(data.strip()) def get_text(self): return ''.join(self.text)
このクラスは主に 3 つのことを行います。
- 抽出されたテキストを保存するためにリスト self.text を初期化します。
- handle_data メソッドを使用して、HTML タグ間にあるすべてのプレーン テキストをキャプチャします。
- get_text メソッドを使用してすべてのテキスト フラグメントを結合します。
ステップ 2: クラスを使用してテキストを抽出する
クラスを使用して HTML をクリーンアップする方法は次のとおりです。
raw_description = """ <div> <h1>Welcome to our website!</h1> <p>We offer <strong>exceptional services</strong> for our customers.</p> <p>Contact us at: <a href="mailto:contact@example.com">contact@example.com</a></p> </div> """ extractor = HTMLTextExtractor() extractor.feed(raw_description) description = extractor.get_text() print(description)
出力:
Welcome to our website! We offer exceptional services for our customers.Contact us at: contact@example.com
属性のサポートの追加
タグ内のリンクなどの追加情報を取得したい場合は、クラスの拡張バージョンを次に示します。
class HTMLTextExtractor(HTMLParser): """Class for extracting plain text and links from HTML content.""" def __init__(self): super().__init__() self.text = [] def handle_data(self, data): self.text.append(data.strip()) def handle_starttag(self, tag, attrs): if tag == 'a': for attr, value in attrs: if attr == 'href': self.text.append(f" (link: {value})") def get_text(self): return ''.join(self.text)
拡張出力:
Welcome to our website!We offer exceptional services for our customers.Contact us at: contact@example.com (link: mailto:contact@example.com)
## Use Cases - **SEO**: Clean HTML tags to analyze the plain text content of a webpage. - **Emails**: Transform HTML emails into plain text for basic email clients. - **Scraping**: Extract important data from web pages for analysis or storage. - **Automated Reports**: Simplify API responses containing HTML into readable text.
このアプローチの利点
- 軽量: 外部ライブラリは必要ありません。これは Python のネイティブ HTMLParser に基づいて構築されています。
- 使いやすさ: シンプルで再利用可能なクラスにロジックをカプセル化します。
- カスタマイズ可能: 機能を簡単に拡張して、属性や追加のタグ データなどの特定の情報を取得します。
## Limitations and Alternatives While `HTMLParser` is simple and efficient, it has some limitations: - **Complex HTML**: It may struggle with very complex or poorly formatted HTML documents. - **Limited Features**: It doesn't provide advanced parsing features like CSS selectors or DOM tree manipulation. ### Alternatives If you need more robust features, consider using these libraries: - **BeautifulSoup**: Excellent for complex HTML parsing and manipulation. - **lxml**: Known for its speed and support for both XML and HTML parsing.
結論
このソリューションを使用すると、わずか数行のコードで HTML からプレーン テキストを簡単に抽出できます。個人的なプロジェクトに取り組んでいる場合でも、専門的なタスクに取り組んでいる場合でも、このアプローチは軽量の HTML のクリーニングと分析に最適です。
使用例に、より複雑な HTML や不正な形式の HTML が含まれる場合は、機能を強化するために BeautifulSoup や lxml などのライブラリの使用を検討してください。
このコードをプロジェクトで自由に試して、経験を共有してください。コーディングを楽しんでください! ?
以上がPython で HTML コンテンツからテキストを抽出: `HTMLParser` を使用した簡単なソリューションの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
