


Mengekstrak Teks daripada Kandungan HTML dalam Python: Penyelesaian Mudah dengan `HTMLParser`
pengenalan
Apabila bekerja dengan data HTML, anda selalunya perlu membersihkan teg dan mengekalkan teks biasa sahaja. Sama ada untuk analisis data, automasi atau sekadar menjadikan kandungan boleh dibaca, tugas ini adalah perkara biasa bagi pembangun.
Dalam artikel ini, saya akan menunjukkan kepada anda cara membuat kelas Python mudah untuk mengekstrak teks biasa daripada HTML menggunakan HTMLParser, modul Python terbina dalam.
Mengapa Menggunakan HTMLParser?
HTMLParser ialah modul Python yang ringan dan terbina dalam yang membolehkan anda menghuraikan dan memanipulasi dokumen HTML. Tidak seperti perpustakaan luaran seperti BeautifulSoup, ia ringan dan sesuai untuk tugas mudah seperti pembersihan tag HTML.
Penyelesaian: Kelas Python Mudah
Langkah 1: Buat Kelas HTMLTextExtractor
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)
Kelas ini melakukan tiga perkara utama:
- Memulakan senarai self.text untuk menyimpan teks yang diekstrak.
- Menggunakan kaedah handle_data untuk menangkap semua teks biasa yang ditemui antara teg HTML.
- Menggabungkan semua serpihan teks dengan kaedah get_text.
Langkah 2: Gunakan Kelas untuk Mengekstrak Teks
Berikut ialah cara anda boleh menggunakan kelas untuk membersihkan HTML:
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)
Output:
Welcome to our website! We offer exceptional services for our customers.Contact us at: contact@example.com
Menambah Sokongan untuk Atribut
Jika anda ingin menangkap maklumat tambahan, seperti pautan dalam teg, berikut ialah versi kelas yang dipertingkatkan:
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)
Output Dipertingkat:
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.
Kelebihan Pendekatan Ini
- Ringan: Tidak memerlukan perpustakaan luaran; ia dibina pada HTMLParser asli Python.
- Kemudahan Penggunaan: Merangkumkan logik dalam kelas yang mudah dan boleh digunakan semula.
- Boleh disesuaikan: Lanjutkan fungsi dengan mudah untuk menangkap maklumat khusus seperti atribut atau data teg tambahan.
## 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.
Kesimpulan
Dengan penyelesaian ini, anda boleh mengekstrak teks biasa dengan mudah daripada HTML hanya dalam beberapa baris kod. Sama ada anda sedang mengerjakan projek peribadi atau tugas profesional, pendekatan ini sesuai untuk pembersihan dan analisis HTML yang ringan.
Jika kes penggunaan anda melibatkan HTML yang lebih kompleks atau cacat, pertimbangkan untuk menggunakan perpustakaan seperti BeautifulSoup atau lxml untuk kefungsian yang dipertingkatkan.
Jangan ragu untuk mencuba kod ini dalam projek anda dan berkongsi pengalaman anda. Selamat mengekod! ?
Atas ialah kandungan terperinci Mengekstrak Teks daripada Kandungan HTML dalam Python: Penyelesaian Mudah dengan `HTMLParser`. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
