


So effektiv Scraping von sichtbaren Webseiteninhalten
Beim Web Scraping werden spezifische Daten aus Webseiten extrahiert, es kann jedoch schwierig sein, die Ergebnisse einzuschränken nur auf den sichtbaren Text. BeautifulSoup, eine beliebte Web-Scraping-Bibliothek, vereinfacht diesen Prozess.
Das Problem verstehen
Um sichtbaren Text zu scrapen, ist es wichtig, Elemente wie Skripte (<script> ), Kommentare (<!-- -->), CSS (<style>) und andere nicht sichtbare Elemente Inhalt.</script>
Die Lösung mit BeautifulSoup
Hier ist eine einfache Lösung mit der findAll()-Methode von BeautifulSoup und einem benutzerdefinierten Filter:
from bs4 import BeautifulSoup from bs4.element import Comment from urllib.request import urlopen def tag_visible(element): if element.parent.name in ['style', 'script', 'head', 'title', 'meta', '[document]']: return False if isinstance(element, Comment): return False return True def text_from_html(body): soup = BeautifulSoup(body, 'html.parser') texts = soup.findAll(text=True) visible_texts = filter(tag_visible, texts) return " ".join(t.strip() for t in visible_texts) html = urlopen('http://www.nytimes.com/2009/12/21/us/21storm.html').read() print(text_from_html(html))
Erklärung
Die Code:
- Definiert eine Funktion tag_visible(), um unerwünschte Tags und Kommentare auszuschließen.
- Verwendet filter(), um die Funktion tag_visible() auf alle gefundenen Textelemente (Texte) anzuwenden das BeautifulSoup-Objekt.
- Fügt die sichtbaren Texte zu einer einzigen Zeichenfolge zusammen.
- Ruft den HTML-Code der angegebenen URL ab mit urlopen().
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie extrahiere ich sichtbare Webseiteninhalte mit BeautifulSoup?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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 zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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