本文实例讲述了Python实现提取文章摘要的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
一、概述
在博客系统的文章列表中,为了更有效地呈现文章内容,从而让读者更有针对性地选择阅读,通常会同时提供文章的标题和摘要。
一篇文章的内容可以是纯文本格式的,但在网络盛行的当今,更多是HTML格式的。无论是哪种格式,摘要 一般都是文章 开头部分 的内容,可以按照指定的 字数 来提取。
二、纯文本摘要
纯文本文档 就是一个长字符串,很容易实现对它的摘要提取:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """Get a summary of the TEXT-format document""" def get_summary(text, count): u"""Get the first `count` characters from `text` >>> text = u'Welcome 这是一篇关于Python的文章' >>> get_summary(text, 12) == u'Welcome 这是一篇' True """ assert(isinstance(text, unicode)) return text[0:count] if __name__ == '__main__': import doctest doctest.testmod()
三、HTML摘要
HTML文档 中包含大量标记符(如
、
、等等),这些字符都是标记指令,并且通常是成对出现的,简单的文本截取会破坏HTML的文档结构,进而导致摘要在浏览器中显示不当。
在遵循HTML文档结构的同时,又要对内容进行截取,就需要解析HTML文档。在Python中,可以借助标准库 HTMLParser 来完成。
一个最简单的摘要提取功能,是忽略HTML标记符而只提取标记内部的原生文本。以下就是类似该功能的Python实现:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """Get a raw summary of the HTML-format document""" from HTMLParser import HTMLParser class SummaryHTMLParser(HTMLParser): """Parse HTML text to get a summary >>> text = u'<p>Hi guys:</p><p>This is a example using SummaryHTMLParser.</p>' >>> parser = SummaryHTMLParser(10) >>> parser.feed(text) >>> parser.get_summary(u'...') u'<p>Higuys:Thi...</p>' """ def __init__(self, count): HTMLParser.__init__(self) self.count = count self.summary = u'' def feed(self, data): """Only accept unicode `data`""" assert(isinstance(data, unicode)) HTMLParser.feed(self, data) def handle_data(self, data): more = self.count - len(self.summary) if more > 0: # Remove possible whitespaces in `data` data_without_whitespace = u''.join(data.split()) self.summary += data_without_whitespace[0:more] def get_summary(self, suffix=u'', wrapper=u'p'): return u'<{0}>{1}{2}</{0}>'.format(wrapper, self.summary, suffix) if __name__ == '__main__': import doctest doctest.testmod()
HTMLParser(或者 BeautifulSoup 等等)更适合完成复杂的HTML摘要提取功能,对于上述简单的HTML摘要提取功能,其实有更简洁的实现方案(相比 SummaryHTMLParser 而言):
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """Get a raw summary of the HTML-format document""" import re def get_summary(text, count, suffix=u'', wrapper=u'p'): """A simpler implementation (vs `SummaryHTMLParser`). >>> text = u'<p>Hi guys:</p><p>This is a example using SummaryHTMLParser.</p>' >>> get_summary(text, 10, u'...') u'<p>Higuys:Thi...</p>' """ assert(isinstance(text, unicode)) summary = re.sub(r'<.*?>', u'', text) # key difference: use regex summary = u''.join(summary.split())[0:count] return u'<{0}>{1}{2}</{0}>'.format(wrapper, summary, suffix) if __name__ == '__main__': import doctest doctest.testmod()
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

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。


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