使用Python 從HTML 檔案中提取乾淨的文字
當尋求使用Python 從HTML 檔案中提取文字時,重要的是要考慮魯棒性和準確性。雖然正規表示式通常可以完成這項工作,但它們可能會遇到格式不良的 HTML。
對於更強大的解決方案,通常建議使用 Beautiful Soup 等函式庫。然而,使用者可能會遇到不必要的文字的挑戰,例如 JavaScript 來源和不正確的 HTML 實體解釋。
要解決這些問題,需要更全面的方法。
html2text:一個有前途的解決方案
一個有前途的解決方案是 html2text。該程式庫正確處理 HTML 實體並忽略 JavaScript。然而,它產生 Markdown 而不是純文本,需要額外的處理來轉換它。
利用 BeautifulSoup 和自訂程式碼
另一種方法是將 BeautifulSoup 與自訂程式碼。透過刪除不需要的元素(例如腳本和樣式)並利用 get_text() 方法,您可以獲得乾淨的文字表示形式,而無需僅依賴正規表示式。
以下是示範此方法的Python 程式碼片段:
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)
這種方法允許您從HTML 檔案中提取乾淨的、人類可讀的文本,而沒有正規表示式或庫可能無法處理所有場景的缺點有效。
以上是如何在 Python 中從 HTML 檔案中提取乾淨的文本,同時避免正規表示式的陷阱?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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