在Python 中從字串中剝離HTML 標籤
在Python 中,有多種情況下您可能需要從字串中刪除HTML 標籤以提取其內容。讓我們探討這個問題的解決方案。
假設您使用 mechanize 庫檢索 HTML 內容,如範例程式碼段所示。內容的每一行都包含 HTML 標籤和文字。要僅提取文本,我們需要剝離標籤。
一種選擇是使用自訂函數來執行此任務。函數 strip_tags 利用 HTMLParser 類別建立一個處理 HTML 內容的解析器。解析器僅提取標籤內的資料並將其累積在 StringIO 物件中。
以下是Python 3 的程式碼片段:
from io import StringIO from html.parser import HTMLParser class MLStripper(HTMLParser): def __init__(self): super().__init__() self.reset() self.strict = False self.convert_charrefs= True self.text = StringIO() def handle_data(self, d): self.text.write(d) def get_data(self): return self.text.getvalue() def strip_tags(html): s = MLStripper() s.feed(html) return s.get_data()
對於Python 2,請使用以下程式碼:
from HTMLParser import HTMLParser from StringIO import StringIO class MLStripper(HTMLParser): def __init__(self): self.reset() self.text = StringIO() def handle_data(self, d): self.text.write(d) def get_data(self): return self.text.getvalue() def strip_tags(html): s = MLStripper() s.feed(html) return s.get_data()
透過將HTML 內容傳遞給此函數,可以有效地刪除標籤並僅保留文字內容。
以上是如何在Python中高效地去除字串中的HTML標籤?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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