我想使用Python从HTML文件中提取文本。我想从本质上得到相同的输出，如果我从浏览器复制文本，并将其粘贴到记事本。
我想要一些更健壮的东西，而不是使用正则表达式，正则表达式可能会在格式不佳的HTML上失败。我见过很多人推荐Beautiful Soup，但我在使用它时遇到了一些问题。首先，它会抓取不需要的文本，比如JavaScript源代码。此外，它也不解释HTML实体。例如，我会期望'在HTML源代码中转换为文本中的撇号，就像我将浏览器内容粘贴到记事本一样。
更新html2text看起来很有希望。它正确地处理HTML实体，而忽略JavaScript。然而，它并不完全生成纯文本;它产生的降价，然后必须转换成纯文本。它没有示例或文档，但代码看起来很干净。
相关问题:
在python中过滤HTML标签并解析实体 在Python中将XML/HTML实体转换为Unicode字符串
当前回答
今天我发现自己面临着同样的问题。我编写了一个非常简单的HTML解析器来剥离传入内容中的所有标记，仅以最小的格式返回剩余的文本。
from HTMLParser import HTMLParser
from re import sub
from sys import stderr
from traceback import print_exc
class _DeHTMLParser(HTMLParser):
def __init__(self):
HTMLParser.__init__(self)
self.__text = []
def handle_data(self, data):
text = data.strip()
if len(text) > 0:
text = sub('[ \t\r\n]+', ' ', text)
self.__text.append(text + ' ')
def handle_starttag(self, tag, attrs):
if tag == 'p':
self.__text.append('\n\n')
elif tag == 'br':
self.__text.append('\n')
def handle_startendtag(self, tag, attrs):
if tag == 'br':
self.__text.append('\n\n')
def text(self):
return ''.join(self.__text).strip()
def dehtml(text):
try:
parser = _DeHTMLParser()
parser.feed(text)
parser.close()
return parser.text()
except:
print_exc(file=stderr)
return text
def main():
text = r'''
<html>
<body>
<b>Project:</b> DeHTML<br>
<b>Description</b>:<br>
This small script is intended to allow conversion from HTML markup to
plain text.
</body>
</html>
'''
print(dehtml(text))
if __name__ == '__main__':
main()
其他回答
我知道这里已经有很多答案了，但我认为newspaper3k也值得一提。我最近需要完成一个类似的任务，即从网络上的文章中提取文本，到目前为止，这个库在我的测试中完成了出色的工作。它忽略菜单项和边栏中的文本，以及OP请求时出现在页面上的任何JavaScript。
from newspaper import Article
article = Article(url)
article.download()
article.parse()
article.text
如果你已经下载了HTML文件，你可以这样做:
article = Article('')
article.set_html(html)
article.parse()
article.text
它甚至有一些NLP功能来总结文章的主题:
article.nlp()
article.summary
@PeYoTIL使用BeautifulSoup并删除样式和脚本内容的回答对我来说并不管用。我尝试用分解代替提取，但它仍然没有工作。所以我创建了自己的格式文本使用<p>标签和替换<a>标签与href链接。也处理文本内的链接。可在此主旨与测试文档嵌入。
from bs4 import BeautifulSoup, NavigableString
def html_to_text(html):
"Creates a formatted text email message as a string from a rendered html template (page)"
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# Ignore anything in head
body, text = soup.body, []
for element in body.descendants:
# We use type and not isinstance since comments, cdata, etc are subclasses that we don't want
if type(element) == NavigableString:
# We use the assumption that other tags can't be inside a script or style
if element.parent.name in ('script', 'style'):
continue
# remove any multiple and leading/trailing whitespace
string = ' '.join(element.string.split())
if string:
if element.parent.name == 'a':
a_tag = element.parent
# replace link text with the link
string = a_tag['href']
# concatenate with any non-empty immediately previous string
if ( type(a_tag.previous_sibling) == NavigableString and
a_tag.previous_sibling.string.strip() ):
text[-1] = text[-1] + ' ' + string
continue
elif element.previous_sibling and element.previous_sibling.name == 'a':
text[-1] = text[-1] + ' ' + string
continue
elif element.parent.name == 'p':
# Add extra paragraph formatting newline
string = '\n' + string
text += [string]
doc = '\n'.join(text)
return doc
你可以用BeautifulSoup从HTML中提取文本
url = "https://www.geeksforgeeks.org/extracting-email-addresses-using-regular-expressions-python/"
con = urlopen(url).read()
soup = BeautifulSoup(con,'html.parser')
texts = soup.get_text()
print(texts)
虽然很多人提到使用regex来剥离html标记，但它有很多缺点。
例如:
<p>hello world</p>I love you
应该解析为:
Hello world
I love you
这是我想到的一个片段，你可以根据你的特定需求定制它，它就像一个魅力
import re
import html
def html2text(htm):
ret = html.unescape(htm)
ret = ret.translate({
8209: ord('-'),
8220: ord('"'),
8221: ord('"'),
160: ord(' '),
})
ret = re.sub(r"\s", " ", ret, flags = re.MULTILINE)
ret = re.sub("<br>|<br />|</p>|</div>|</h\d>", "\n", ret, flags = re.IGNORECASE)
ret = re.sub('<.*?>', ' ', ret, flags=re.DOTALL)
ret = re.sub(r" +", " ", ret)
return ret
使用Pandas从HTML中获取表数据。
如果您想从HTML中快速提取表数据。你可以使用read_HTML函数，文档在这里。在使用此函数之前，您应该阅读有关BeautifulSoup4/html5lib/lxml解析器HTML解析库的问题。
import pandas as pd
http = r'https://www.ibm.com/docs/en/cmofz/10.1.0?topic=SSQHWE_10.1.0/com.ibm.ondemand.mp.doc/arsa0257.htm'
table = pd.read_html(http)
df = table[0]
df
输出
有很多选项可以选择看这里和这里。