在Python 3中。X，你可以通过导入“imaplib”和“电子邮件”包，以非常简单的方式做到这一点。虽然这是一个老帖子，但也许我的答案可以帮助到这个帖子的新人。

status, data = self.imap.fetch(num, '(RFC822)')
email_msg = email.message_from_bytes(data[0][1]) 
#email.message_from_string(data[0][1])

#If message is multi part we only want the text version of the body, this walks the message and gets the body.

if email_msg.is_multipart():
    for part in email_msg.walk():       
        if part.get_content_type() == "text/plain":
            body = part.get_payload(decode=True) #to control automatic email-style MIME decoding (e.g., Base64, uuencode, quoted-printable)
            body = body.decode()
        elif part.get_content_type() == "text/html":
            continue

现在你可以打印主体变量，它将是明文格式:)如果它对你来说足够好，那么它将很好地选择它作为接受的答案。

PyParsing做得很好。PyParsing wiki被杀死了，所以这里有另一个位置，这里有使用PyParsing的示例(示例链接)。花点时间在pyparsing上的一个原因是，他还写了一本非常简短、组织良好的O'Reilly捷径手册，而且价格便宜。

话虽如此，我经常使用BeautifulSoup，处理实体问题并不难，你可以在运行BeautifulSoup之前转换它们。

古德勒克

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

你也可以在stripogram库中使用html2text方法。

from stripogram import html2text
text = html2text(your_html_string)

需要安装stripogram，请执行sudo easy_install stripogram命令

注意:NTLK不再支持clean_html函数

下面是原始答案，评论部分有备选答案。

使用NLTK

我浪费了4-5个小时来修复html2text的问题。幸运的是我遇到了NLTK。 它神奇地起作用。

import nltk   
from urllib import urlopen

url = "http://news.bbc.co.uk/2/hi/health/2284783.stm"    
html = urlopen(url).read()    
raw = nltk.clean_html(html)  
print(raw)

下面是xperroni回答的一个版本，它更完整一些。它跳过脚本和样式部分，并翻译charref(例如，')和HTML实体(例如，&)。

它还包括一个简单的纯文本到html的反向转换器。

"""
HTML <-> text conversions.
"""
from HTMLParser import HTMLParser, HTMLParseError
from htmlentitydefs import name2codepoint
import re

class _HTMLToText(HTMLParser):
    def __init__(self):
        HTMLParser.__init__(self)
        self._buf = []
        self.hide_output = False

    def handle_starttag(self, tag, attrs):
        if tag in ('p', 'br') and not self.hide_output:
            self._buf.append('\n')
        elif tag in ('script', 'style'):
            self.hide_output = True

    def handle_startendtag(self, tag, attrs):
        if tag == 'br':
            self._buf.append('\n')

    def handle_endtag(self, tag):
        if tag == 'p':
            self._buf.append('\n')
        elif tag in ('script', 'style'):
            self.hide_output = False

    def handle_data(self, text):
        if text and not self.hide_output:
            self._buf.append(re.sub(r'\s+', ' ', text))

    def handle_entityref(self, name):
        if name in name2codepoint and not self.hide_output:
            c = unichr(name2codepoint[name])
            self._buf.append(c)

    def handle_charref(self, name):
        if not self.hide_output:
            n = int(name[1:], 16) if name.startswith('x') else int(name)
            self._buf.append(unichr(n))

    def get_text(self):
        return re.sub(r' +', ' ', ''.join(self._buf))

def html_to_text(html):
    """
    Given a piece of HTML, return the plain text it contains.
    This handles entities and char refs, but not javascript and stylesheets.
    """
    parser = _HTMLToText()
    try:
        parser.feed(html)
        parser.close()
    except HTMLParseError:
        pass
    return parser.get_text()

def text_to_html(text):
    """
    Convert the given text to html, wrapping what looks like URLs with <a> tags,
    converting newlines to <br> tags and converting confusing chars into html
    entities.
    """
    def f(mo):
        t = mo.group()
        if len(t) == 1:
            return {'&':'&amp;', "'":'&#39;', '"':'&quot;', '<':'&lt;', '>':'&gt;'}.get(t)
        return '<a href="%s">%s</a>' % (t, t)
    return re.sub(r'https?://[^] ()"\';]+|[&\'"<>]', f, text)