文章来源于网络收集而来,版权归原创者所有,如有侵权请及时联系!
python 过滤 HTML 标签
作者:Tushare社区用户 晓子
>> 问题描述 <<
很多时候我们在爬取的网页内容或者提供的资讯数据中包含大量的HTML标签。有些时候,保留这些HTML标签是有用的,例如展现和查看,更多的是为了保留足够多的信息(标签中有但text中没有的信息,如img等)以便后续使用。但有时我们仅仅想要其中的text,这个时候我们需要除去文本中的标签。以下,笔者就介绍两种除去HTML标签的方法。一种使用BeautifulSoup,另外一种使用正则表达式(这种方法的代码,笔者抄录自网上,由于来源也没有备注作者,所以这里笔者也没有标明作者,如果作者看到这里,请联系晓子xiaoziwenji@126.com以正之)。
测试数据来源于tushare pro数字货币交易所Twitter:代码请见:
content = pro.exchange_twitter(start_date='2018-08-06 04:16:27', end_date='2018-08-06 04:16:27', fields="content")['content'][0]
得到的结果为带有标签的内容:
'<span style="color: grey">@joliwa</span> <span style="color: grey">@TurboStakeCoin</span> <span style="color: grey">@Shirt_Fun_Wear</span> Hi there,\nPlease create a support ticket at <a href="https://t.co/EosnMa5kOP">https://t.co/EosnMa5kOP</a> and our Support Team will be in touch with you soon.'
>> BeautifulSoup <<
使用BeautifulSoup的代码如下:
from bs4 import BeautifulSoup
bsObj = BeautifulSoup(content, 'lxml')
bsObj.get_text()
结果为:
'@joliwa @TurboStakeCoin @Shirt_Fun_Wear Hi there,\nPlease create a support ticket at https://t.co/EosnMa5kOP and our Support Team will be in touch with you soon.'
>> 正则表达式 <<
同样,笔者也提供了使用正则表达式来过滤标签的代码,方法定义如下:
import re
def filter_tags(htmlstr):
# 先过滤CDATA
re_cdata = re.compile('//<!\[CDATA\[[^>]*//\]\]>', re.I) # 匹配CDATA
re_script = re.compile('<\s*script[^>]*>[^<]*<\s*/\s*script\s*>', re.I) # Script
re_style = re.compile('<\s*style[^>]*>[^<]*<\s*/\s*style\s*>', re.I) # style
re_br = re.compile('<br\s*?/?>') # 处理换行
re_h = re.compile('</?\w+[^>]*>') # HTML标签
re_comment = re.compile('<!--[^>]*-->') # HTML注释
s = re_cdata.sub('', htmlstr) # 去掉CDATA
s = re_script.sub('', s) # 去掉SCRIPT
s = re_style.sub('', s) # 去掉style
s = re_br.sub('\n', s) # 将br转换为换行
s = re_h.sub('', s) # 去掉HTML 标签
s = re_comment.sub('', s) # 去掉HTML注释
# 去掉多余的空行
blank_line = re.compile('\n+')
s = blank_line.sub('\n', s)
s = replaceCharEntity(s) # 替换实体
return s
def replaceCharEntity(htmlstr):
CHAR_ENTITIES = {'nbsp': ' ', '160': ' ',
'lt': '<', '60': '<',
'gt': '>', '62': '>',
'amp': '&', '38': '&',
'quot': '"', '34': '"', }
re_charEntity = re.compile(r'&#?(?P<name>\w+);')
sz = re_charEntity.search(htmlstr)
while sz:
entity = sz.group() # entity全称,如>
key = sz.group('name') # 去除&;后entity,如>为gt
try:
htmlstr = re_charEntity.sub(CHAR_ENTITIES[key], htmlstr, 1)
sz = re_charEntity.search(htmlstr)
except KeyError:
# 以空串代替
htmlstr = re_charEntity.sub('', htmlstr, 1)
sz = re_charEntity.search(htmlstr)
return htmlstr
使用的代码:
filter_tags(content)
结果为:
'@joliwa @TurboStakeCoin @Shirt_Fun_Wear Hi there,\nPlease create a support ticket at https://t.co/EosnMa5kOP and our Support Team will be in touch with you soon.'
>> 结论 <<
可见两种方法得到的结果是一样的,但使用BeautifulSoup要简单和强大得多。
如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱,如果其他用户或者作者回复了您的评论,将不能在第一时间通知您!
发布评论