Python을 사용하여 HTML 파일에서 깨끗한 텍스트를 효율적으로 추출하려면 어떻게 해야 합니까?
Python을 사용하여 HTML 파일에서 텍스트 추출: 종합 안내서
소개
텍스트 추출 HTML 파일의 데이터는 다양한 데이터 처리 및 분석 작업에 필수적일 수 있습니다. 간단한 HTML 구조에서는 정규 표현식을 사용할 수 있지만 형식이 잘못된 코드에서는 어려움을 겪을 수 있습니다. 이 기사에서는 강력한 대안인 Beautiful Soup을 탐색하고 원치 않는 JavaScript를 효과적으로 제거하고 HTML 엔터티를 해석하는 실용적인 솔루션을 제공합니다.
Beautiful Soup 사용
다음을 사용하여 텍스트를 추출하려면 Beautiful Soup은 다음 단계를 따르세요.
- BeautifulSoup 가져오기 library.
- urlopen()을 사용하여 HTML 파일을 엽니다.
- BeautifulSoup(html, feature="html.parser")를 사용하여 BeautifulSoup 객체를 생성합니다.
- 원하지 않는 요소 제거( 예를 들어 스크립트 및 스타일) for script in 수프(["script", "style"]): script.extract().
- soup.get_text()를 사용하여 텍스트를 추출합니다.
- 텍스트를 줄로 나누고 줄을 사용하여 공백을 제거합니다. = (line.strip() 텍스트의 줄 .splitlines()).
- 청크로 여러 헤드라인 분리 = (phrase.strip() for line in line for문구 in line.split(" ")).
- text = 'n'.join(chunk for Chunk in Chunks if Chunk).
코드 예
전체 코드는 다음과 같습니다. 예:
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") for script in soup(["script", "style"]): script.extract() text = soup.get_text() 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)
추가 옵션
- html2text: HTML 엔터티를 처리하고 JavaScript를 무시하는 대체 라이브러리입니다. 그러나 일반 텍스트 대신 Markdown을 생성합니다.
- lxml: 태그를 제거한 후 텍스트도 추출할 수 있는 강력한 XML 및 HTML 파서 라이브러리입니다.
결론
이 가이드는 다음을 사용하여 HTML 파일에서 텍스트를 추출하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. BeautifulSoup. 원치 않는 요소를 제거하고 HTML 엔터티를 해석함으로써 추가 처리 및 분석을 위한 일반 텍스트 출력을 효과적으로 생성합니다.
위 내용은 Python을 사용하여 HTML 파일에서 깨끗한 텍스트를 효율적으로 추출하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.
