Python编程
搜索
分类

python 提取html文本的方法

作者：Python中文社区 时间：2021-05-27 03:43:46　

假设我们需要从各种网页中提取全文，并且要剥离所有HTML标记。通常，默认解决方案是使用BeautifulSoup软件包中的get_text方法，该方法内部使用lxml。这是一个经过充分测试的解决方案，但是在处理成千上万个HTML文档时可能会非常慢。
通过用selectolax替换BeautifulSoup，您几乎可以免费获得5-30倍的加速！
这是一个简单的基准测试，可分析commoncrawl(`处理NLP问题时，有时您需要获得大量的文本集。互联网是文本的最大来源，但是不幸的是，从任意HTML页面提取文本是一项艰巨而痛苦的任务。
假设我们需要从各种网页中提取全文，并且要剥离所有HTML标记。通常，默认解决方案是使用BeautifulSoup软件包中的get_text方法，该方法内部使用lxml。这是一个经过充分测试的解决方案，但是在处理成千上万个HTML文档时可能会非常慢。
通过用selectolax替换BeautifulSoup，您几乎可以免费获得5-30倍的加速！这是一个简单的基准测试，可分析commoncrawl(https://commoncrawl.org/)的10,000个HTML页面：


# coding: utf-8

from time import time

import warc
from bs4 import BeautifulSoup
from selectolax.parser import HTMLParser

def get_text_bs(html):
    tree = BeautifulSoup(html, 'lxml')

    body = tree.body
    if body is None:
        return None

    for tag in body.select('script'):
        tag.decompose()
    for tag in body.select('style'):
        tag.decompose()

    text = body.get_text(separator='\n')
    return text

def get_text_selectolax(html):
    tree = HTMLParser(html)

    if tree.body is None:
        return None

    for tag in tree.css('script'):
        tag.decompose()
    for tag in tree.css('style'):
        tag.decompose()

    text = tree.body.text(separator='\n')
    return text

def read_doc(record, parser=get_text_selectolax):
    url = record.url
    text = None

    if url:
        payload = record.payload.read()
        header, html = payload.split(b'\r\n\r\n', maxsplit=1)
        html = html.strip()

        if len(html) > 0:
            text = parser(html)

    return url, text

def process_warc(file_name, parser, limit=10000):
    warc_file = warc.open(file_name, 'rb')
    t0 = time()
    n_documents = 0
    for i, record in enumerate(warc_file):
        url, doc = read_doc(record, parser)

        if not doc or not url:
            continue

        n_documents += 1

        if i > limit:
            break

    warc_file.close()
    print('Parser: ％s' ％ parser.__name__)
    print('Parsing took ％s seconds and produced ％s documents\n' ％ (time() - t0, n_documents))

>>> ! wget https://commoncrawl.s3.amazonaws.com/crawl-data/CC-MAIN-2018-05/segments/1516084886237.6/warc/CC-MAIN-20180116070444-20180116090444-00000.warc.gz
>>> file_name = "CC-MAIN-20180116070444-20180116090444-00000.warc.gz"
>>> process_warc(file_name, get_text_selectolax, 10000)
Parser: get_text_selectolax
Parsing took 16.170367002487183 seconds and produced 3317 documents
>>> process_warc(file_name, get_text_bs, 10000)
Parser: get_text_bs
Parsing took 432.6902508735657 seconds and produced 3283 documents

显然，这并不是对某些事物进行基准测试的最佳方法，但是它提供了一个想法，即selectolax有时比lxml快30倍。
selectolax最适合将HTML剥离为纯文本。如果我有10,000多个HTML片段，需要将它们作为纯文本索引到Elasticsearch中。（Elasticsearch有一个html_strip文本过滤器，但这不是我想要/不需要在此上下文中使用的过滤器）。事实证明，以这种规模将HTML剥离为纯文本实际上是非常低效的。那么，最有效的方法是什么？

  • PyQuery


from pyquery import PyQuery as pq

text = pq(html).text()

  • selectolax


from selectolax.parser import HTMLParser

text = HTMLParser(html).text()

  • 正则表达式


import re

regex = re.compile(r'<.*?>')
text = clean_regex.sub('', html)

结果

我编写了一个脚本来计算时间，该脚本遍历包含HTML片段的10,000个文件。注意！这些片段不是完整的<html>文档（带有<head>和<body>等），只是HTML的一小部分。平均大小为10,314字节（中位数为5138字节）。结果如下：


pyquery
  SUM:    18.61 seconds
  MEAN:   1.8633 ms
  MEDIAN: 1.0554 ms
selectolax
  SUM:    3.08 seconds
  MEAN:   0.3149 ms
  MEDIAN: 0.1621 ms
regex
  SUM:    1.64 seconds
  MEAN:   0.1613 ms
  MEDIAN: 0.0881 ms

我已经运行了很多次，结果非常稳定。重点是：selectolax比PyQuery快7倍。

正则表达式好用？真的吗？

对于最基本的HTML Blob，它可能工作得很好。实际上，如果HTML是<p> Foo＆amp; Bar </ p>，我希望纯文本转换应该是Foo＆Bar，而不是Foo＆amp; bar。
更重要的一点是，PyQuery和selectolax支持非常特定但对我的用例很重要的内容。在继续之前，我需要删除某些标签（及其内容）。例如：


<h4 class="warning">This should get stripped.</h4>
<p>Please keep.</p>
<div style="display: none">This should also get stripped.</div>

正则表达式永远无法做到这一点。

2.0 版本

因此，我的要求可能会发生变化，但基本上，我想删除某些标签。例如：<div class =“ warning”>  、 <div class =“ hidden”> 和 <div style =“ display：none”>。因此，让我们实现一下：

  • PyQuery


from pyquery import PyQuery as pq

_display_none_regex = re.compile(r'display:\s*none')

doc = pq(html)
doc.remove('div.warning, div.hidden')
for div in doc('div[style]').items():
    style_value = div.attr('style')
    if _display_none_regex.search(style_value):
        div.remove()
text = doc.text()

  • selectolax


from selectolax.parser import HTMLParser

_display_none_regex = re.compile(r'display:\s*none')

tree = HTMLParser(html)
for tag in tree.css('div.warning, div.hidden'):
    tag.decompose()
for tag in tree.css('div[style]'):
    style_value = tag.attributes['style']
    if style_value and _display_none_regex.search(style_value):
        tag.decompose()
text = tree.body.text()

这实际上有效。当我现在为10,000个片段运行相同的基准时，新结果如下：


pyquery
  SUM:    21.70 seconds
  MEAN:   2.1701 ms
  MEDIAN: 1.3989 ms
selectolax
  SUM:    3.59 seconds
  MEAN:   0.3589 ms
  MEDIAN: 0.2184 ms
regex
  Skip

同样，selectolax击败PyQuery约6倍。

结论

正则表达式速度快，但功能弱。selectolax的效率令人印象深刻。

来源：https://mp.weixin.qq.com/s/kn-6fxdSU1W9EbqnyiB_HA

标签：python,html,文本
0
投稿

猜你喜欢

  • python实现简单聊天应用 python群聊和点对点均实现

    2023-01-16 08:35:55

  • Golang 函数执行时间统计装饰器的一个实现详解

    2024-05-09 09:46:22

  • JS应用正则表达式转换大小写示例

    2024-04-26 17:11:14

  • Mysql数据库之Binlog日志使用总结(必看篇)

    2024-01-20 20:15:16

  • Python3.4学习笔记之列表、数组操作示例

    2021-04-10 10:56:11

  • Oracle中的translate函数和replace函数的用法详解

    2024-01-16 15:46:29

  • Python Django模板之模板过滤器与自定义模板过滤器示例

    2023-10-31 20:37:48

  • vue设置导航栏、侧边栏为公共页面的例子

    2024-05-29 22:25:07

  • Python中排序函数sorted()函数的使用实例

    2021-08-01 09:52:02

  • Python 实现选择排序的算法步骤

    2023-04-01 18:28:53

  • JS中的forEach、$.each、map方法推荐

    2024-04-29 13:19:59

  • CSS Hacks

    2008-07-20 13:04:00

  • Python字符串处理实现单词反转

    2021-01-30 19:19:01

  • 使用pt-kill根据一定的规则来kill连接的方法

    2024-01-26 01:18:37

  • Python 相对路径和绝对路径及写法演示

    2023-01-17 15:23:07

  • 表单元素事件 (Form Element Events)

    2024-04-29 13:44:40

  • python判断给定的字符串是否是有效日期的方法

    2023-04-07 20:07:07

  • 聊聊Python对CSV文件的读取与写入问题

    2023-09-26 09:42:29

  • 为SWFUpload增加ASP版本的上传处理程序

    2011-04-28 08:01:00

  • 浅谈Python 钉钉报警必备知识系统讲解

    2023-11-13 15:14:38
    • asp之家 网络编程 m.aspxhome.com