這篇文章主要介紹了如何用Python實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)正文的提取的相關(guān)知識(shí)，內(nèi)容詳細(xì)易懂，操作簡(jiǎn)單快捷，具有一定借鑒價(jià)值，相信大家閱讀完這篇如何用Python實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)正文的提取文章都會(huì)有所收獲，下面我們一起來(lái)看看吧。
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一個(gè)典型的新聞網(wǎng)頁(yè)包括幾個(gè)不同區(qū)域：
新聞網(wǎng)頁(yè)區(qū)域
我們要提取的新聞要素包含在：
而導(dǎo)航欄區(qū)域、相關(guān)鏈接區(qū)域的文字就不屬于該新聞的要素。
新聞的標(biāo)題、發(fā)布時(shí)間、正文內(nèi)容一般都是從我們抓取的html里面提取的。如果僅僅是一個(gè)網(wǎng)站的新聞網(wǎng)頁(yè)，提取這三個(gè)內(nèi)容很簡(jiǎn)單，寫三個(gè)正則表達(dá)式就可以完美提取了。然而，我們的爬蟲抓來(lái)的是成百上千的網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)。對(duì)這么多不同格式的網(wǎng)頁(yè)寫正則表達(dá)式會(huì)累死人的，而且網(wǎng)頁(yè)一旦稍微改版，表達(dá)式可能就失效，維護(hù)這群表達(dá)式也是會(huì)累死人的。
累死人的做法當(dāng)然想不通，我們就要探索一下好的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。
1. 標(biāo)題的提取
標(biāo)題基本上都會(huì)出現(xiàn)在html的</code>標(biāo)簽里面，但是又被附加了諸如頻道名稱、網(wǎng)站名稱等信息；</p><p>標(biāo)題還會(huì)出現(xiàn)在網(wǎng)頁(yè)的“標(biāo)題區(qū)域”。</p><p>那么這兩個(gè)地方，從哪里提取標(biāo)題比較容易呢？</p><p>網(wǎng)頁(yè)的“標(biāo)題區(qū)域”沒有明顯的標(biāo)識(shí)，不同網(wǎng)站的“標(biāo)題區(qū)域”的html代碼部分千差萬(wàn)別。所以這個(gè)區(qū)域并不容易提取出來(lái)。</p><p>那么就只剩下<code><title></code>標(biāo)簽了，這個(gè)標(biāo)簽很容易提取，無(wú)論是正則表達(dá)式，還是lxml解析都很容易，不容易的是如何去除頻道名稱、網(wǎng)站名稱等信息。</p><p>先來(lái)看看，<code><title></code>標(biāo)簽里面都是設(shè)么樣子的附加信息：</p><ul><li><p><code>上海用“智慧”激活城市交通脈搏，讓道路更安全更有序更通暢_浦江頭條_澎湃新聞-The Paper</code></p></li><li><p><code>“滬港大學(xué)聯(lián)盟”今天在復(fù)旦大學(xué)成立_教育_新民網(wǎng)</code></p></li><li><p><code>三亞老人腳踹司機(jī)致公交車失控撞墻 被判刑3年_社會(huì)</code></p></li><li><p><code>外交部：中美外交安全對(duì)話9日在美舉行</code></p></li><li><p><code>進(jìn)博會(huì)：中國(guó)行動(dòng)全球矚目，中國(guó)擔(dān)當(dāng)世界點(diǎn)贊_南方觀瀾_南方網(wǎng)</code></p></li><li><p><code>資本市場(chǎng)迎來(lái)重大改革 設(shè)立科創(chuàng)板有何深意？-新華網(wǎng)</code></p></li></ul><p>觀察這些title不難發(fā)現(xiàn)，新聞標(biāo)題和頻道名、網(wǎng)站名之間都是有一些連接符號(hào)的。那么我就可以通過這些連接符吧title分割，找出最長(zhǎng)的部分就是新聞標(biāo)題了。</p><p>這個(gè)思路也很容易實(shí)現(xiàn)，這里就不再上代碼了，留給小猿們作為思考練習(xí)題自己實(shí)現(xiàn)一下。</p><h3>2. 發(fā)布時(shí)間提取</h3><p>發(fā)布時(shí)間，指的是這個(gè)網(wǎng)頁(yè)在該網(wǎng)站上線的時(shí)間，一般它會(huì)出現(xiàn)在正文標(biāo)題的下方——meta數(shù)據(jù)區(qū)域。從html代碼看，這個(gè)區(qū)域沒有什么特殊特征讓我們定位，尤其是在非常多的網(wǎng)站版面面前，定位這個(gè)區(qū)域幾乎是不可能的。這需要我們另辟蹊徑。<br/>跟標(biāo)題一樣，我們也先看看一些網(wǎng)站的發(fā)布時(shí)間都是怎么寫的：</p><ul><li><p>央視網(wǎng)2018年11月06日 22:22</p></li><li><p>時(shí)間：2018-11-07 14:27:00</p></li><li><p>2018-11-07 11:20:37 來(lái)源： 新華網(wǎng)</p></li><li><p>來(lái)源：中國(guó)日?qǐng)?bào)網(wǎng) 2018-11-07 08:06:39</p></li><li><p>2018年11月07日 07:39:19</p></li><li><p>2018-11-06 09:58 來(lái)源：澎湃新聞</p></li></ul><p>這些寫在網(wǎng)頁(yè)上的發(fā)布時(shí)間，都有一個(gè)共同的特點(diǎn)，那就是一個(gè)表示時(shí)間的字符串，年月日時(shí)分秒，無(wú)外乎這幾個(gè)要素。通過正則表達(dá)式，我們列舉一些不同時(shí)間表達(dá)方式（也就那么幾種）的正則表達(dá)式，就可以從網(wǎng)頁(yè)文本中進(jìn)行匹配提取發(fā)布時(shí)間了。</p><p>這也是一個(gè)很容易實(shí)現(xiàn)的思路，但是細(xì)節(jié)比較多，表達(dá)方式要涵蓋的盡可能多，寫好這么一個(gè)提取發(fā)布時(shí)間的函數(shù)也不是那么容易的哦。小猿們盡情發(fā)揮動(dòng)手能力，看看自己能寫出怎樣的函數(shù)實(shí)現(xiàn)。這也是留給小猿們的一道練習(xí)題。</p><h3>3. 正文的提取</h3><p>正文（包括新聞配圖）是一個(gè)新聞網(wǎng)頁(yè)的主體部分，它在視覺上占據(jù)中間位置，是新聞的內(nèi)容主要的文字區(qū)域。正文的提取有很多種方法，實(shí)現(xiàn)上有復(fù)雜也有簡(jiǎn)單。本文介紹的方法，是結(jié)合老猿多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和思考得出來(lái)的一個(gè)簡(jiǎn)單快速的方法，姑且稱之為“節(jié)點(diǎn)文本密度法”。</p><p>我們知道，網(wǎng)頁(yè)的html代碼是由不同的標(biāo)簽（tag）組成了一個(gè)樹狀結(jié)構(gòu)樹，每個(gè)標(biāo)簽是樹的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。通過遍歷這個(gè)樹狀結(jié)構(gòu)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)，找到文本最多的節(jié)點(diǎn)，它就是正文所在的節(jié)點(diǎn)。根據(jù)這個(gè)思路，我們來(lái)實(shí)現(xiàn)一下代碼。</p><h4>3.1 實(shí)現(xiàn)源碼</h4><pre>#!/usr/bin/env python3
#File: maincontent.py
#Author: veelion
import re
import time
import traceback
import cchardet
import lxml
import lxml.html
from lxml.html import HtmlComment
REGEXES = {
'okMaybeItsACandidateRe': re.compile(
'and|article|artical|body|column|main|shadow', re.I),
'positiveRe': re.compile(
('article|arti|body|content|entry|hentry|main|page|'
'artical|zoom|arti|context|message|editor|'
'pagination|post|txt|text|blog|story'), re.I),
'negativeRe': re.compile(
('copyright|combx|comment|com-|contact|foot|footer|footnote|decl|copy|'
'notice|'
'masthead|media|meta|outbrain|promo|related|scroll|link|pagebottom|bottom|'
'other|shoutbox|sidebar|sponsor|shopping|tags|tool|widget'), re.I),
}
class MainContent:
def __init__(self,):
self.non_content_tag = set([
'head',
'meta',
'script',
'style',
'object', 'embed',
'iframe',
'marquee',
'select',
])
self.title = ''
self.p_space = re.compile(r'\s')
self.p_html = re.compile(r'<html|</html>', re.IGNORECASE|re.DOTALL)
self.p_content_stop = re.compile(r'正文.*結(jié)束|正文下|相關(guān)閱讀|聲明')
self.p_clean_tree = re.compile(r'author|post-add|copyright')
def get_title(self, doc):
title = ''
title_el = doc.xpath('//title')
if title_el:
title = title_el[0].text_content().strip()
if len(title) < 7:
tt = doc.xpath('//meta[@name="title"]')
if tt:
title = tt[0].get('content', '')
if len(title) < 7:
tt = doc.xpath('//*[contains(@id, "title") or contains(@class, "title")]')
if not tt:
tt = doc.xpath('//*[contains(@id, "font01") or contains(@class, "font01")]')
for t in tt:
ti = t.text_content().strip()
if ti in title and len(ti)*2 > len(title):
title = ti
break
if len(ti) > 20: continue
if len(ti) > len(title) or len(ti) > 7:
title = ti
return title
def shorten_title(self, title):
spliters = [' - ', '–', '—', '-', '|', '::']
for s in spliters:
if s not in title:
continue
tts = title.split(s)
if len(tts) < 2:
continue
title = tts[0]
break
return title
def calc_node_weight(self, node):
weight = 1
attr = '%s %s %s' % (
node.get('class', ''),
node.get('id', ''),
node.get('style', '')
)
if attr:
mm = REGEXES['negativeRe'].findall(attr)
weight -= 2 * len(mm)
mm = REGEXES['positiveRe'].findall(attr)
weight += 4 * len(mm)
if node.tag in ['div', 'p', 'table']:
weight += 2
return weight
def get_main_block(self, url, html, short_title=True):
''' return (title, etree_of_main_content_block)
'''
if isinstance(html, bytes):
encoding = cchardet.detect(html)['encoding']
if encoding is None:
return None, None
html = html.decode(encoding, 'ignore')
try:
doc = lxml.html.fromstring(html)
doc.make_links_absolute(base_url=url)
except :
traceback.print_exc()
return None, None
self.title = self.get_title(doc)
if short_title:
self.title = self.shorten_title(self.title)
body = doc.xpath('//body')
if not body:
return self.title, None
candidates = []
nodes = body[0].getchildren()
while nodes:
node = nodes.pop(0)
children = node.getchildren()
tlen = 0
for child in children:
if isinstance(child, HtmlComment):
continue
if child.tag in self.non_content_tag:
continue
if child.tag == 'a':
continue
if child.tag == 'textarea':
# FIXME: this tag is only part of content?
continue
attr = '%s%s%s' % (child.get('class', ''),
child.get('id', ''),
child.get('style'))
if 'display' in attr and 'none' in attr:
continue
nodes.append(child)
if child.tag == 'p':
weight = 3
else:
weight = 1
text = '' if not child.text else child.text.strip()
tail = '' if not child.tail else child.tail.strip()
tlen += (len(text) + len(tail)) * weight
if tlen < 10:
continue
weight = self.calc_node_weight(node)
candidates.append((node, tlen*weight))
if not candidates:
return self.title, None
candidates.sort(key=lambda a: a[1], reverse=True)
good = candidates[0][0]
if good.tag in ['p', 'pre', 'code', 'blockquote']:
for i in range(5):
good = good.getparent()
if good.tag == 'div':
break
good = self.clean_etree(good, url)
return self.title, good
def clean_etree(self, tree, url=''):
to_drop = []
drop_left = False
for node in tree.iterdescendants():
if drop_left:
to_drop.append(node)
continue
if isinstance(node, HtmlComment):
to_drop.append(node)
if self.p_content_stop.search(node.text):
drop_left = True
continue
if node.tag in self.non_content_tag:
to_drop.append(node)
continue
attr = '%s %s' % (
node.get('class', ''),
node.get('id', '')
)
if self.p_clean_tree.search(attr):
to_drop.append(node)
continue
aa = node.xpath('.//a')
if aa:
text_node = len(self.p_space.sub('', node.text_content()))
text_aa = 0
for a in aa:
alen = len(self.p_space.sub('', a.text_content()))
if alen > 5:
text_aa += alen
if text_aa > text_node * 0.4:
to_drop.append(node)
for node in to_drop:
try:
node.drop_tree()
except:
pass
return tree
def get_text(self, doc):
lxml.etree.strip_elements(doc, 'script')
lxml.etree.strip_elements(doc, 'style')
for ch in doc.iterdescendants():
if not isinstance(ch.tag, str):
continue
if ch.tag in ['div', 'h2', 'h3', 'h4', 'p', 'br', 'table', 'tr', 'dl']:
if not ch.tail:
ch.tail = '\n'
else:
ch.tail = '\n' + ch.tail.strip() + '\n'
if ch.tag in ['th', 'td']:
if not ch.text:
ch.text = ' '
else:
ch.text += ' '
# if ch.tail:
# ch.tail = ch.tail.strip()
lines = doc.text_content().split('\n')
content = []
for l in lines:
l = l.strip()
if not l:
continue
content.append(l)
return '\n'.join(content)
def extract(self, url, html):
'''return (title, content)
'''
title, node = self.get_main_block(url, html)
if node is None:
print('\tno main block got !!!!!', url)
return title, '', ''
content = self.get_text(node)
return title, content</pre><h4>3.2 代碼解析</h4><p>跟新聞爬蟲一樣，我們把整個(gè)算法實(shí)現(xiàn)為一個(gè)類：MainContent。</p><p>首先，定義了一個(gè)全局變量： REGEXES。它收集了一些經(jīng)常出現(xiàn)在標(biāo)簽的class和id中的關(guān)鍵詞，這些詞標(biāo)識(shí)著該標(biāo)簽可能是正文或者不是。我們用這些詞來(lái)給標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)計(jì)算權(quán)重，也就是方法calc_node_weight()的作用。</p><p>MainContent類的初始化，先定義了一些不會(huì)包含正文的標(biāo)簽 self.non_content_tag，遇到這些標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)，直接忽略掉即可。</p><p>本算法提取標(biāo)題實(shí)現(xiàn)在get_title()這個(gè)函數(shù)里面。首先，它先獲得<code><title></code>標(biāo)簽的內(nèi)容，然后試著從<code><meta></code>里面找title，再嘗試從<code><body></code>里面找id和class包含title的節(jié)點(diǎn)，最后把從不同地方獲得的可能是標(biāo)題的文本進(jìn)行對(duì)比，最終獲得標(biāo)題。對(duì)比的原則是：</p><ul><li><p><code><meta></code>, <code><body></code>里面找到的疑似標(biāo)題如果包含在<code><title></code>標(biāo)簽里面，則它是一個(gè)干凈（沒有頻道名、網(wǎng)站名）的標(biāo)題；</p></li><li><p>如果疑似標(biāo)題太長(zhǎng)就忽略</p></li><li><p>主要把<code><title></code>標(biāo)簽作為標(biāo)題</p></li></ul><p>從<code><title></code>標(biāo)簽里面獲得標(biāo)題，就要解決標(biāo)題清洗的問題。這里實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的方法： clean_title()。</p><p>在這個(gè)實(shí)現(xiàn)中，我們使用了lxml.html把網(wǎng)頁(yè)的html轉(zhuǎn)化成一棵樹，從body節(jié)點(diǎn)開始遍歷每一個(gè)節(jié)點(diǎn)，看它直接包含（不含子節(jié)點(diǎn)）的文本的長(zhǎng)度，從中找出含有最長(zhǎng)文本的節(jié)點(diǎn)。這個(gè)過程實(shí)現(xiàn)在方法：get_main_block()中。其中一些細(xì)節(jié)，小猿們可以仔細(xì)體會(huì)一下。</p><p>其中一個(gè)細(xì)節(jié)就是，clean_node()這個(gè)函數(shù)。通過get_main_block()得到的節(jié)點(diǎn)，有可能包含相關(guān)新聞的鏈接，這些鏈接包含大量新聞標(biāo)題，如果不去除，就會(huì)給新聞內(nèi)容帶來(lái)雜質(zhì)（相關(guān)新聞的標(biāo)題、概述等）。</p><p>還有一個(gè)細(xì)節(jié)，get_text()函數(shù)。我們從main block中提取文本內(nèi)容，不是直接使用text_content()，而是做了一些格式方面的處理，比如在一些標(biāo)簽后面加入換行符合<code>\n</code>，在table的單元格之間加入空格。這樣處理后，得到的文本格式比較符合原始網(wǎng)頁(yè)的效果。</p><h3>爬蟲知識(shí)點(diǎn)</h3><p>1. cchardet模塊<br/>用于快速判斷文本編碼的模塊</p><p>2. lxml.html模塊<br/>結(jié)構(gòu)化html代碼的模塊，通過xpath解析網(wǎng)頁(yè)的工具，高效易用，是寫爬蟲的居家必備的模塊。</p><p>3. 內(nèi)容提取的復(fù)雜性<br/>我們這里實(shí)現(xiàn)的正文提取的算法，基本上可以正確處理90%以上的新聞網(wǎng)頁(yè)。<br/>但是，世界上沒有千篇一律的網(wǎng)頁(yè)一樣，也沒有一勞永逸的提取算法。大規(guī)模使用本文算法的過程中，你會(huì)碰到奇葩的網(wǎng)頁(yè)，這個(gè)時(shí)候，你就要針對(duì)這些網(wǎng)頁(yè)，來(lái)完善這個(gè)算法類。</p><p>關(guān)于“如何用Python實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)正文的提取”這篇文章的內(nèi)容就介紹到這里，感謝各位的閱讀！相信大家對(duì)“如何用Python實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)正文的提取”知識(shí)都有一定的了解，大家如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。</p>
<br>
標(biāo)題名稱：如何用Python實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)正文的提取 <br>
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