📅 最后修改于: 2023-12-03 15:01:17.296000 🧑 作者: Mango
在网络爬虫和数据处理过程中，我们经常需要处理来自网页的 HTML 数据。但是，由于 HTML 数据的特殊性，处理起来往往比较麻烦。本文介绍几个 Python 库，可以帮助我们进行 HTML 清理和实体转换。
在从网页中获取 HTML 数据时，往往会携带大量无用的标签和样式信息，这些信息会对我们后续的处理造成干扰。因此，需要进行 HTML 清理。
BeautifulSoup 是 Python 中的一个流行的 HTML 解析库，可以方便地从 HTML 中提取出需要的内容。同时，它也提供了一些实用的方法，可以用于 HTML 清理。
from bs4 import BeautifulSoup
html = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>HTML 清理</title>
<meta charset="utf-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<style type="text/css">
body{
background-color: #ccc;
}
h1{
color: red;
}
</style>
</head>
<body>
<h1>HTML 清理</h1>
<p>在从网页中获取 HTML 数据时，往往会携带大量无用的标签和样式信息，这些信息会对我们后续的处理造成干扰。因此，需要进行 HTML 清理。</p>
</body>
</html>
"""
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 删除标签
[s.extract() for s in soup(['style', 'script', 'head', 'title'])]
# 删除属性
for tag in soup.find_all():
tag.attrs = None
# 获取文本
text = soup.get_text()
print(text)
输出结果为：
HTML 清理
在从网页中获取 HTML 数据时，往往会携带大量无用的标签和样式信息，这些信息会对我们后续的处理造成干扰。因此，需要进行 HTML 清理。
在上述代码中，我们首先使用 BeautifulSoup 解析了 HTML 数据。然后，删除了不需要的标签和属性，最后获取了 HTML 中的文本。
lxml 是 Python 中另一个常用的 HTML 解析库，它的性能比 BeautifulSoup 更快。同时，它也提供了一些实用的方法，可以用于 HTML 清理。
from lxml import html, etree
html_data = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>HTML 清理</title>
<meta charset="utf-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<style type="text/css">
body{
background-color: #ccc;
}
h1{
color: red;
}
</style>
</head>
<body>
<h1>HTML 清理</h1>
<p>在从网页中获取 HTML 数据时，往往会携带大量无用的标签和样式信息，这些信息会对我们后续的处理造成干扰。因此，需要进行 HTML 清理。</p>
</body>
</html>
"""
# 解析 HTML
tree = html.fromstring(html_data)
# 删除标签和属性
etree.strip_elements(tree, *['style', 'script', 'head', 'title'])
etree.strip_attributes(tree, *tree.xpath("//*[@*]"))
# 获取文本
text = tree.text_content()
print(text)
输出结果为：
HTML 清理在从网页中获取 HTML 数据时，往往会携带大量无用的标签和样式信息，这些信息会对我们后续的处理造成干扰。因此，需要进行 HTML 清理。
在上述代码中，我们首先使用 lxml 解析了 HTML 数据。然后，删除了不需要的标签和属性，最后获取了 HTML 中的文本。
HTML 中使用实体表示特殊字符，例如 < 和 > 分别用 < 和 > 表示。在处理 HTML 数据时，需要将实体转换为字符。
html 是 Python 的标准库之一，可以用于 HTML 实体的转换。
import html
text = '<p>Python & HTML</p>'
# 将实体转换为字符
decoded_text = html.unescape(text)
print(decoded_text)
# 将字符转换为实体
encoded_text = html.escape(text, quote=True)
print(encoded_text)
输出结果为：
<p>Python & HTML</p>
<p>Python & HTML</p>
在上述代码中，我们首先定义了一个带有 HTML 实体的文本。然后，使用 html 库将实体转换为字符，或者将字符转换为实体。
BeautifulSoup 也可以用于 HTML 实体的转换。
from bs4 import BeautifulSoup
text = '<p>Python & HTML</p>'
soup = BeautifulSoup(text, 'html.parser')
# 将实体转换为字符
decoded_text = soup.get_text()
print(decoded_text)
# 将字符转换为实体
encoded_text = soup.prettify(formatter='html')
print(encoded_text)
输出结果与上述相同。
在上述代码中，我们首先定义了一个带有 HTML 实体的文本。然后，使用 BeautifulSoup 将实体转换为字符，或者将字符转换为实体。
以上是两个常用的 Python 库，可以帮助我们进行 HTML 清理和实体转换。在处理 HTML 数据时，我们可以结合使用这些库，使处理过程更加便捷。