Как отделить текст в html python

How to Convert HTML to Text with Python and Pandas

In this short guide, we'll see how to convert HTML to raw text with Python and Pandas. It is also known as text extraction from HTML tags.

2. Setup

In this Python guide, we'll use the following DataFrame, which consists of two columns. Column html contains HTML tags and text inside the tags:

DataFrame looks like:

We would like to extract the raw text from the column without the HTML tags with Python:

Step 1: Install Beautiful Soup library

First we will need to install Python library — beautifulsoup4 by:

The official documentation of the library is available on this link: Beautiful Soup Documentation.

The Beautiful Soup is described as:

Beautiful Soup is a Python library for pulling data out of HTML and XML files.

Step 2: Extract text from HTML tags by Python

Now let's check how we can extract the text from HTML code or tags in Python. We will demonstrate the extraction in simple example.

Suppose we have the following HTML document:

We can extract the raw text from the HTML tags by:

Which will result in:

Or we can pretty print the HTML code by:

Step 3: HTML to raw text in Pandas

In order to convert HTML to raw text we will apply BeautifulSoup library to Pandas column.

To apply the BeautifulSoup function soup.get_text() to Pandas column we can use the following code:

How does it work? We are applying the function .get_text() with html.parser to each row from the DataFrame — df[['html']] — in this case it has only a single column.

If we pass non HTML column or NaNs we will get errors.

Conclusion

In this post, we saw how to convert HTML tags or document into raw text with Python and Pandas.

We've learn also how to apply BeautifulSoup library function to Pandas DataFrame.

The image below shows all the steps which we covered:

By using DataScientYst — Data Science Simplified, you agree to our Cookie Policy.

Как отделить текст в html python

Extract text from a webpage using BeautifulSoup and Python

If you’re going to spend time crawling the web, one task you might encounter is stripping out visible text content from HTML.

If you’re working in Python, we can accomplish this using BeautifulSoup.

Setting up the extraction

Here’s how you might download the HTML:

Now, we have the HTML.. but there will be a lot of clutter in there. How can we extract the information we want?

Creating the «beautiful soup»

We’ll use Beautiful Soup to parse the HTML as follows:

Finding the text

BeautifulSoup provides a simple way to find text content (i.e. non-HTML) from the HTML:

However, this is going to give us some information we don’t want.

Look at the output of the following statement:

There are a few items in here that we likely do not want:

• [document]
• noscript
• header
• html
• meta
• head
• input
• script

For the others, you should check to see which you want.

Extracting the valuable text

Now that we can see our valuable elements, we can build our output:

The full script

Finally, here’s the full Python script to get text from a webpage:

Improvements

If you look at output now, you’ll see that we have some things we don’t want.

There’s some text from the header:

And there’s also some text from the footer:

If you’re just extracting text from a single site, you can probably look at the HTML and find a way to parse out only the valuable content from the page.

Unfortunately, the internet is a messy place and you’ll have a tough time finding consensus on HTML semantics.

Извлечение текста из HTML файла с помощью Python

Я хотел бы извлечь текст из HTML-файла с помощью Python. Я хочу, по существу, тот же результат, который я получил бы, если бы скопировал текст из браузера и вставил его в блокнот.

Я хотел бы что-то более надежное, чем использование регулярных выражений, которые могут потерпеть неудачу на плохо сформированном HTML. Я видел, что многие люди рекомендуют красивый суп, но у меня было несколько проблем с его использованием. Во-первых, он взял нежелательный текст, такой как источник JavaScript. Кроме того, он не интерпретировал объекты HTML. Например, я ожидал бы, что » в HTML-источнике будет преобразован в Апостроф в тексте, как если бы я вставил содержимое браузера в блокнот.

обновление html2text выглядит многообещающе. Он правильно обрабатывает HTML-объекты и игнорирует JavaScript. Однако он точно не производит простой текст; он производит уценку, которая затем должна быть превращена в простой текст. Она поставляется без примеров или документации, но код выглядит чистым.

Extracting text from HTML in Python: a very fast approach

When working on NLP problems, sometimes you need to obtain a large corpus of text. The internet is the biggest source of text, but unfortunately extracting text from arbitrary HTML pages is a hard and painful task.

Let’s suppose we need to extract full text from various web pages and we want to strip all HTML tags. Typically, the default solution is to use get_text method from BeautifulSoup package which internally uses lxml. It’s a well-tested solution, but it can be very slow when working with hundreds of thousands of HTML documents.

By replacing BeautifulSoup with selectolax, you can get a 5-30x speedup almost for free!

Here is a simple benchmark which parses 10 000 HTML pages from commoncrawl:

Clearly, it’s not the best way to benchmark something, but it gives an idea that selectolax can be sometimes 30 times faster than lxml.

I wrote selectolax half a year ago when I was looking for a fast HTML parser in Python. Basically, it is a Cython wrapper to the Modest engine. The engine itself is a very powerful and fast HTML5 parser written in pure C by lexborisov.

Selectolax is not limited to only one use case and supports CSS selectors as well as other HTML traversing functions. Any feedback and feature requests are appreciated, so you should definitely give it a try ;).

html-text 0.5.2

How is html_text different from .xpath(‘//text()’) from LXML or .get_text() from Beautiful Soup?

Install

Install with pip:

The package depends on lxml, so you might need to install additional packages: http://lxml.de/installation.html

Usage

Extract text from HTML:

Passed html is first cleaned from invisible non-text content such as styles, and then text is extracted.

You can also pass an already parsed lxml.html.HtmlElement :

If you want, you can handle cleaning manually; use lower-level html_text.etree_to_text in this case:

parsel.Selector objects are also supported; you can define a parsel.Selector to extract text only from specific elements:

NB parsel.Selector objects are not cleaned automatically, you need to call html_text.cleaned_selector first.

Main functions and objects:

If guess_layout is True (default), a newline is added before and after newline_tags , and two newlines are added before and after double_newline_tags . This heuristic makes the extracted text more similar to how it is rendered in the browser. Default newline and double newline tags can be found in html_text.NEWLINE_TAGS and html_text.DOUBLE_NEWLINE_TAGS .

It is possible to customize how newlines are added, using newline_tags and double_newline_tags arguments (which are html_text.NEWLINE_TAGS and html_text.DOUBLE_NEWLINE_TAGS by default). For example, don’t add a newline after <div> tags:

Apart from just getting text from the page (e.g. for display or search), one intended usage of this library is for machine learning (feature extraction). If you want to use the text of the html page as a feature (e.g. for classification), this library gives you plain text that you can later feed into a standard text classification pipeline. If you feel that you need html structure as well, check out webstruct library.

History

0.5.2 (2020-07-22)

0.5.1 (2019-05-27)

Fixed whitespace handling when guess_punct_space is False: html-text was producing unnecessary spaces after newlines.

0.5.0 (2018-11-19)

Parsel dependency is removed in this release, though parsel is still supported.

0.4.1 (2018-09-25)

Fixed a regression in 0.4.0 release: text was empty when html_text.extract_text is called with a node with text, but without children.

0.4.0 (2018-09-25)

This is a backwards-incompatible release: by default html_text functions now add newlines after elements, if appropriate, to make the extracted text to look more like how it is rendered in a browser.

Скрапинг сайта с помощью Python: гайд для новичков

В этой статье мы разберемся, как создать HTML скрапер на Python, который получает неофициальный доступ к коду сайта и позволяет извлечь необходимые данные.

Отличие от вызовов API

Альтернативный метод получения данных сайта — вызовы API. Взаимодействие с API — это официально предоставляемый владельцем сайта способ получения данных прямо из БД или обычных файлов. Обычно для этого требуется разрешение владельца сайта и специальный токен. Однако апи доступен не всегда, поэтому скрапинг так привлекателен, однако его законность вызывает вопросы.

Юридические соображения

Скрапинг может нарушать копирайт или правила использования сайта, особенно когда он используется для получения прибыли, конкурентного преимущества или причинения ущерба (например из-за слишком частых запросов). Однако скрапинг публично доступен и используется для личного использования, академических целей или безвредного некоммерческого использования.
Если данные являются платными, требуют регистрации, имеют явную защиту от скрапинга, содержат конфиденциальные данные или личные данные пользователей, то нужно избегать любого из видов скрапинга.

Установка Beautiful Soup в Python

Beautiful Soup — это Python библиотека для скрапинга данных сайтов через HTML код.
Установите последнюю версию библиотеки.

Чтобы делать запросы, установите requests (библиотеку для отправки HTTP запросов):

Импортируйте библиотеки в файле Python или Jupiter notebook:

И несколько стандартных библиотек, которые потребуются для скрапинга на Python:

Введение

Представьте, что мы хотим произвести скрапинг платформы, содержащей общедоступные объявления о недвижимости. Мы хотим получить цену недвижимости, ее адрес, расстояние, название станции и ближайший до нее тип транспорта для того, чтобы узнать, как цены на недвижимость распределяются в зависимости от доступности общественного транспорта в конкретном городе.

Предположим, что запрос приведет к странице результатов, которая выглядит следующим образом:

Как только мы узнаем, в каких элементах сайта хранятся необходимые данные, нам нужно придумать логику скрапинга, которая позволит нам получить всю нужную информацию из каждого объявления.
Нам предстоит ответить на следующие вопросы:

1. Как получить одну точку данных для одного свойства (например данные из тега price в первом объявлении)?
2. Как получить все точки данных для одного свойства со всей страницы (например все теги price с одной страницы)?
3. Как получить все точки данных для одного свойства всех страниц с результатами (например все теги price со всех страниц с результатами)?
4. Как устранить несоответствие, когда данные могут быть разных типов (например, есть некоторые объявления, в которых в поле цены указана цена по запросу. В конечном итоге у нас будет столбец, состоящий из числовых и строковых значений, что в нашем случае не позволяет провести анализ)?
5. Как лучше извлечь сложную информацию (Например, предположим, что каждое объявление содержит информацию об общественном транспорте, например “0,5 мили до станции метро XY”)?

Логика получения одной точки данных

Все примеры кода для скрапинга на Python можно найти в Jupiter Notebook файле на GitHub автора.

Запрос кода сайта

Во-первых, мы используем поисковый запрос, который мы сделали в браузере в скрипте Python:

Переменная soup содержит полный HTML-код страницы с результатами поиска.

Поиск тегов-свойств

Для этого нам потребуется браузер. Некоторые популярные браузеры предлагают удобный способ получения информации о конкретном элементе напрямую. В Google Chrome вы можете выбрать любой элемент сайта и, нажав правой кнопкой, выбрать пункт «Исследовать элемент» . Справа откроется код сайта с выделенным элементом.

HTML классы и атрибут id

HTML-классы и id в основном используются для ссылки на класс в таблице стилей CSS, чтобы данные могли отображаться согласованным образом.
В приведенном выше примере, класс, используемый для получения информации о ценах из одного объявления, также применяется для получения цен из других объявлений (что соответствует основной цели класса).

Обратите внимание, что HTML-класс также может ссылаться на ценники за пределами раздела объявлений (например, специальные предложения, которые не связаны с поисковым запросом, но все равно отображаются на странице результатов). Однако для целей этой статьи мы фокусируемся только на ценах в объявлениях о недвижимости.
Вот почему мы сначала ориентируемся на объявление и ищем HTML-класс только в исходном коде для конкретного объявления:

Использование .text в конце метода find() позволяет нам возвращать только обычный текст, как показано в браузере. Без .text он вернет весь исходный код строки HTML, на которую ссылается класс:

Важное примечание: нам всегда нужно указывать элемент, в данном случае это p.

Логика получения всех точек данных с одной страницы

Чтобы получить ценники для всех объявлений, мы применяем метод find.all() вместо find():

Переменная ads теперь содержит HTML-код для каждого объявления на первой странице результатов в виде списка списков. Этот формат хранения очень полезен, так как он позволяет получить доступ к исходному коду для конкретных объявлений по индексу.

Чтобы получить все ценники, мы используем словарь для сбора данных:

Важное примечание: использование идентификатора позволяет находить объявления в словаре:

Получение точек данных со всех страниц

Обычно результаты поиска либо разбиваются на страницы, либо бесконечно прокручиваются вниз.

Вариант 1. Веб-сайт с пагинацией

URL-адреса, полученные в результате поискового запроса, обычно содержат информацию о текущем номере страницы.

Как видно на рисунке выше, окончание URL-адреса относится к номеру страницы результатов.

Важное примечание: номер страницы в URL-адресе обычно становится видимым со второй страницы. Использование базового URL-адреса с дополнительным фрагментом &pn=1 для вызова первой страницы по-прежнему будет работать (в большинстве случаев).

Применение одного цикла for-loop поверх другого позволяет нам перебирать страницы результатов:

Определение последней страницы результатов

Вы можете задаться вопросом, как определить последнюю страницу результатов? В большинстве случаев после достижения последней страницы, любой запрос с большим числом, чем фактическое число последней страницы, приведет нас обратно на первую страницу. Следовательно, использование очень большого числа для ожидания завершения сценария не работает. Через некоторое время он начнет собирать повторяющиеся значения.

Чтобы решить эту проблему, мы будем проверять, есть ли на странице кнопка с такой ссылкой:

Вариант 2. Сайт с бесконечным скроллом

В таком случае HTML скрапер не сработает. Альтернативные методы мы обсудим в конце статьи.

Устранение несогласованности данных

Если нам нужно избавиться от ненужных данных в самом начале скрапинга на Python, мы можем использовать обходной метод:

Функция для определения аномалий

И применить его при сборе данных:

Форматирование данных на лету

Мы могли заметить, что цена хранится в строке вместе с запятыми с символом валюты. Мы можем исправить это ещё на этапе скрапинга:

Используем эту функцию:

Получение вложенных данных

Информация об общественном транспорте имеет вложенную структуру. Нам потребуются данные о расстоянии, названии станции и типе транспорта.

Отбор информации по правилам

Каждый кусочек данных представлен в виде: число миль, название станции. Используем слово «миль» в качестве разделителя.

Первоначально переменная transport хранит два списка в списке, поскольку есть две строки информации об общественном транспорте (например, “0,3 мили Слоун-сквер”, “0,5 мили Южный Кенсингтон”). Мы перебираем эти списки, используя len транспорта в качестве значений индекса, и разделяем каждую строку на две переменные: расстояние и станцию.

Поиск дополнительных HTML атрибутов для визуальной информации

В коде страницы мы можем найти атрибут testid, который указывает на тип общественного транспорта. Он не отображается в браузере, но отвечает за изображение, которое отображается на странице. Для получения этих данных нам нужно использовать класс css-StyledIcon:

Преобразование в датафрейм и экспорт в CSV

Когда скрапинг выполнен, все извлеченные данные доступны в словаре словарей.

Давайте сначала рассмотрим только одно объявление, чтобы лучше продемонстрировать заключительные шаги трансформации.
Преобразуем словарь в список списков, чтобы избавиться от вложенности

Создаём датафрейм

Мы можем экспортировать датафрейм в CSV:

Преобразование всех объявлений в датафрейм:

Мы это сделали! Теперь наш скрапер готов к тестированию.

Ограничения HTML скрапинга и его альтернативы

Этот пример показывает, насколько простым может быть скрапинг HTML на Python в стандартном случае. Для этого не нужно исследовать документацию. Это требует, скорее, творческого мышления, чем опыта веб-разработки.

Извлечение текста из HTML файла с помощью Python

Я хотел бы извлечь текст из HTML-файла с помощью Python. Я хочу, по существу, тот же результат, который я получил бы, если бы скопировал текст из браузера и вставил его в блокнот.

Я хотел бы что-то более надежное, чем использование регулярных выражений, которые могут потерпеть неудачу на плохо сформированном HTML. Я видел, что многие люди рекомендуют красивый суп, но у меня было несколько проблем с его использованием. Во-первых, он взял нежелательный текст, такой как источник JavaScript. Кроме того, он не интерпретировал объекты HTML. Например, я ожидал бы, что » в HTML-источнике будет преобразован в Апостроф в тексте, как если бы я вставил содержимое браузера в блокнот.

обновление html2text выглядит многообещающе. Он правильно обрабатывает HTML-объекты и игнорирует JavaScript. Однако он точно не производит простой текст; он производит уценку, которая затем должна быть превращена в простой текст. Она поставляется без примеров или документации, но код выглядит чистым.