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这篇文章主要介绍了如何用Python实现网页正文的提取的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇如何用Python实现网页正文的提取文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
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一个典型的新闻网页包括几个不同区域:
新闻网页区域
我们要提取的新闻要素包含在:
标题区域
meta数据区域(发布时间等)
配图区域(如果想把配图也提取)
正文区域
而导航栏区域、相关链接区域的文字就不属于该新闻的要素。
新闻的标题、发布时间、正文内容一般都是从我们抓取的html里面提取的。如果仅仅是一个网站的新闻网页,提取这三个内容很简单,写三个正则表达式就可以完美提取了。然而,我们的爬虫抓来的是成百上千的网站的网页。对这么多不同格式的网页写正则表达式会累死人的,而且网页一旦稍微改版,表达式可能就失效,维护这群表达式也是会累死人的。
累死人的做法当然想不通,我们就要探索一下好的算法来实现。
标题基本上都会出现在html的
标签里面,但是又被附加了诸如频道名称、网站名称等信息;
标题还会出现在网页的“标题区域”。
那么这两个地方,从哪里提取标题比较容易呢?
网页的“标题区域”没有明显的标识,不同网站的“标题区域”的html代码部分千差万别。所以这个区域并不容易提取出来。
那么就只剩下
标签了,这个标签很容易提取,无论是正则表达式,还是lxml解析都很容易,不容易的是如何去除频道名称、网站名称等信息。
先来看看,
标签里面都是设么样子的附加信息:
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观察这些title不难发现,新闻标题和频道名、网站名之间都是有一些连接符号的。那么我就可以通过这些连接符吧title分割,找出最长的部分就是新闻标题了。
这个思路也很容易实现,这里就不再上代码了,留给小猿们作为思考练习题自己实现一下。
发布时间,指的是这个网页在该网站上线的时间,一般它会出现在正文标题的下方——meta数据区域。从html代码看,这个区域没有什么特殊特征让我们定位,尤其是在非常多的网站版面面前,定位这个区域几乎是不可能的。这需要我们另辟蹊径。
跟标题一样,我们也先看看一些网站的发布时间都是怎么写的:
央视网2018年11月06日 22:22
时间:2018-11-07 14:27:00
2018-11-07 11:20:37 来源: 新华网
来源:中国日报网 2018-11-07 08:06:39
2018年11月07日 07:39:19
2018-11-06 09:58 来源:澎湃新闻
这些写在网页上的发布时间,都有一个共同的特点,那就是一个表示时间的字符串,年月日时分秒,无外乎这几个要素。通过正则表达式,我们列举一些不同时间表达方式(也就那么几种)的正则表达式,就可以从网页文本中进行匹配提取发布时间了。
这也是一个很容易实现的思路,但是细节比较多,表达方式要涵盖的尽可能多,写好这么一个提取发布时间的函数也不是那么容易的哦。小猿们尽情发挥动手能力,看看自己能写出怎样的函数实现。这也是留给小猿们的一道练习题。
正文(包括新闻配图)是一个新闻网页的主体部分,它在视觉上占据中间位置,是新闻的内容主要的文字区域。正文的提取有很多种方法,实现上有复杂也有简单。本文介绍的方法,是结合老猿多年的实践经验和思考得出来的一个简单快速的方法,姑且称之为“节点文本密度法”。
我们知道,网页的html代码是由不同的标签(tag)组成了一个树状结构树,每个标签是树的一个节点。通过遍历这个树状结构的每个节点,找到文本最多的节点,它就是正文所在的节点。根据这个思路,我们来实现一下代码。
#!/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'', re.IGNORECASE|re.DOTALL) self.p_content_stop = re.compile(r'正文.*结束|正文下|相关阅读|声明') 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
跟新闻爬虫一样,我们把整个算法实现为一个类:MainContent。
首先,定义了一个全局变量: REGEXES。它收集了一些经常出现在标签的class和id中的关键词,这些词标识着该标签可能是正文或者不是。我们用这些词来给标签节点计算权重,也就是方法calc_node_weight()的作用。
MainContent类的初始化,先定义了一些不会包含正文的标签 self.non_content_tag,遇到这些标签节点,直接忽略掉即可。
本算法提取标题实现在get_title()这个函数里面。首先,它先获得
标签的内容,然后试着从里面找title,再尝试从
里面找id和class包含title的节点,最后把从不同地方获得的可能是标题的文本进行对比,最终获得标题。对比的原则是:
,
里面找到的疑似标题如果包含在
标签里面,则它是一个干净(没有频道名、网站名)的标题;
如果疑似标题太长就忽略
主要把
标签作为标题
从
标签里面获得标题,就要解决标题清洗的问题。这里实现了一个简单的方法: clean_title()。
在这个实现中,我们使用了lxml.html把网页的html转化成一棵树,从body节点开始遍历每一个节点,看它直接包含(不含子节点)的文本的长度,从中找出含有最长文本的节点。这个过程实现在方法:get_main_block()中。其中一些细节,小猿们可以仔细体会一下。
其中一个细节就是,clean_node()这个函数。通过get_main_block()得到的节点,有可能包含相关新闻的链接,这些链接包含大量新闻标题,如果不去除,就会给新闻内容带来杂质(相关新闻的标题、概述等)。
还有一个细节,get_text()函数。我们从main block中提取文本内容,不是直接使用text_content(),而是做了一些格式方面的处理,比如在一些标签后面加入换行符合\n
,在table的单元格之间加入空格。这样处理后,得到的文本格式比较符合原始网页的效果。
1. cchardet模块
用于快速判断文本编码的模块
2. lxml.html模块
结构化html代码的模块,通过xpath解析网页的工具,高效易用,是写爬虫的居家必备的模块。
3. 内容提取的复杂性
我们这里实现的正文提取的算法,基本上可以正确处理90%以上的新闻网页。
但是,世界上没有千篇一律的网页一样,也没有一劳永逸的提取算法。大规模使用本文算法的过程中,你会碰到奇葩的网页,这个时候,你就要针对这些网页,来完善这个算法类。
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