python 提取html文本的方法
假設(shè)我們需要從各種網(wǎng)頁中提取全文，并且要剝離所有HTML標記。通常，默認解決方案是使用BeautifulSoup軟件包中的get_text方法，該方法內(nèi)部使用lxml。這是一個經(jīng)過充分測試的解決方案，但是在處理成千上萬個HTML文檔時可能會非常慢。
通過用selectolax替換BeautifulSoup，您幾乎可以免費獲得5-30倍的加速！
這是一個簡單的基準測試，可分析commoncrawl(`處理NLP問題時，有時您需要獲得大量的文本集?；ヂ?lián)網(wǎng)是文本的最大來源，但是不幸的是，從任意HTML頁面提取文本是一項艱巨而痛苦的任務(wù)。
假設(shè)我們需要從各種網(wǎng)頁中提取全文，并且要剝離所有HTML標記。通常，默認解決方案是使用BeautifulSoup軟件包中的get_text方法，該方法內(nèi)部使用lxml。這是一個經(jīng)過充分測試的解決方案，但是在處理成千上萬個HTML文檔時可能會非常慢。
通過用selectolax替換BeautifulSoup，您幾乎可以免費獲得5-30倍的加速！這是一個簡單的基準測試，可分析commoncrawl(https://commoncrawl.org/)的10,000個HTML頁面：
#coding:utf-8
fromtimeimporttime
importwarc
frombs4importBeautifulSoup
fromselectolax.parserimportHTMLParser
defget_text_bs(html):
tree=BeautifulSoup(html,'lxml')
body=tree.body
ifbodyisNone:
returnNone
fortaginbody.select('script'):
tag.decompose()
fortaginbody.select('style'):
tag.decompose()
text=body.get_text(separator='\n')
returntext
defget_text_selectolax(html):
tree=HTMLParser(html)
iftree.bodyisNone:
returnNone
fortagintree.css('script'):
tag.decompose()
fortagintree.css('style'):
tag.decompose()
text=tree.body.text(separator='\n')
returntext
defread_doc(record,parser=get_text_selectolax):
url=record.url
text=None
ifurl:
payload=record.payload.read()
header,html=payload.split(b'\r\n\r\n',maxsplit=1)
html=html.strip()
iflen(html)>0:
text=parser(html)
returnurl,text
defprocess_warc(file_name,parser,limit=10000):
warc_file=warc.open(file_name,'rb')
t0=time()
n_documents=0
fori,recordinenumerate(warc_file):
url,doc=read_doc(record,parser)
ifnotdocornoturl:
continue
n_documents+=1
ifi>limit:
break
warc_file.close()
print('Parser:%s'%parser.__name__)
print('Parsingtook%ssecondsandproduced%sdocuments\n'%(time()-t0,n_documents))
>>>!wgethttps://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 Parsingtook16.170367002487183secondsandproduced3317documents >>>process_warc(file_name,get_text_bs,10000) Parser:get_text_bs Parsingtook432.6902508735657secondsandproduced3283documents
顯然，這并不是對某些事物進行基準測試的最佳方法，但是它提供了一個想法，即selectolax有時比lxml快30倍。
selectolax最適合將HTML剝離為純文本。如果我有10,000多個HTML片段，需要將它們作為純文本索引到Elasticsearch中。（Elasticsearch有一個html_strip文本過濾器，但這不是我想要/不需要在此上下文中使用的過濾器）。事實證明，以這種規(guī)模將HTML剝離為純文本實際上是非常低效的。那么，最有效的方法是什么？
- PyQuery
frompyqueryimportPyQueryaspq text=pq(html).text()
- selectolax
fromselectolax.parserimportHTMLParser text=HTMLParser(html).text()
- 正則表達式
importre
regex=re.compile(r'<.*?>')
text=clean_regex.sub('',html)
結(jié)果
我編寫了一個腳本來計算時間，該腳本遍歷包含HTML片段的10,000個文件。注意！這些片段不是完整的<html>文檔（帶有<head>和<body>等），只是HTML的一小部分。平均大小為10,314字節(jié)（中位數(shù)為5138字節(jié)）。結(jié)果如下：
pyquery SUM:18.61seconds MEAN:1.8633ms MEDIAN:1.0554ms selectolax SUM:3.08seconds MEAN:0.3149ms MEDIAN:0.1621ms regex SUM:1.64seconds MEAN:0.1613ms MEDIAN:0.0881ms
我已經(jīng)運行了很多次，結(jié)果非常穩(wěn)定。重點是：selectolax比PyQuery快7倍。
正則表達式好用？真的嗎？
對于最基本的HTML Blob，它可能工作得很好。實際上，如果HTML是<p> Foo＆amp; Bar </ p>，我希望純文本轉(zhuǎn)換應(yīng)該是Foo＆Bar，而不是Foo＆amp; bar。
更重要的一點是，PyQuery和selectolax支持非常特定但對我的用例很重要的內(nèi)容。在繼續(xù)之前，我需要刪除某些標簽（及其內(nèi)容）。例如：
<h4class="warning">Thisshouldgetstripped.</h4> <p>Pleasekeep.</p> <divstyle="display:none">Thisshouldalsogetstripped.</div>
正則表達式永遠無法做到這一點。
2.0 版本
因此，我的要求可能會發(fā)生變化，但基本上，我想刪除某些標簽。例如：<div class =“ warning”> 、 <div class =“ hidden”> 和 <div style =“ display：none”>。因此，讓我們實現(xiàn)一下：
- PyQuery
frompyqueryimportPyQueryaspq
_display_none_regex=re.compile(r'display:\s*none')
doc=pq(html)
doc.remove('div.warning,div.hidden')
fordivindoc('div[style]').items():
style_value=div.attr('style')
if_display_none_regex.search(style_value):
div.remove()
text=doc.text()
- selectolax
fromselectolax.parserimportHTMLParser
_display_none_regex=re.compile(r'display:\s*none')
tree=HTMLParser(html)
fortagintree.css('div.warning,div.hidden'):
tag.decompose()
fortagintree.css('div[style]'):
style_value=tag.attributes['style']
ifstyle_valueand_display_none_regex.search(style_value):
tag.decompose()
text=tree.body.text()
這實際上有效。當我現(xiàn)在為10,000個片段運行相同的基準時，新結(jié)果如下：
pyquery SUM:21.70seconds MEAN:2.1701ms MEDIAN:1.3989ms selectolax SUM:3.59seconds MEAN:0.3589ms MEDIAN:0.2184ms regex Skip
同樣，selectolax擊敗PyQuery約6倍。
結(jié)論
正則表達式速度快，但功能弱。selectolax的效率令人印象深刻。
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