网页正文提取工具Beautiful Soup

最新推荐文章于 2025-07-11 16:23:09 发布
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Beautiful Soup是什么？

Beautiful Soup is a Python library for pulling data out of HTML and XML files. It works with your favorite parser to provide idiomatic ways of navigating, searching, and modifying the parse tree. It commonly saves programmers hours or days of work.


中文文档：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html

英文文档：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

Beautiful Soup 的用法教程：http://wiki.jikexueyuan.com/project/python-crawler-guide/beautiful-soup.html

AI人工智能领域TensorFlow的模型部署指南
AI 原生应用开发的博客
07-04 1128
在人工智能领域，构建高性能模型只是成功的一半，将这些模型有效部署到生产环境并解决实际问题才是最终目标。本指南将带领您探索TensorFlow生态系统中模型部署的完整流程，从模型优化、格式转换到在各种环境（云服务器、移动设备、嵌入式系统、网页浏览器）中的部署实践。无论您是AI研究人员、软件工程师还是产品经理，本文都将提供实用的策略、代码示例和最佳实践，帮助您克服部署挑战，实现AI模型的商业价值转化。想象一下，您和团队花费数月时间研发了一个高精度的图像识别模型，在测试集上达到了98%的准确率。
万字博文教你python爬虫Beautiful Soup库【详解篇】
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Html网页正文提取 Html2Article.zip
07-18
.NET平台下，一个高效的从Html中提取正文的工具。 正文提取采用了基于文本密度的提取算法，支持从压缩的Html文档中提取正文，每个页面平均提取时间为30ms，正确率到95%以上。 Html2Article有如下特点： 标签无关，提取正文不依赖标签。 支持从压缩的html文档中提取正文内容。 支持带标签输出原始正文。 核心算法简洁高效，平均提取时间在30ms左右。 使用示例： /// <summary> /// 文章正文数据模型 /// </summary> public class Article {     public string Title { get; set; }     /// <summary>     /// 正文文本     /// </summary>     public string Content { get; set; }     /// <summary>     /// 带标签正文     /// </summary>     public string ContentWithTags { get; set; }     public DateTime PublishDate { get; set; } }// html为你要提取的html文本 string html = "<html>....<html>"; Article article = Html2Article.GetArticle(html); 标签：网页提取  网页正文提取
【亲测免费】 内容提取器(ContentExtractor) —— 开源网页正文抽取工具
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03-17 680
内容提取器(ContentExtractor) —— 开源网页正文抽取工具 项目介绍 内容提取器(ContentExtractor) 是一个高效的网页正文抽取Java库。本项目致力于从网页中自动抽取出主要文本内容，具备高准确性，适应广泛类型的网页结构。采用CEPR算法作为其核心抽取逻辑，保证了在多数网页上的良好表现。项目原托管于GitHub，现已与WebCollector项目合并，但依然提供旧版资...
推荐 JReadability，一款强大的网页正文提取工具
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推荐 JReadability，一款强大的网页正文提取工具 JReadabilityJava port of Arc90's Readability.js - parses HTML as input and returns clean, easy-to-read text项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/jr/JReadability JReadabili...
通用Web正文提取工具
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04-27 139
基于Java开发，准确率：90-95%以上 适用于任意WEB内容页面（图片、视频页面除外）的正文提取。 提取演示地址:http://www.wxinxi.cn/open/extract.html ...
python BeautifulSoup获取网页正文
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通过BeautifulSoup库的get_text方法找到网页的正文：#!/usr/bin/envpython #coding=utf-8 #HTML找出正文 importrequests frombs4importBeautifulSoup url='http://www.baidu.com' html=requests.get(url) soup=Bea...
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09-05 1408
Beautiful Soup是一个强大的Python库，专门用于从HTML和XML文件中提取数据。它的名字来源于"tag soup"（标签汤），暗示了它能够处理格式不规范的标记语言。易于使用的API强大的解析能力，可以处理不规范的HTML支持多种解析器提供了丰富的导航、搜索和修改解析树的方法Beautiful Soup是一个强大而灵活的工具，适用于各种网页数据提取任务。通过本文的介绍和示例，你应该已经掌握了Beautiful Soup的基本用法。
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07-11 13
本文详细介绍了在网页数据采集与提取过程中常用的三种技术：Beautiful Soup的查找方法、XPath查询语言以及CSS选择器的应用。通过具体代码示例和案例分析，展示了它们的基本使用方法、优缺点及适用场景，并结合实际需求展示了如何从网页中提取数据并进行简单分析。此外，还提供了性能比较和优化建议，帮助读者选择合适的工具来提高数据提取的效率和稳定性。
python爬虫之数据提取——Beautiful Soup
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12-16 726
Beautiful Soup Beautiful Soup提供一些简单的，python式的函数来处理导航、索引、修改分析树等功能。他是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。 Beautiful Soup自动将输入文档转成Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码，不需要考虑编码方式，除非文档没有指定一个编码方式。 Beautiful Soup是一个出色的python解释器，为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。 Beautif
Beautiful Soup 4: Python网页数据提取利器
开发者可以利用Beautiful Soup对抓取到的网页内容进行有效的解析，提取出所需的信息。例如，可以从新闻网站中抓取新闻标题，从电商网站中提取产品信息等。 Beautiful Soup 4还支持输出格式化后的HTML代码，这在调试...
网站爬取工具，可爬网站静态的HTML
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基于机器学习的网页正文提取方法
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先将网页转换为规范的 DOM 树 然后计算每行文本的文本密度 与标题相关度等值 并将其作为输入参数利用 BP 神经网络进行训练 进而形成抽取规则 最后通过实验验证该方法的可行性
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（1）网页去噪          网页去噪需要去掉与网页内表达内容不相关的文字，如广告，评论等等。现在对于博客、新闻类的网页去噪已经有很多的应用，比如常用的印象笔记、有道笔记就用到了相关的技术。          因为项目的需要，也需要对网页进行去噪，留下有用的内容。所以在网上找了相关的网页去噪的开源项目。 （2）参考链接         主要参考的链接是这篇“网页正文抽取工具”，
网页正文抽取（包含提取图片）
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09-05 194
转自：http://bbs.it-home.org/thread-12676-1-1.html     /** *@author Xin Chen *Created on 2009-11-11 *Updated on 2010-08-09 *Email: xchen@ir.hit.edu.cn *Blog: http://hi.baidu.com/爱心同盟_陈鑫...
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03-06 251
查找发现了两个比较好的网页正文提取算法： 国内：哈工大的《基于行块分布函数的通用网页正文抽取》该算法开源网址为http://code.google.com/p/cx-extractor/，效果为亲测，文章中呈准确率95%以上，对1000个网页抽取耗时21.29秒。看了文章感觉不错，无需html解析，效率应该会高些。 国外：大名鼎鼎的arc90实验室的Readability，该算法已经商业化...
【AI智能】TensorFlow 框架原理及使用教程
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TensorFlow 是一款由 Google 开源的人工智能框架，是目前应用最广泛的深度学习框架之一。它可以在各种硬件平台上运行，包括单个 CPU、CPU 集群、GPU，甚至是分布式环境下的 CPU 和 GPU 组合。除了深度学习领域，TensorFlow 还支持其他机器学习算法和模型，如决策树SVMk-means等。同时，TensorFlow 还提供了各种高层次的 API 和工具库，如Keras等，方便开发人员进行模型构建和可视化管理。
TensorFlow是什么？怎么用？终于有人讲明白了
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导读：在开始使用TensorFlow之前，必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念，除非了解它们是如何工作的，否则无法理解如何使用该库。本文将简要介绍计算图，并展示如何使用TensorFlow实现简单计算。 作者：翁贝托·米凯卢奇（Umberto Michelucci） 来源：大数据DT（ID：bigdatadt） 01 计算图 要了解TensorFlow的工作原理，...
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