html text全删,删除不带/text()的HTML标记。extract()

首先,我对这一切都很陌生,所以准备好一些我从各种来源复制/粘贴的代码。

我希望能够删除任何垃圾返回的html代码。我把所有东西都存储在MySQL中,没有任何问题,但我现在还不能做的是删除很多“<td>”和其他html标记。我最初只是使用/text().extract()运行,但它会随机遇到一个按如下方式格式化的单元格:

TEXT Text Text Text Text

它没有一个模式可以让我在使用/文本与否之间做出选择,我正在寻找一个初学者能够实现的最简单的方法来消除所有这些。from scrapy.spider import BaseSpider

from scrapy.selector import HtmlXPathSelector

from scrapy.contrib.loader import XPathItemLoader

from scrapy.contrib.loader.processor import Join, MapCompose

import html2text

from scraper.items import LivingSocialDeal

class CFBDVRB(BaseSpider):

name = "cfbdvrb"

allowed_domains = ["url"]

start_urls = [

"url",

]

deals_list_xpath = '//table[@class="tbl data-table"]/tbody/tr'

item_fields = {

'title': './/td[1]',

'link': './/td[2]',

'location': './/td[3]',

'original_price': './/td[4]',

'price': './/td[5]',

}

def parse(self, response):

selector = HtmlXPathSelector(response)

for deal in selector.xpath(self.deals_list_xpath):

loader = XPathItemLoader(LivingSocialDeal(), selector=deal)

# define processors

loader.default_input_processor = MapCompose(unicode.strip)

loader.default_output_processor = Join()

# iterate over fields and add xpaths to the loader

for field, xpath in self.item_fields.iteritems():

loader.add_xpath(field, xpath)

converter = html2text.HTML2Text()

converter.ignore_links = True

yield loader.load_item()

converter=html2text是我最后一次尝试那样删除它,我不完全确定我是否正确实现了它,但它没有工作。

提前感谢你的帮助,如果我错过了一些简单的东西,我也很抱歉,快速搜索可以拉上来。

### HTML文本分类概述 HTML 文本分类是指通过解析 HTML 页面中的内容并提取有意义的信息来进行分类的任务。这一过程通常涉及以下几个阶段:数据预处理、特征工程、模型构建和评估。 #### 数据预处理 在进行 HTML 文本分类之前,需要对原始 HTML 文件进行清洗和结构化处理。这一步骤可能包括去除无关的标记、抽取纯文本内容以及保留重要的上下文信息(如标题、链接等)。可以利用 Python 的 `BeautifulSoup` 库来完成此操作[^1]: ```python from bs4 import BeautifulSoup def extract_text_from_html(html_content): soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') text = soup.get_text(separator=' ') return text.strip() ``` #### 特征工程 对于 HTML 文档而言,除了普通的文本外,还可能存在丰富的元信息(如 `<title>` 标签的内容、超链接的数量与质量等)。因此,在构建特征时应考虑以下几点: - **词向量表示**:可使用 fastText 工具生成高质量的词嵌入,并将其作为输入的一部分。 - **多标签支持**:如果目标类别止一个,则需引入适合多标签场景的技术方案,比如 `-loss one-vs-all` 参数设置下的逻辑回归模型[^2]。 #### 模型选择与优化 一种简单的基线方法是先将整个语料库内的字符逐一拆分出来训练 word2vec 向量空间模型;之后针对每句话计算其对应的平均值形成固定长度的句子表征形式——即所谓的“袋装单词法”。在此基础上再接入单层神经网络进一步微调参数直至收敛为止[^4]。 然而值得注意的是,实际应用过程中往往存在绝对最优解,因为同的编码方式会对最终效果造成同程度的影响。所以建议尝试多种变换手段组合起来寻找最适合当前业务需求的那个版本[^3]。 ### 实践案例分享 假设我们正在开发一款新闻聚合网站,其中一项功能就是自动识别文章所属领域并将它们分配到相应的栏目下展示给读者看。那么具体实施步骤如下所示: 1. 收集大量标注样本用于监督学习; 2. 使用上述提到的各种技巧加工原始素材使之适配机器理解的形式; 3. 构建深度学习框架并通过反复迭代调整找到最佳配置选项; 4. 部署上线测试稳定性的同时持续收集反馈意见断改进算法性能表现。
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