python 主流提取html网页正文的算法提供代码-源码网

常见的主流算法有：

Boilerplate Detection：使用一些预定义的规则来识别网页中的正文内容。

代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.example.com/"
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")

# 取出所有的 <p> 标签
for p in soup.find_all("p"):
    print(p.text)

TextRank：一种基于 PageRank 算法的文本摘要算法，用于识别文本中重要的句子和段落。

代码示例：

!pip install summa

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from summa import summarizer

url = "https://www.example.com/"
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")

# 取出 <body> 标签中的所有文本
text = soup.body.get_text()

# 对文本进行摘要
summary = summarizer.summarize(text)
print(summary)

根据正文内容所在标签的属性（如 class 和 id）识别正文：使用 BeautifulSoup 库或正则表达式识别特定的标签，并从中提取正文内容。

代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.example.com/"
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")

# 查找 class 属性为 article-body 的标签
main_content = soup.find("div", class_="article-body")

# 取出所有的 <p> 标签
for p in main_content.find_all("p"):
    print(p.text)

神经网络模型：使用深度学习模型对网页进行分析，识别正文内容。

代码示例：

!pip install transformers

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from transformers import pipeline

url = "https://www.example.com/"
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")

# 取出 <body> 标签中的所有文本
text = soup.body.get_text()

# 使用 Hugging Face Transformers 库中的 pipeline 函数识别正文
nlp_summarization = pipeline("summarization")
summary = nlp_summarization(text, max_length=200, min_length=30)[0]["summary_text"]
print(summary)

请注意，使用神经网络模型可能需要大量的计算资源和时间，因此适用于对正文提取要求较高的情况。

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