beautifulsoup读取text

时间: 2024-05-02 07:18:46 浏览: 90
可以使用BeautifulSoup的text属性获取HTML文档中的纯文本内容。 示例代码： ```python from bs4 import BeautifulSoup html_doc = """ <html> <head> <title>BeautifulSoup</title> </head> <body> <h1>BeautifulSoup</h1> <p>BeautifulSoup是一个Python库，用于从HTML和XML文件中提取数据。</p> </body> </html> """ soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') print(soup.text) ``` 输出结果： ``` BeautifulSoup BeautifulSoup是一个Python库，用于从HTML和XML文件中提取数据。 ``` 注意：text属性会将所有的HTML标签和特殊符号都去掉，只保留纯文本内容。如果需要保留HTML标签，可以使用prettify方法或者string属性。
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AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'review' 代码是import pandas as pd import numpy as np import os df = pd.read_csv('changed.txt',sep = '\t',escapechar = '\') import nltk from nltk.corpus import stopwords # 读入德语停用词，用于去除一些无关文本情感的词，比如a、an等等 ger_stopwords = set(stopwords.words('german')) import re from bs4 import BeautifulSoup def clean_text(text): # 去除标签，获取实实在在的文本信息 text = BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text() # 过滤标点符号 text = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',text) # 将词汇转为小写，并过滤掉停用词 text = text.lower().split() text = [word for word in text if word not in ger_stopwords] return ' '.join(text) cleaned_text=df.review.apply(clean_text) sentence_list=[] for line in cleaned_text : # 将过滤好的每句话分割成一个个单词 sentence_list.append(line.split())

这个错误的原因是DataFrame对象没有名为'review'的列。可能是在读取csv文件时指定了不正确的分隔符，或者是csv文件中没有名为'review'的列。 可以使用head()方法查看DataFrame对象的前几行，以确定它包含哪些列及其正确的列名。如果需要，可以使用rename()方法重命名列名，以便与代码中使用的列名匹配。 另外，你的代码中有一个问题，就是在读取csv文件时，代码中的escapechar参数的值有误。这个参数用于指定转义字符，默认为None，所以在代码中应该将escapechar参数的值修改为None或者删除该参数。

BeautifulSoup库

BeautifulSoup是一个Python库，用于从HTML和XML文件中提取数据。它可以解析出HTML和XML文件的结构，并提供了一些方便的方法来提取和操作数据。 BeautifulSoup库的主要功能： 1. 从HTML和XML文件中提取数据 2. 解析出HTML和XML文件的结构 3. 提供方便的方法来提取和操作数据 4. 可以处理不规范的HTML和XML代码 5. 可以处理不同编码的HTML和XML文件 BeautifulSoup库的使用： 1. 安装BeautifulSoup库：使用pip install beautifulsoup4安装BeautifulSoup库。 2. 导入BeautifulSoup库：使用from bs4 import BeautifulSoup导入BeautifulSoup库。 3. 创建BeautifulSoup对象：使用BeautifulSoup()函数创建一个BeautifulSoup对象，并传入需要解析的HTML或XML文件。 4. 解析HTML或XML文件：使用BeautifulSoup对象的方法，如find()、find_all()等来解析HTML或XML文件，并提取需要的数据。 以下是使用BeautifulSoup库解析HTML文件的示例代码： ``` from bs4 import BeautifulSoup # 读取HTML文件 with open('example.html') as f: html = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 查找所有的<a>标签 links = soup.find_all('a') # 输出所有链接的文本和URL for link in links: print(link.text, link['href']) ``` 以上代码首先打开一个名为“example.html”的HTML文件，并将其读取到一个字符串变量中。然后，使用BeautifulSoup()函数创建一个BeautifulSoup对象，传入需要解析的HTML字符串和解析器类型。接着，使用find_all()方法查找所有的<a>标签，并使用循环输出所有链接的文本和URL。
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1.读取该html文本数据； 2.提取出html中所有的超链接（）的文本和段落（ ）的文本，所有文本以换行符为间隔，组成一个字符串； 3.按student_answer_path生成文件，并将第2步产生的长字符串写入文件中，编码设置为UTF-8。 提示： # 读取和解析html的方式有多种，例如lxml和BeautifulSoup from lxml import etree parser = etree.HTMLParser(encoding="utf-8") # 定义解析器 html = etree.parse(html_path, parser=parser) # 解析路径为html_path的html文本 result = etree.tostring(html, pretty_print=True) # 获取html文本，转换成字符串 from bs4 import BeautifulSoup f = open(html_path,'r',encoding='utf-8') soup = BeautifulSoup(f,'html.parser') # 使用html.parser解析器解析文件f soup.a.get_text() # 获取a中的文本内容，转换成字符串 soup.a.attrs # 获取a所有的属性和属性值，返回一个字典 soup.find_all(name, attrs, recursive, text, **kwargs) # 搜索当前tag的所有tag子节点，并判断是否符合过滤器的条件

# 读取html文本数据并解析 with open(html_path, 'r', encoding='utf-8') as f: html = f.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取超链接和段落文本 text = "" for a in soup.find_all('a'): ...

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下面是一个简单的示例，假设你已经有了text1和text2文件，里面存储了需要的cookies（例如，它们可能包含网站的登录凭据），然后你需要访问两个不同的页面以下载图片： python import requests from bs4 ...

import os from bs4 import BeautifulSoup # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 解析html代码 soup = BeautifulSoup(html_code, "html.parser") # 查找<body>标签内的数据 body_data = soup.find('(中发言|发送)\s(.*?)\s').get_text() print(body_data)

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