python :html文本数据存放在路径html_path中,按下列考试要求进行html文本数据处理。 考试要求: 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
时间: 2024-01-07 11:03:28 浏览: 26
以下是Python代码实现:
```python
from bs4 import BeautifulSoup
# 读取html文件
with open(html_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
html = f.read()
# 解析html文件
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 提取超链接和段落的文本
links = [link.get_text() for link in soup.find_all('a')]
paragraphs = [p.get_text() for p in soup.find_all('p')]
# 将超链接和段落的文本以换行符为间隔组成一个字符串
text = '\n'.join(links + paragraphs)
# 将结果写入文件
with open(student_answer_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(text)
```
该代码使用了BeautifulSoup库对html文件进行解析,并使用find_all方法找到超链接和段落的标签,然后使用get_text方法获取它们的文本内容。最后将超链接和段落的文本以换行符为间隔组成一个字符串,并将结果写入文件。
相关问题
python:html文本数据存放在路径html_path中,按下列考试要求进行html文本数据处理。 考试要求: 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
以下是处理HTML文本的Python代码:
```
from bs4 import BeautifulSoup
# 读取HTML文本,解析出所有超链接和段落
with open(html_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser')
links = [link.get_text() for link in soup.find_all('a')]
paragraphs = [p.get_text() for p in soup.find_all('p')]
# 将超链接和段落文本组成一个长字符串
text = '\n'.join(links + paragraphs)
# 将字符串写入文件中
with open(student_answer_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(text)
```
第一部分使用BeautifulSoup库解析HTML文本,找到所有超链接和段落,并将它们的文本内容存储在links和paragraphs列表中。
第二部分将links和paragraphs列表中的文本内容合并成一个长字符串,并用换行符分隔每个文本块。
第三部分使用Python内置的open()函数,创建一个新文件,并将长字符串写入该文件中,编码设置为UTF-8。
文本数据text.txt存放在路径text_path中,按下列要求进行文本数据处理。要求: 1.使用open函数读取该文本数据,并用分行符'\n'进行分割,存储为列表格式; 2.清洗文本数据,去除多余的符号和空值。其中,停用词文件存放在stop_words_path中; 3.对列表每个元素进行中文分词,词与词之间使用空格符号分隔; 4.将所有元素按中文逗号“,”为分隔符连接成为一个长字符串; 5.按student_answer_path生成文件,并将第4步产生的长字符串写入文件中,编码设置为UTF-8。
以下是代码实现:
```python
import os
import jieba
import re
# 设置文件路径
text_path = 'text.txt'
stop_words_path = 'stop_words.txt'
student_answer_path = 'student_answer.txt'
# 读取文件并分割为列表
with open(text_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
text_list = f.read().split('\n')
# 去除多余符号和空值
stop_words = []
with open(stop_words_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
stop_words = f.read().split('\n')
def clean_text(text):
# 去除多余符号和空值
text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', '', text)
text = text.strip()
# 去除停用词
text = " ".join([word for word in jieba.cut(text) if word not in stop_words])
return text
text_list = [clean_text(text) for text in text_list if text.strip() != '']
long_string = ','.join(text_list)
# 写入文件
with open(student_answer_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(long_string)
```
注:上述代码中使用了jieba库对中文文本进行分词,需要先使用以下命令安装:
```
pip install jieba
```
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