from bs4 import BeautifulSoup import csv import os import re # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 创建CSV文件 csv_file = open('output.csv', 'w', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹下的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) # 打开文件并解析HTML源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser') # 将soup对象转换为字符串 html_string = str(soup) # 提取talkid、时间、发送号码、接收号码、信息类型和消息内容的正则表达式模式 pattern = r'\[talkid:(\d+)\](.*?)</span> 向 (.*?) 发送 (.*?):\[(.*?)\]' matches = re.findall(pattern, html_string)

时间: 2024-04-14 14:31:30 浏览: 104
这段代码是用于将指定文件夹下的HTML文件解析并提取其中的信息,然后将提取的信息写入CSV文件中。体步骤如下: 1. 导入需要的模块:`BeautifulSoup`用于解析HTML,`csv`用于操作CSV文件,`os`用于文件路径操作,`re`用于正则表达式匹配。 2. 设置文件夹路径:将需要解析的HTML文件所在的文件夹路径赋值给变量`folder_path`。 3. 创建CSV文件:使用`open`函数创建一个名为`output.csv`的CSV文件,并创建一个`csv.writer`对象用于写入数据。第一行写入CSV文件的标题行。 4. 遍历文件夹下的所有文件:使用`os.walk`函数遍历指定文件夹下的所有文件。 5. 判断文件是否为HTML文件:通过判断文件名的后缀是否为`.html`来确定是否为HTML文件。 6. 打开文件并解析HTML源代码:使用`open`函数打开文件,并使用`BeautifulSoup`将文件内容解析为HTML对象。 7. 将soup对象转换为字符串:使用`str()`函数将`soup`对象转换为字符串`html_string`,以便进行正则表达式匹配。 8. 提取信息并写入CSV文件:使用正则表达式模式提取talkid、时间、发送号码、接收号码、信息类型和消息内容,并使用`re.findall`函数匹配所有符合模式的内容。然后遍历匹配结果,提取相应的内容,并根据信息类型进行判断处理。最后将提取到的数据写入CSV文件。 请注意,这段代码中的路径、正则表达式模式等部分可能需要根据实际情况进行调整。
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import os import re import csv from bs4 import BeautifulSoup folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' html_files = [] # 遍历文件夹及其子文件夹下所有HTML文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): html_files.append(os.path.join(root, file))打开并提取所有html文件源代码

您好!要打开并提取所有HTML文件的源代码,可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入所需的库: ```python import os from bs4 import BeautifulSoup ``` 2. 指定文件夹路径和一个空列表来存储HTML文件的路径: ```python folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' html_files = [] ``` 3. 使用`os.walk()`函数遍历文件夹及其子文件夹下的所有文件,并筛选出以`.html`结尾的文件: ```python for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): html_files.append(os.path.join(root, file)) ``` 4. 循环遍历所有HTML文件,并使用BeautifulSoup库打开并提取源代码: ```python for file_path in html_files: with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_source_code = file.read() soup = BeautifulSoup(html_source_code, 'html.parser') # 在这里可以对源代码进行进一步的处理或提取需要的信息 ``` 请注意,这里使用了BeautifulSoup库来解析HTML文件,您需要确保已经安装了该库,可以使用`pip install beautifulsoup4`来安装。 希望能对您有所帮助!如有任何疑问,请随时提问。

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 # CSV文件路径 csv_file = 'path/to/your/csv/file.csv' csv_file = "output.csv" # 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-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除<p>和()</p> body_data = body_data[0].replace("<p>", "").replace("()</p>", "") # # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','') # 将提取的数据加载到DataFrame中 df_extracted = pd.DataFrame(file_name) # 读取原有的CSV文件 df_original = pd.read_csv(csv_file) print("---导入完成-----")

根据你的代码,你想将提取的文件名数据加载到一个DataFrame中,并将原有的CSV文件读取到另一个DataFrame中。然后,你可能想将提取的文件名数据写入已建的CSV文件中。以下是你可以继续完善的代码示例: ```python import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 csv_file = "output.csv" header = ['File Name'] # 表头 # 首次创建CSV文件时,写入表头 if not os.path.exists(csv_file): with open(csv_file, mode='w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(header) # 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-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除<p>和()</p> body_data = body_data[0].replace("<p>", "").replace("()</p>", "") # 使用正则表达式提取文件名 matches = re.findall(r'"([^"]*)"', body_data) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.', '') # 将提取的数据写入CSV文件 with open(csv_file, mode='a', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([file_name]) print("数据已成功写入CSV文件") ``` 在上面的代码中,我添加了一些逻辑来创建CSV文件并写入表头。然后,使用`csv.writer`将提取的文件名写入CSV文件中的新行。请确保提供正确的文件夹路径和CSV文件路径,并根据需要调整代码。
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import os from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 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() # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)<.*?>', body_data) # match = re.search('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) # if match: # content = match.group(2) matches2 = re.findall('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) for match in matches2: content = match[1] soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') if soup.find('= 2: receive_id = matches1[3] # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] # 进行时间格式转换,将time转换为"0000-00-00"格式 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') # 打印结果 print("Talk ID:", talk_id) print("Time:", time) print("Sender ID:", send_id) print("Receive_id:", receive_id) print("Talk_type:", talk_type) print("Content:",content) print("---")导入至csv

import os import re import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置html文件路径 folder_path = r'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' output_file = r'C:\Users\test\Desktop\output.csv' # 提取html文件内所需要数据 def extract_html_info(file_path, csv_writer): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 读取HTML源代码 html = file.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所有的标签 p_tags = soup.find_all('p') for p_tag in p_tags: # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断是否是音频 if '音频' in message: file_url = p_tag.find('a')['href'] csv_writer.writerow([talk_id, timestamp, send_number, receive_number, file_url]) else: csv_writer.writerow([talk_id, timestamp, send_number, receive_number, message]) # 创建CSV文件并写入数据 with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: csv_writer = csv.writer(file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '内容']) # 遍历文件夹及子文件夹,提取HTML文件信息 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) extract_html_info(file_path, csv_writer) print("数据已成功写入CSV文件。")

网页内源代码模板如下: <html> <meta http-equiv="Content=-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <head> </head> <body>[talkid:138031370]2014年4月20日 03:55:45 , 111222232323 发送 我们已经是好友了,开始聊天吧! () [talkid:138031371]2014年4月20日 04:45:45 , 111222123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.m4a"]>音频 () [talkid:138031372]2014年4月20日 04:55:45 , 111222123456 发送 图片 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.jpg"]>图片 () </body> </html> 利用python爬虫,打开C:/Users/test/Desktop/DIDItest文件夹下多个文件夹内的html文件源代码,并爬取源代码中的ID、时间、发送号码、接收号码、发送内容,如果发送内容不为文本,则提取文件所在链接地址,并将爬取的内容写入csv中

网页内源代码模板如下: <html> <meta http-equiv="Content=-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <head> </head> <body>[talkid:138031370]2014年4月20日 03:55:45 , 111222232323 发送 我们已经是好友了,开始聊天吧! () [talkid:138031371]2014年4月20日 04:45:45 , 111222123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.m4a"]>音频 () [talkid:138031372]2014年4月20日 04:55:45 , 111222123456 发送 图片 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.jpg"]>图片 () </body> </html> 利用python爬虫,打开C:/Users/test/Desktop/DIDItest文件夹下多个文件夹内的html文件源代码,并将源代码转换为字符串,爬取源代码字符串中的ID、时间、发送号码、接收号码、信息类型、发送内容,如果发送内容不为文本,则提取文件所在链接地址,并将爬取的内容写入csv中,talkid提取[]中talkid:后的数字、时间精确至年月日时分秒、发送号码提取第一个 data-hint"">之间的数字,接收号码提取第二个data-hint"">,信息类型就提取 发送与:之间的文字,如果没有:则定义为文字

<html> <meta http-equiv="Content=-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <head> </head> <body>[talkid:138031370]2014年4月20日 03:55:45 , 111222232323 发送 我们已经是好友了,开始聊天吧! () [talkid:138031371]2014年4月20日 04:45:45 , 111222123456 发送 音频 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.m4a"]>音频 () [talkid:138031372]2014年4月20日 04:55:45 , 111222123456 发送 图片 :[<ahref="files/f/f123fsasfsfsjdfrhf_n.jpg"]>图片 () [talkid:138031373]2014年4月20日 05:55:45 , 1112223234221 发送 我们已经是好友了,开始聊天吧! () [talkid:138031374]2014年4月20日 06:55:45 , 1112221359075 发送 我们已经是好友了,开始聊天吧! () </body> </html>利用python爬虫,打开C:/Users/test/Desktop/DIDItest文件夹下多个文件夹内的html文件源代码,并爬取源代码中的ID、时间、发送号码、接收号码、发送内容,如果发送内容不为文本,则提取文件所在链接地址,并将爬取的内容写入csv中

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