分享: 利用Readability解决网页正文提取问题   做数据抓取和分析的各位亲们, 有没有遇到下面的难题呢? - 如何从各式各样的网页中提取正文!? 虽然可以用SS为各种网站写脚本做解析, 但是互联网各类网站何止千万种, 纵使累死我们也是做不完的. 这里我给大家热情推荐使用Readability来彻底解决这个难题 (呵呵, 不是做广告, 真心热爱这个好东东) Raedability网站(www.readability.com)最引以为傲的就是其强大的解析引擎, 号称世界上最强大的文本解析神

为什么要做正文提取 一般做舆情分析,都会涉及到网页正文内容提取.对于分析而言,有价值的信息是正文部分,大多数情况下,为了便于分析,需要将网页中和正文不相干的部分给剔除.可以说正文提取的好坏,直接影响了分析结果的好坏. 对于特定的网站,我们可以分析其html结构,根据其结构来获取正文信息.先看一下下面这张图: 正文部分,不同的网站,正文所在的位置不同,并且Html的结构也不同,对于爬虫而言,抓取的页面是各种各样的,不可能针对所有的页面去写抓取规则来提取正文内容,因此需要一种通用的算法将正文提取出来

原文:http://www.cnblogs.com/iamzyf/p/3529740.html 做数据抓取和分析的各位亲们, 有没有遇到下面的难题呢? - 如何从各式各样的网页中提取正文!? 虽然可以用SS为各种网站写脚本做解析, 但是互联网各类网站何止千万种, 纵使累死我们也是做不完的. 这里我给大家热情推荐使用Readability来彻底解决这个难题 (呵呵, 不是做广告, 真心热爱这个好东东) Raedability网站(www.readability.com)最引以为傲的就是其强大的解析

安装: pip install readability-lxml 使用: # encoding:utf-8import html2textimport requestsimport refrom readability.readability import Document res = requests.get('http://finance.sina.com.cn/roll/2019-02-12/doc-ihrfqzka5034116.shtml') # 获取新闻标题readable_titl

平时打开一个网页,除了文章的正文内容,通常会有一大堆的导航,广告和其他方面的信息.本博客的目的,在于说明如何从一个网页中提取出文章的正文内容,而过渡掉其他无关的的信息. 这里先看看 demo : http://2.tingxinwen.duapp.com/extract_context 本方法是基于文本密度的方法,最初的想法来源于哈工大的<基于行块分布函数的通用网页正文抽取算法>,本文基于此进行一些小修改. 约定: 本文基于网页的不同行来进行统计,因此,假设网页内容是没有经过压缩的,就是网页有

天气真的是越来越冷啦,有时候我们想翻看网页新闻,但是又冷的不想把手拿出来,移动鼠标翻看.这时候,是不是特别想电脑像讲故事一样,给我们念出来呢?人生苦短,我有python啊,试试用 Python 来朗读给你听吧. 网页转换成语音,步骤无外乎: 网页正文识别,获取到正文的文本内容: 文本转语音,通过接口将文本转换成语音文件: 语音文件的发声,即将语音文件读出: 1 网页正文识别 之所以用 Python,就是因为 Python 有着丰富的库,网页正文识别也不在话下.这里用 readability.go

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04 [1]提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代

关键词:    TF-IDF实现.TextRank.jieba.关键词提取数据来源:    语料数据来自搜狐新闻2012年6月—7月期间国内,国际,体育,社会,娱乐等18个频道的新闻数据    数据处理参考前一篇文章介绍:    介绍了文本关键词提取的原理,tfidf算法和TextRank算法    利用sklearn实现tfidf算法    手动python实现tfidf算法    使用jieba分词的tfidf算法和TextRank提取关键词 1.关键字提取: 关键词抽取就是从文本里面把跟这

算法思路: 假如网页正文(过滤html标签后的)有n行,以k行为一行块,总共可构成n-k+1行块: 以行号为索引号,以行块长度为索引值,形成行块稀疏矩阵: 以上面的稀疏矩阵为基础,找出其骤升骤降点,分割成多个文本块: 最后找出最大的文本块作为正文 ------------------------------------------------------------------------- 网页正文抽取程序测试效果

一.前言 随着互联网的发展,数据的海量增长使得文本信息的分析与处理需求日益突显,而文本处理工作中关键词提取是基础工作之一. TF-IDF与TextRank是经典的关键词提取算法,需要掌握. 二.TF-IDF 2.1.TF-IDF通用介绍 TF-IDF,全称是 Term Frequency - inverse document frequency,由两部分组成---词频(Term Frequency),逆文档频率(inverse document frequency). TF-IDF=词频(TF)

上一篇介绍了Marching Cubes算法,Marching Cubes算法是三维重建算法中的经典算法,算法主要思想是检测与等值面相交的体素单元并计算交点的坐标,然后对不同的相交情况利用查找表在体素单元内构建相应的网格拓扑关系.Marching Cubes算法简单,但是存在一些缺陷:1.模型二义性问题:2.模型特征问题. 对于二义性问题,以2D情形为例,存在一个单元中同一顶点状态而不同的连接方式(如下图所示). 图:2D中Marching Cubes算法的二义性问题 那么对于上图中两种连接方式

最近因项目需要用到python处理网页,因此学习相关知识.下面程序使用python抓取网页并提取信息,具体内容如下: #------------------------------------------------------------------------------ import urllib2 # extensible library for opening URLs import re # regular expression module #-------------------

在github上搜到一个正文提取程序,测试了一下基本可以对现在大多数大型新闻网站进行提取 后续我会分析一下这个程序的源码 使用非常简单 如下 # -*- coding: utf-8 -*- import newspaper url = 'http://news.haiwainet.cn/n/2015/0611/c3541083-28826526.html' a = newspaper.Article(url,language='zh') a.download() a.parse() print(

网页图片提取助手(支持背景图.选择dom范围) 网页图片下载工具.网页图片批量保存. 使用场景: 作为web前端开发首——学习小生的你我,仿学在线页面是常有的事,但是一些在线资源,比如图片,图片有img标签中的图片,有背景图,当然还有一些旧浏览器不支持的webp,仿个页面需要 ctrl+m . ctrl+s .查看element.css ...以查找和保存所需图片. ——仿个页面我容易么我? 现在有这个小工具,希望可以助你一点点绵力. 主要应用于以下功能: 一.按需保存所选节点的所有图片 可以选

在 R 中,关于网络爬虫最简单易用的扩展包是 rvest.运行以下代码从 CRAN 上安装:install.packages("rvest")首先,加载包并用 read_html( ) 读取 data/single-table.html,再尝试从网页中提取表格:library(rvest)## Loading required package: xml2single_table_page <- read_ _html("data/single-table.html&qu

之前写了一个提取QQ群里所有人信息的脚本 https://www.cnblogs.com/Yinkaisheng/p/5114932.html 今天写一个从钉钉网页版提取公司所有人通讯录的脚本,,本脚本只支持Firefox浏览器,在最新版本Firefox 64上测试通过. 本脚本是用python3写的,下载脚本代码https://github.com/yinkaisheng/Python-UIAutomation-for-Windows 用Firefox登录钉钉网页版,打开联系人,点击组织架构,

SIFT特征点相对于ORB计算速度较慢,在没有GPU加速情况下,无法满足视觉里程计的实时性要求,或者无法运行在手机平台上,但是效果更好,精度更高.在应用时可以择优选取,了解其本质原理的动机是为了自己使用时,可以对其进行修改,针对自己的应用场景优化算法. 有足够的时间,可以去看D. Lowe的论文,理解起来更透彻． 1. 用高斯核构建尺度空间 对于构建的高斯金字塔,金字塔每层多张图像合称为一组(Octave),每组有多张(也叫层Interval)图像.通常高斯金字塔最底层为原始图像第0组,octa

实验楼的php比赛题,网页数据提取. 题目的地址:https://www.shiyanlou.com/contests/lou5/challenges 以下代码是题目的答案 <?php header("Content-Type:text/html;charset=utf-8"); class Crawler{ private $content; private $data; static private $mysql; public function __construct(){

1.算法功能简介 水深提取算法就是根据输入的水位设为d,dem设为h 这两个数据做一个差值运算,则水深计算公式为d-h;本示例中的是基于洞庭湖提取的水体矢量文件的范围来计算dem和水位25米的差值. 需要注意的是,水位的基准要和dem的基准一致.水位的基准需要判断是基于河床还是和dem一致的高程基准面.不然结果可能会受影响. 2.算法功能实现说明 2.1 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2 算法参数 算法名称 水深提取法 C#算法DLL PIE.Commo