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我以 Google 的 XML 格式备份了我的博客。相当长。到目前为止,我已经这样做了:
>>> import feedparser
>>> blogxml = feedparser.parse('blog.xml')
>>> type(blogxml)
<class 'feedparser.FeedParserDict'>
在我正在读的书中,作者是这样做的:
>>> import feedparser
>>> llog = feedparser.parse("http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?feed=atom")
>>> llog['feed']['title'] u'Language Log'
>>> len(llog.entries) 15
>>> post = llog.entries[2]
>>> post.title u"He's My BF"
>>> content = post.content[0].value
>>> content[:70] u'<p>Today I was chatting with three of our visiting graduate students f'
>>> nltk.word_tokenize(nltk.html_clean(content))
这对我来说在逐个条目的基础上是有效的。正如您所看到的,我已经找到了使用 NLTK 清理 HTML 的方法。但我真正想要的是抓取所有条目,清除它们的 HTML(我已经知道该怎么做,而不是询问如何做,请更仔细地阅读问题),并将它们作为明文字符串。这与正确使用 feedparser 有更多关系。有没有简单的方法可以做到这一点?
更新:
事实证明,我仍然没有找到一种简单的方法来做到这一点。由于我对Python的无能,我被迫做了一些有点丑陋的事情。
这就是我想我会做的:
import feedparser
import nltk
blog = feedparser.parse('myblog.xml')
with open('myblog','w') as outfile:
for itemnumber in range(0, len(blog.entries)):
conts = blog.entries[itemnumber].content
cleanconts = nltk.word_tokenize(nltk.html_clean(conts))
outfile.write(cleanconts)
所以,非常感谢你,@Rob Cowie,但是你的版本(看起来很棒)不起作用。我很遗憾没有早点指出这一点并接受答案,但我没有太多时间来处理这个项目。我在下面放置的内容是我可以开始工作的全部内容,但我将保留这个问题,以防有人有更优雅的东西。
import feedparser
import sys
blog = feedparser.parse('myblog.xml')
sys.stdout = open('blog','w')
for itemnumber in range(0, len(blog.entries)):
print blog.entries[itemnumber].content
sys.stdout.close()
然后我按 CTRL-D 退出解释器,因为我不知道如何在不关闭 Python 标准输出的情况下关闭打开的文件。然后我重新进入解释器,打开文件,读取文件,并从那里清理 HTML。 (nltk.html_clean是NLTK书本身在线版本中的一个拼写错误,顺便说一句......它实际上是nltk.clean_html)。我最终得到的几乎是纯文本,但不完全是纯文本。
最佳答案
import feedparser
llog = feedparser.parse("http://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?feed=atom")
with open('myblog.txt', 'w') as outfile:
for entry in llog.entries:
## Do your processing here
content = entry.content[0].value
clean_content = nltk.word_tokenize(nltk.html_clean(content))
outfile.write(clean_content)
从根本上来说,您需要打开一个文件,迭代条目 (feed.entries
),根据需要处理条目并将适当的表示形式写入文件。
我不假设您希望如何在文本文件中分隔帖子内容。此代码段也不会将帖子标题或任何元数据写入文件。
关于python - 如何 'clean' feedparser feed 中的所有条目,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/6525783/
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