在解决自然语言处理问题时，有时你需要获得大量的文本集。互联网是文本的最大来源，但是从任意HTML页面提取文本是一项艰巨而痛苦的任务。
假设我们需要从各种网页中提取全文，并且要剥离所有HTML标记。通常，默认解决方案是使用BeautifulSoup软件包中的get_text方法，该方法内部使用lxml。这是一个经过充分测试的解决方案，但是在处理成千上万个HTML文档时可能会非常慢。
通过用selectolax替换BeautifulSoup，您几乎可以免费获得5-30倍的加速！
这是一个简单的基准测试，可分析commoncrawl(`处理NLP问题时，有时您需要获得大量的文本集。互联网是文本的最大来源，但是不幸的是，从任意HTML页面提取文本是一项艰巨而痛苦的任务。
假设我们需要从各种网页中提取全文，并且要剥离所有HTML标记。通常，默认解决方案是使用BeautifulSoup软件包中的get_text方法，该方法内部使用lxml。这是一个经过充分测试的解决方案，但是在处理成千上万个HTML文档时可能会非常慢。
通过用selectolax替换BeautifulSoup，您几乎可以免费获得5-30倍的加速！这是一个简单的基准测试，可分析commoncrawl(https://commoncrawl.org/)的10,000个HTML页面：
# coding: utf-8 from time import time import warc from bs4 import BeautifulSoup from selectolax.parser import HTMLParser def get_text_bs(html): tree = BeautifulSoup(html, ‘lxml‘) body = tree.body if body is None: return None for tag in body.select(‘script‘): tag.decompose() for tag in body.select(‘style‘): tag.decompose() text = body.get_text(separator=‘\n‘) return text def get_text_selectolax(html): tree = HTMLParser(html) if tree.body is None: return None for tag in tree.css(‘script‘): tag.decompose() for tag in tree.css(‘style‘): tag.decompose() text = tree.body.text(separator=‘\n‘) return text def read_doc(record, parser=get_text_selectolax): url = record.url text = None if url: payload = record.payload.read() header, html = payload.split(b‘\r\n\r\n‘, maxsplit=1) html = html.strip() if len(html) > 0: text = parser(html) return url, text def process_warc(file_name, parser, limit=10000): warc_file = warc.open(file_name, ‘rb‘) t0 = time() n_documents = 0 for i, record in enumerate(warc_file): url, doc = read_doc(record, parser) if not doc or not url: continue n_documents += 1 if i > limit: break warc_file.close() print(‘Parser: %s‘ % parser.__name__) print(‘Parsing took %s seconds and produced %s documents\n‘ % (time() - t0, n_documents))
>>> ! wget https://commoncrawl.s3.amazonaws.com/crawl-data/CC-MAIN-2018-05/segments/1516084886237.6/warc/CC-MAIN-20180116070444-20180116090444-00000.warc.gz >>> file_name = "CC-MAIN-20180116070444-20180116090444-00000.warc.gz" >>> process_warc(file_name, get_text_selectolax, 10000) Parser: get_text_selectolax Parsing took 16.170367002487183 seconds and produced 3317 documents >>> process_warc(file_name, get_text_bs, 10000) Parser: get_text_bs Parsing took 432.6902508735657 seconds and produced 3283 documents
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显然，这并不是对某些事物进行基准测试的最佳方法，但是它提供了一个想法，即selectolax有时比lxml快30倍。
selectolax最适合将HTML剥离为纯文本。如果我有10,000多个HTML片段，需要将它们作为纯文本索引到Elasticsearch中。（Elasticsearch有一个html_strip文本过滤器，但这不是我想要/不需要在此上下文中使用的过滤器）。事实证明，以这种规模将HTML剥离为纯文本实际上是非常低效的。那么，最有效的方法是什么？
PyQuery
from pyquery import PyQuery as pq text = pq(html).text()
selectolax
from selectolax.parser import HTMLParser text = HTMLParser(html).text()
正则表达式
import re regex = re.compile(r‘<.*?>‘) text = clean_regex.sub(‘‘, html)
结果
我编写了一个脚本来计算时间，该脚本遍历包含HTML片段的10,000个文件。注意！这些片段不是完整的<html>文档（带有<head>和<body>等），只是HTML的一小部分。平均大小为10,314字节（中位数为5138字节）。结果如下：
pyquery SUM: 18.61 seconds MEAN: 1.8633 ms MEDIAN: 1.0554 ms selectolax SUM: 3.08 seconds MEAN: 0.3149 ms MEDIAN: 0.1621 ms regex SUM: 1.64 seconds MEAN: 0.1613 ms MEDIAN: 0.0881 ms
我已经运行了很多次，结果非常稳定。重点是：selectolax比PyQuery快7倍。
正则表达式好用？真的吗？
对于最基本的HTML Blob，它可能工作得很好。实际上，如果HTML是<p> Foo＆amp; Bar </ p>，我希望纯文本转换应该是Foo＆Bar，而不是Foo＆amp; bar。
更重要的一点是，PyQuery和selectolax支持非常特定但对我的用例很重要的内容。在继续之前，我需要删除某些标签（及其内容）。例如：
<h4 class="warning">This should get stripped.</h4> <p>Please keep.</p> <div style="display: none">This should also get stripped.</div>
正则表达式永远无法做到这一点。
2.0 版本
因此，我的要求可能会发生变化，但基本上，我想删除某些标签。例如：<div class =“ warning”> 、 <div class =“ hidden”> 和 <div style =“ display：none”>。因此，让我们实现一下：
PyQuery
from pyquery import PyQuery as pq _display_none_regex = re.compile(r‘display:\s*none‘) doc = pq(html) doc.remove(‘div.warning, div.hidden‘) for div in doc(‘div[style]‘).items(): style_value = div.attr(‘style‘) if _display_none_regex.search(style_value): div.remove() text = doc.text()
selectolax
from selectolax.parser import HTMLParser _display_none_regex = re.compile(r‘display:\s*none‘) tree = HTMLParser(html) for tag in tree.css(‘div.warning, div.hidden‘): tag.decompose() for tag in tree.css(‘div[style]‘): style_value = tag.attributes[‘style‘] if style_value and _display_none_regex.search(style_value): tag.decompose() text = tree.body.text()
这实际上有效。当我现在为10,000个片段运行相同的基准时，新结果如下：
pyquery SUM: 21.70 seconds MEAN: 2.1701 ms MEDIAN: 1.3989 ms selectolax SUM: 3.59 seconds MEAN: 0.3589 ms MEDIAN: 0.2184 ms regex Skip
同样，selectolax击败PyQuery约6倍。
结论
正则表达式速度快，但功能弱。selectolax的效率令人印象深刻。
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原文：https://www.cnblogs.com/peig/p/14265740.html