
考虑以下HTML结构示例,我们的目标是只提取“Text I want to grab.”和“More text I want to grab”,而忽略嵌套在<h1>标签中的“Text I don't want”。
<div class="classA classB classC">
<div class="classD classE">
<h1 class="classF classD">Text I don't want</h1>
<ul>....</ul> <!-- containing more text in nested children, don't want -->
</div>
Text I want to grab.
<br>
More text I want to grab
</div>如果仅仅使用div.classA.classB.classC::text,或者更宽泛的*::text,通常会抓取到所有文本内容,包括我们不想要的“Text I don't want”。这就需要一种机制来“过滤”或“排除”特定子元素中的文本。
解决此问题的关键在于巧妙地运用CSS选择器中的:not()伪类。:not()伪类用于匹配不符合其括号内选择器的元素。当它与::text伪元素结合使用时,可以实现对文本来源的精细控制。
目标元素的定位: 首先,我们需要定位到包含我们所需文本的最外层父元素。在我们的示例中,这个元素是具有classA、classB和classC的div:
div.classA.classB.classC
排除机制::not()伪类: 接下来,我们将:not()伪类应用到这个父元素选择器上。我们注意到不想要的文本“Text I don't want”位于一个带有classF的<h1>标签内。虽然<h1>是div.classA.classB.classC的子元素,但我们可以利用classF作为排除的依据。
完整的选择器将是:
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div.classA.classB.classC:not(.classF)
这个选择器的含义是:“选择所有具有classA、classB、classC的div元素,但排除那些自身也具有classF的div元素。”在我们的例子中,最外层的div本身不包含classF,所以它会被选中。
关键行为解释: 在Scrapy(或基于lxml的CSS选择器引擎)中,当::text伪元素应用于一个通过:not()过滤后的元素时,它会收集该元素及其所有后代元素的文本节点。然而,它会智能地忽略那些来自其后代元素中,如果该后代元素自身被:not()条件匹配则会被排除的文本。 换句话说,尽管:not(.classF)是作用于父元素,但它在文本收集阶段会间接影响到拥有classF的子元素的文本,从而实现排除。
文本提取:::text伪元素: 最后,我们使用::text伪元素来提取上述选择器所匹配元素内的所有文本节点。
::text
将这些部分组合起来,就得到了最终的CSS选择器:
div.classA.classB.classC:not(.classF)::text
以下代码演示了如何在Python的Scrapy框架中使用上述CSS选择器来提取目标文本:
from scrapy.selector import Selector
# 模拟的HTML内容
html_content = '''
<div class="classA classB classC">
<div class="classD classE">
<h1 class="classF classD">Text I don't want</h1>
<ul>....</ul> <!-- containing more text in nested children, don't want -->
</div>
Text I want to grab.
<br>
More text I want to grab
</div>
'''
# 创建Selector对象
selector = Selector(text=html_content)
# 使用核心选择器提取文本
extracted_texts = selector.css('div.classA.classB.classC:not(.classF)::text').getall()
print(f"原始提取结果: {extracted_texts}")
# 文本清洗示例:去除空白并合并成单个字符串
# 1. 过滤空字符串,去除每个文本片段首尾空白
cleaned_texts = [x.strip() for x in extracted_texts if x.strip()]
print(f"清洗后的文本片段列表: {cleaned_texts}")
# 2. 将清洗后的文本片段合并,不加分隔符
cleaned_text_joined = ''.join(cleaned_texts)
print(f"清洗并合并结果 (无分隔符): {cleaned_text_joined}")
# 3. 将清洗后的文本片段以空格合并
cleaned_text_spaced = ' '.join(cleaned_texts)
print(f"清洗并以空格合并结果: {cleaned_text_spaced}")
# 4. 如果需要更彻底地去除所有换行符和多余空格
# cleaned_text_raw = ''.join(extracted_texts).replace('\n', '').strip()
# print(f"更彻底清洗结果: {cleaned_text_raw}")运行结果示例:
原始提取结果: ['\n ', '\n Text I want to grab.\n ', '\n More text I want to grab\n'] 清洗后的文本片段列表: ['Text I want to grab.', 'More text I want to grab'] 清洗并合并结果 (无分隔符): Text I want to grab.More text I want to grab 清洗并以空格合并结果: Text I want to grab. More text I want to grab
从结果可以看出,“Text I don't want”已被成功排除,我们只得到了目标文本。
通过巧妙地结合CSS选择器中的:not()伪类与::text伪元素,我们可以有效地解决在网页抓取中精准提取文本的难题。这种方法允许我们定位到包含目标文本的父元素,并通过指定排除条件来过滤掉特定子元素中的干扰文本,从而提高数据提取的准确性和效率。理解:not()伪类在Scrapy选择器引擎中的具体行为,是掌握这一高级技巧的关键。
以上就是精准文本提取:利用CSS选择器与:not()排除子元素文本的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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