Python实现文本HTML清洗、单词提取与词频统计

小石头

发布时间：2026-10-13 | 4人浏览过

原创

本文介绍了使用Python进行文本处理的三个核心步骤：去除HTML标签、提取指定长度的单词以及统计词频。通过DocProcess类封装strip_html、separate_words和get_words_frequency方法，实现从原始文本到词频字典的完整处理流程。代码展示了正则表达式在单词分割中的应用及字典计数逻辑，适用于基础文本分析场景。

文本处理是开发中常见的需求，这里对相关操作进行整理总结，并会持续补充相关内容。

主要包含以下处理操作：

strip_html(cls, text)：用于移除文本中的HTML标签。

separate_words(cls, text, min_lenth=3)：用于从文本中提取单词列表，默认最小单词长度为3。

get_words_frequency(cls, words_list)：用于统计单词列表中各单词出现的频率。

具体实现源码如下：

class DocProcess(object):

 @classmethod
 def strip_html(cls, text):
  """
   Delete html tags in text.
   text is String
  """
  new_text = " "
  is_html = False
  for character in text:
   if character == "<":
    is_html = True
   elif character == ">":
    is_html = False
    new_text += " "
   elif is_html is False:
    new_text += character
  return new_text

 @classmethod
 def separate_words(cls, text, min_lenth=3):
  """
   Separate text into words in list.
  """
  splitter = re.compile("\\W+")
  return [s.lower() for s in splitter.split(text) if len(s) > min_lenth]

 @classmethod
 def get_words_frequency(cls, words_list):
  """
   Get frequency of words in words_list.
   return a dict.
  """
  num_words = {}
  for word in words_list:
   num_words[word] = num_words.get(word, 0) + 1
  return num_words

以上关于Python文本单词提取和词频统计的实例分享完毕，希望能为读者提供参考，欢迎继续支持本站。