Discussion :

[geeka]

Bonsoir,

J'ai utilisé Python et BeautifulSoup dans le but d'extraire du texte lisible (extraire seulement la définition du mot dans le but de constituer un dictionnaire sous forme de corpus).
Mais voilà, j'ai dû étudier la structure de chaque page web pour pouvoir scraper le bon texte (car il peut se trouver dans une div x ou une div y ...), ce n'est pas optimal, ce n'est pas un bon code pour moi. Le nettoyage que j'ai fait n'est pas du tout optimal car les pages web que j'aurais à scraper sont très nombreuses.

Je souhaite savoir s'il n'y a pas une autre solution pour le nettoyage du texte, une solution commune à toutes les pages web.

Voilà à quoi ressemble mon code :

Code :

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### ------Erreurs 404 -----------------
            # Dans head
            h1Tag = soup2.h1
            maListe = str(h1Tag).split(" ")
            maListeNonPertinente = ["404","trouvée</h1>","Error", "<h1>Forbidden</h1>","Forbidden</h1>","404</h1>","...</h1>","Forbidden"]
            for element in maListeNonPertinente :
                if element in maListe:
                    print('ERREUR 404')
                    cpt = cpt+1
#--------------------------------------
 
                ### WIKTIONARY
                pwiktionary = ''
                key = "ol"
                try:
                    for txt in soup2.findAll('div',{'id':'mw-content-text'}):
                        pwiktionary = txt.findAll('ol')
                        pwiktionary = pwiktionary[0].get_text()
                except:
                    print
                #------------------------------------------
 
                #### LAROUSSE
                plarousse = ''
                for p in soup2.findAll('ul',{"class":"Definitions"}) :
                    plarousse = p.get_text()
 
 
                #--------------------------------------------
                cnrtl = ''
                #### CNRTL
                for art in soup2.findAll('div',{"id":"contentbox"}):
                    cnrtl = art.get_text()
 
                #-----------------------------------------------
 
                lint = ''
                #### LINTERNAUTE
                for sec in soup2.findAll('section',{"class":"grid_line dico_definition tabsContent jContentDefinition"}):
                    lint = sec.get_text()
 
 
                ### AMELIORER SA SANTE
                amel = ''
                for art in soup2.findAll('div',{"class":"headline-article"}):
                    amel = art.get_text()
 
 
                ### MR-PLANTES.COM
 
                # Supprimer le p 
                for p in soup2.findAll('p',{"class":"postmetadata"}):
                    p.extract()
 
                for a in soup2.findAll('p',{"a":"href"}):
                    a.extract()

Et il y a encore d'autres pages, je n'ai pas tout mis.
J'ai essayé aussi d'éliminer le bruit (erreur 404), code qui est aussi mal fait. J'essaie de savoir si par exp. Error, 404 ... ne sont pas dans le title sauf que j'ai dû garder d'autres mots parce que je ne prends en compte que l'espace entre mots. Je dois améliorer ça pour dire que si 404, Erreur, Error... ce sera plus clair. Je ne sais pas encore comment séparer d'abord tous les mots de sorte qu'il y ait un espace entre chaque mot pour pouvoir faire un bon test.


Merci

[wiztricks]

Salut,

Mais voilà, j'ai dû étudier la structure de chaque page web pour pouvoir scraper le bon texte (car il peut se trouver dans une div x ou une div y ...), ce n'est pas optimal, ce n'est pas un bon code pour moi. Le nettoyage que j'ai fait n'est pas du tout optimal car les pages web que j'aurais à scraper sont très nombreuses.

Je souhaite savoir s'il n'y a pas une autre solution pour le nettoyage du texte, une solution commune à toutes les pages web.

Avant d'essayer de coder un truc pareil, il faut regarder l'état de l'art (i.e. ce que les "anciens" ont déjà essayé de faire pour construire des solutions à ce genre de problème). De nos jours, ce n'est pas si compliqué: un peu de recherche sur Internet...
Cela permet d'appréhender la complexité (et les limites) des solutions commerciales et open-source existantes (qu'il faut déjà avoir utilisé pour être sûr qu'on pourra faire (un peu) mieux avec ses (petits) moyens).

- W