清洗微博评论数据

0. 问题描述

  • 抓取到的评论数据非常滴脏,其中有一些无用信息,所以目标就是只提取其中的中文文字内容
  • 评论中会存在很多表情,如下所示
不是很快就撤了吗? [吃瓜]

实际上展现出的内容则是:

不是很快就撤了吗?
[吃瓜]

这一种类型的表情是微博特有的表情,还有一种是Emoji 表情,前者会在评论内容嵌入html代码,后者则是会已编码的方式呈现。

  • 评论中的@符号: @符后也会跟随中文这些需要,用专门的代码过滤掉

1.解决思路

  • 表情问题:
    用正则表达式过滤,表达式如下
    [\u4e00-\u9fa5,。!??! ]{1,}
    
  • @问题:
    经过观察 @的内容全部在a标签内,所以显而易见只需要把所有之内的内容即可

2.代码实例

    #匹配中文的正则表达式
        self.pattern = re.compile(r"[\u4e00-\u9fa5,。!??! ]{1,}")
    def remove_text_dirty(self,oldstr):
            logging.info("oldstr:" + oldstr)
            oldstr = oldstr.replace("\n", "")#去掉评论所有的换行符
            count = oldstr.count("标签的数量

            for i in range(0,count): # 对评论中标签逐一进行处理
                if oldstr.count("标签
                    break
                font = oldstr.index("")
                dirty = oldstr[font:tail+4] #获取到评论中当前标签的内容
                oldstr = oldstr.replace(dirty,"") #去除评论中当前标签的内容
            logging.info("newstr:"+oldstr)
            match = self.pattern.match(oldstr)
            logging.info("match:"+str(match))
            if match:
                #返回匹配到的中文内容
                return match.group()
            else:
                #没有中文返回汉字
                return None

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