平时打开一个网页，除了文章的正文内容，通常会有一大堆的导航，广告和其他方面的信息。本博客的目的，在于说明如何从一个网页中提取出文章的正文内容，而过渡掉其他无关的的信息。
本方法是基于文本密度的方法，最初的想法来源于哈工大的《基于行块分布函数的通用网页正文抽取算法》，本文基于此进行一些小修改。
约定：
本文基于网页的不同行来进行统计，因此，假设网页内容是没有经过压缩的，就是网页有正常的换行的。
有些新闻网页，可能新闻的文本内容比较短，但其中嵌入一个视频文件，因此，我会给予视频较高的权重；这同样适用于图片，这里有一个不足，应该是要根据图片显示的大小来决定权重的，但本文的方法未能实现这一点。
由于广告，导航这些非正文内容通常以超链接的方式出现，因此文本将给予超链接的文本权重为零。
这里假设正文的内容是连续的，中间不包含非正文的内容，因此实际上，提取正文内容，就是找出正文内容的开始和结束的位置。
步骤：
首先清除网页中css,javascript,注释，meta,ins这些标签里面的内容，清除空白行。
计算每一个行的经过处理的数值（1）
计算上面得出的每行文本数的最大正子串的开始结束位置
其中第二步需要说明一下：
对于每一行，我们需要计算一个数值，这个数值的计算如下：
一个图片标签img，相当于出现长度为50字符的文本 （给予的权重），x1,
一个视频标签embed，相当于出现长度为1000字符的文本, x2
一行内所有链接的标签 a 的文本长度 x3 ,
其他标签的文本长度 x4
每行的数值 = 50 * x1其出现次数 + 1000 * x2其出现次数 + x4 – 8
//说明， -8 因为我们要计算一个最大正子串，因此要减去一个正数，至于这个数应该多大，我想还是按经验来吧。
完整代码
#coding:utf-8
import re
def remove_js_css (content):
“”” remove the the javascript and the stylesheet and the comment content (《script》….《script》 and ) “””
r = re.compile(r”’