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？ <span class="url-icon"><img alt="[吃瓜]" src="//h5.sinaimg.cn/m/emoticon/icon/default/d_chigua-90cb948c34.png" style="width:1em; height:1em;"/></span>

实际上展现出的内容则是：

[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<a ... </a>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("<a")#统计评论中<a>标签的数量

            for i in range(0,count): # 对评论中<a>标签逐一进行处理
                if oldstr.count("<a") is 0: #如果评论中没有<a>标签
                    break
                font = oldstr.index("<a")
                tail = oldstr.index("</a>")
                dirty = oldstr[font:tail+4] #获取到评论中当前<a>标签的内容
                oldstr = oldstr.replace(dirty,"") #去除评论中当前<a>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