Uma girafa a ser imitada por um humano

William J. Turkel e Adam Crymble

Nesta lição de duas partes, aprofundaremos o que aprendeu sobre o Download de Páginas Web com Python, aprendendo como remover a marcação HTML de uma página web da transcrição do julgamento criminal de Benjamin Bowsey em 1780. Faremos isso usando uma variedade de operadores de string, métodos de string e habilidades de leitura atenta. Introduziremos looping e branching de modo que os programas possam repetir tarefas e testar certas condições, tornando possível a separação do conteúdo das tags HTML. Finalmente, faremos a conversão do conteúdo de uma string longa para uma lista de palavras, que podem ser ordenadas, indexadas e contabilizadas posteriormente.

editado por

  • Miriam Posner

revisto por

  • Jim Clifford
  • Frederik Elwert

traduzido por

  • Felipe Lamarca

tradução editada por

  • Jimmy Medeiros

tradução revista por

  • Daniel Bonatto Seco
  • Diana Rebelo Rodriguez

publicado

| 2012-07-17

traduzido

| 2022-10-27

modificado

| 2012-07-17

dificuldade

| Médio

DOI id icon https://doi.org/10.46430/phpt0027

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Disponível em: EN (original) | PT | ES | FR

Conteúdos

O site do Old Bailey Online foi recentemente atualizado. Infelizmente, devido às diversas mudanças, muitos (se não todos) os elementos do site de exemplo usado nesta lição não funcionarão conforme descrito. No entanto, as metodologias ensinadas por esta lição permanecem relevantes e podem ser adaptadas pelos leitores para um site de exemplo diferente. Estamos trabalhando na adaptação da lição para o novo site do Old Bailey Online, mas ainda não temos cronograma preciso de quando a lição será atualizada. [Abril de 2024]

Objetivos da lição

Nesta lição de duas partes, aprofundaremos o que aprendeu sobre o Download de Páginas Web com Python, aprendendo como remover a marcação HTML de uma página web da transcrição do julgamento criminal de Benjamin Bowsey em 1780. Faremos isso usando uma variedade de operadores de string, métodos de string e habilidades de leitura atenta. Introduziremos looping e branching de modo que os programas possam repetir tarefas e testar certas condições, tornando possível a separação do conteúdo das tags HTML. Finalmente, faremos a conversão do conteúdo de uma string longa para uma lista de palavras, que podem ser ordenadas, indexadas e contabilizadas posteriormente.

O Desafio

Para ter uma ideia mais clara da tarefa que temos pela frente, abra o ficheiro obo-t17800628-33.html que criou em Download de Páginas Web com Python (ou faça o download e guarde a transcrição do julgamento caso ainda não tenha uma cópia) e depois verifique o código-fonte do HTML clicando em Ferramentas -> Ferramentas do Navegador -> Fonte da página (para usuários do navegador Firefox). À medida que for olhando o código-fonte, notará que há tags HTML misturadas com texto. Caso não tenha experiência com HTML, recomendamos que faça o tutorial do W3 Schools HTML para se familiarizar com a marcação HTML. Se o seu trabalho frequentemente requer que remova a marcação HTML, certamente será útil entendê-la ao visualizá-la.

Ficheiros Necessários para esta Lição

Idealizando um Algoritmo

Uma vez que o objetivo é nos livrarmos do HTML, o primeiro passo é criar um algoritmo que retorna apenas o texto (removendo as tags HTML) do artigo. Um algoritmo é um procedimento suficientemente detalhado a ponto de poder ser implementado em um computador. Facilita escrever o seu algoritmo no português direto; é uma ótima maneira de delinear exatamente o que deseja fazer antes de mergulhar no código. Para construir esse algoritmo, utilizaremos as nossas habilidades de leitura atenta para descobrir um modo de capturar apenas o conteúdo textual da biografia.

Ao verificar o código-fonte do obo-t17800628-33.html, notará que a transcrição real não começa imediatamente. Na verdade, há um número de tags HTML e algumas informações de citação. Nesse caso, o conteúdo não começa antes da linha 81!

<p>324.                                  <a class="invisible" name="t17800628-33-defend448"> </a>                     BENJAMIN                      BOWSEY                                                                                                          (a blackmoor                  ) was indicted for                                                          that he together with five hundred other persons and more, did, unlawfully, riotously, and tumultuously assemble on the 6th of June

Estamos interessados apenas na transcrição em si e não nos metadados extras contidos nas tags. No entanto, irá notar que o final dos metadados corresponde ao início da transcrição. Isso torna a localização dos metadados uma marcação potencialmente útil para isolar o texto transcrito.

À primeira vista, percebemos que a transcrição do julgamento em si começa com uma tag HTML: <p>, que significa ‘parágrafo’. Essa é coincidentemente a primeira tag de parágrafo no documento. Podemos usar isso para encontrar o ponto de partida do nosso texto transcrito. Temos sorte nesse caso porque essa tag é uma maneira confiável de encontrar o início do texto transcrito no julgamento (caso deseje, dê uma olhada em alguns outros julgamentos para verificar).

O texto do julgamento termina na linha 82 com outra tag HTML: <br/>, que significa uma quebra de linha. Essa é a última quebra de linha no documento. Essas duas tags (tag de primeiro parágrafo e última quebra de linha), portanto, nos oferecem uma forma de isolar o texto desejado. Sites bem formatados quase sempre terão uma forma única de sinalizar o fim de um conteúdo. Você frequentemente só precisa verificar de forma atenta.

A próxima tarefa é remover toda a marcação HTML que permanece mesclada ao conteúdo. Como sabe que tags HTML são sempre encontradas em pares correspondentes de parênteses angulares, é provavelmente uma aposta segura o fato de que, se remover tudo o que estiver entre parênteses angulares, todo o HTML será removido e restará somente a transcrição. Note que estamos assumindo que a transcrição não possuirá os símbolos matemáticos de “menor que” ou “maior que”. Se Bowsey fosse um matemático, essa suposição não seria tão segura.

A seguir, descreve-se o algoritmo em palavras.

Para isolar o conteúdo:

  • Fazer o download do texto transcrito
  • Buscar no HTML e guardar a localização da primeira tag <p>
  • Buscar no HTML e guardar a localização da última tag <br/>
  • Armazenar tudo que vier após a tag <p> e antes da tag <br/> numa string: pageContents

Neste ponto, temos o texto da transcrição do julgamento, além da marcação HTML. Em seguida:

  • Verificar cada caractere na string pageContents, um por um
  • Se o caractere for um colchete angular esquerdo (<), estamos dentro de uma tag e deve-se ignorar os caracteres subsequentes
  • Se o caractere for um colchete angular direito (>), estamos deixando a tag; deve-se ignorar este caractere, mas verificar cada um dos caracteres subsequentes
  • Se não estivermos dentro de uma tag, adiciona-se cada caractere a uma nova variável: text

Finalmente:

  • Separar a string de texto em uma lista de palavras individuais, que podem ser manipuladas posteriormente.

Isolar o Conteúdo Desejado

Os próximos passos utilizam os comandos de Python introduzidos na lição Manipular strings com Python para implementar a primeira metade do algoritmo: remover todo o conteúdo antes da tag <p> e depois da tag <br/>. Para recapitular, o algoritmo era o seguinte:

  • Fazer o download do texto transcrito
  • Buscar no HTML e guardar a localização da primeira tag <p>
  • Buscar no HTML e guardar a localização da última tag <br/>
  • Armazenar tudo que vier após a tag <p> e antes da tag <br/> numa string: pageContents

Para fazer isso, você utilizará o método de string ‘find’, o método .rfind() (que encontra a última correspondência de algo) e criará uma nova substring contendo apenas o conteúdo desejado entre essas posições de índice.

Enquanto trabalha, desenvolverá ficheiros separados para armazenar o seu código. Um deles será chamado obo.py (para “Old Bailey Online”). Esse ficheiro conterá todo o código que deseja reutilizar; em outras palavras, obo.py é um módulo. Discutimos a ideia de módulo em Reutilização de código e modularidade em Python, quando salvamos nossas funções em cumprimento.py.

Crie um novo ficheiro chamado obo.py e armazene-o no seu diretório programming-historian. Utilizaremos esse ficheiro para manter cópias das funções necessárias para processar o The Old Bailey Online. Digite ou copie o código a seguir no seu ficheiro:

# obo.py

def stripTags(pageContents):
    pageContents = str(pageContents)
    startLoc = pageContents.find("<p>")
    endLoc = pageContents.rfind("<br/>")

    pageContents = pageContents[startLoc:endLoc]
    return pageContents

Crie um segundo ficheiro, trial-content.py, e salve o programa mostrado abaixo:

# trial-content.py

import urllib.request, urllib.error, urllib.parse, obo

url = 'http://www.oldbaileyonline.org/browse.jsp?id=t17800628-33&div=t17800628-33'

response = urllib.request.urlopen(url)
HTML = response.read().decode('UTF-8')

print((obo.stripTags(HTML)))

Quando executar o trial-content.py, ele acessará a página web da transcrição do julgamento de Bowsey e depois verificará o módulo obo.py para buscar a função stripTags. Ele utilizará essa função para extrair tudo após a primeira tag <p> e antes da última tag <br/>. Com alguma sorte, esse deve ser o conteúdo textual da transcrição de Bowsey, além de alguma marcação HTML. Não se preocupe se a sua tela de Saída de Comando terminar em uma linha preta grossa. A tela de saída do Komodo Edit possui um número máximo de caracteres para exibição, após o qual os caracteres começarão a literalmente escrever uns sobre os outros na tela, dando a aparência de uma linha preta. Não se preocupe: o texto está lá, ainda que não consiga vê-lo; pode cortá-lo e colá-lo em um ficheiro de texto para verificar.

Vamos reservar um momento para ter certeza de que entendemos como trial-contents.py é capaz de usar as funções armazenadas em obo.py. A função stripTags que salvamos em obo.py requer um argumento. Em outras palavras, para que seja executada apropriadamente ela precisa que uma informação seja oferecida. Lembre-se do exemplo do cão treinado na lição anterior. Para latir, o cachorro precisa de duas coisas: ar e uma guloseima deliciosa. A função stripTags em obo.py precisa de uma coisa: a string chamada pageContents. Mas você perceberá que, quando chamamos stripTags no programa final (trial-contents.py), não há menção ao “pageContents”. Em vez disso, a função recebe HTML como um argumento. Isso pode ser confuso para muitas pessoas quando começam a programar. Uma vez que uma função foi declarada, não precisamos usar o mesmo nome de variável quando chamamos a função. Desde que forneçamos o mesmo tipo de argumento, tudo deve funcionar bem, independente de como o chamarmos. Nesse caso, queríamos que pageContents usasse o conteúdo da nossa variável HTML. Você poderia ter passado qualquer string, inclusive uma que você insira diretamente entre aspas. Tente executar novamente trial-content.py, alterando o argumento de stripTags para “Eu gosto muito de cachorros” e veja o que acontece. Note que, dependendo de como defina a sua função (e o que ela faz), o seu argumento pode precisar ser algo que não seja uma string: um número inteiro (integer), por exemplo.

Leituras sugeridas

  • Lutz, Learning Python
    • Ch. 7: Strings
    • Ch. 8: Lists and Dictionaries
    • Ch. 10: Introducing Python Statements
    • Ch. 15: Function Basics

Sincronização de Código

Para acompanhar lições futuras, é importante ter os ficheiros e programas corretos no seu diretório “programming-historian”. No final de cada lição, é possível fazer o download do ficheiro zip “programming-historian” para ter a certeza de que o ficheiro correto está a ser utilizado. Observe que removemos os ficheiros desnecessários das lições anteriores. Seu diretório pode conter mais ficheiros e não há problema!

  • programming-historian-2 (zip)

Sobre os(as) autores(as)

William J. Turkel é professor de História na University of Western Ontario

Adam Crymble, University College London.

Citação sugerida

William J. Turkel e Adam Crymble, "De HTML para Lista de Palavras (parte 1)", traduzido por Felipe Lamarca, Programming Historian em português 2 (2022), https://doi.org/10.46430/phpt0027.

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