Python将HTML格式文件中字段提取到EXCEL表的方法

首先不需要关心HTML格式文件具体是什么内容（电子病历还是其他网页啥的），这篇主要内容是介绍如何用Python批量处理HTML格式文件、TXT格式文件，以及Python字典列表导出到EXCEL的一种解决方法。

我的原始数据是200+条HTML格式的入院记录

 如上图所示，我关心的内容都在这些P标签里面

首先用BeautifulSoup包来处理HTML内容，提取到TXT文件如图所示

from bs4 import BeautifulSoup
import re

#创建BeautifulSoup对象
bs=BeautifulSoup(open('D:/rxa/1.html'),features='lxml')

#获取所有文字内容
#print(soup.get_text())

#获取所有p标签的文字内容，写入TXT文件
for item in bs.find_all("p"):
    ptxt=re.sub('\s', ' ', item.get_text())
    with open('d:/testvs/cutwords/test2.txt', 'a',encoding='utf-8') as f:
        f.write(ptxt+'\n')

 观察发现，这些属性都是由“：”分隔的，可以作为切分的依据。我想到在C#里面，我会定义一个类，比如“病人类”，然后“年龄、入院日期、婚否......”这些都可以作为类的属性传入，然后每次实例化一个病人对象就把这些保存下来，通过“.”访问，Python里面不用这么麻烦，因为Python自己就有字典这样一个高级的数据结构，这种键值对的形式不恰好适合存放这种数据么。于是我想到将这些先存入字典以冒号切分，前面作为“key”，后面作为“value”。

#重要字段存入字典
dic={}
k=[]
f=False
for item in bs.find_all("p"):
    ptxt=re.sub('\s', ' ', item.get_text())
    
    if f:
        dic['体格检查']=ptxt
        k.append('体格检查')
        f=False

    if re.search(':',ptxt):
        v=ptxt.split(':')
        dic[v[0]] = v[1]
        k.append(v[0])
    if re.search('：',ptxt):
        
        if re.search('体温',ptxt):
            s=ptxt.split('，')
            v=s[0].split('：')
            dic[v[0]] = v[1]
            k.append(v[0])
            v=s[1].split('：')
            dic[v[0]] = v[1]
            k.append(v[0])
            v=s[2].split('：')
            dic[v[0]] = v[1]
            k.append(v[0])
            v=s[3].split('：')
            dic[v[0]] = v[1]
            k.append(v[0])
            
            f=True

        else:
            v=ptxt.split('：')    
            dic[v[0]] = v[1]
            k.append(v[0])

为什么写得这么麻烦，还有这么多判断分支，因为我这个数据不太规范，既有中文冒号，又有英文冒号，而且正则表达式re.search是不是只能匹配第一个来着，体温那一行就不好处理，还有其他的一些问题，要结合自己数据情况分析。

以上都是单个文件的处理，下面介绍文件夹文件批量处理

import os.path
import re


def eachFile(filepath):
    pathDir = os.listdir(filepath)      #获取当前路径下的文件名，返回List
    temp=1
    for s in pathDir:
        newDir=os.path.join(filepath,s)     #将文件命加入到当前文件路径后面
        
        if os.path.isfile(newDir) :         #如果是文件
            if os.path.splitext(newDir)[1]==".html":  #判断是否是html
                bs=BeautifulSoup(open(newDir),features='lxml')        
                #获取所有p标签的文字内容
                for item in bs.find_all("p"):
                    ptxt=re.sub('\s', ' ', item.get_text())
                    savepath = os.path.join("D:\\t",str(temp))
                    with open(savepath+'.txt', 'a',encoding='utf-8') as f:
                        f.write(ptxt+'\n')
            temp+=1
        else:
            eachFile(filepath)           #如果不是文件，递归这个文件夹的路径


rootdir = 'D:\\rxadata'

eachFile(rootdir)
print('提取完成')

也就是会多一层循环，这里一定要注意路径问题，我开始就是犯了点错，9000+条TXT文件都铺到了D盘，差点当场去世。。。

提取的字典，存入一个列表，然后借助xlwt包来导入到excel里面，下面是完整代码（能用，但是写得灰常烂我自己知道）

import re
import os.path
import xlwt
import pandas as pd

def eachFile(filepath):
    Info=[]
    pathDir = os.listdir(filepath)      #获取当前路径下的文件名，返回List
    for s in pathDir:
        newDir=os.path.join(filepath,s)     #将文件命加入到当前文件路径后面
        
        if os.path.isfile(newDir) :         
            if os.path.splitext(newDir)[1]==".txt":
                dic={}
                k=[]
                f=open(newDir,'r',encoding='utf-8')
                for s in f.readlines():
                    s=s.strip()
                    
                    if re.search('：',s):
                        v=s.split('：')
                        if v[0]!='体温':
                            dic[v[0]] = v[1]
                            k.append(v[0])
                        else:
                            dic['TPRBP']=s 
                        
                    elif re.search(':',s):
                        v=s.split(':')
                        dic[v[0]] = v[1]
                        k.append(v[0])
                    elif re.search('T',s):
                        dic['TPRBP']=s
                    
                f.close()
                if dic.get('出院诊断')==None:
                    dic['出院诊断']=''
                if dic.get('确诊日期')==None:
                    dic['确诊日期']=''
                if dic.get('辅 助 检 查')==None:
                    dic['辅 助 检 查']=''
                Info.append(dic)

        else:
            break            
    return Info

def export_excel(export):
   #将字典列表转换为DataFrame
   pf = pd.DataFrame(list(export))
   #指定生成的Excel表格名称
   file_path = pd.ExcelWriter('D:\\info.xlsx')
   #替换空单元格
   pf.fillna(' ',inplace = True)
   #输出
   pf.to_excel(file_path,encoding = 'utf-8',index = False)
   #保存表格
   file_path.save()

rootdir = 'D:\\t'

IF=eachFile(rootdir)
export_excel(IF)
print('完成')

 提取完成了，我还发现在我这两百多份乳腺癌病历里竟然有一位男患者。。。可惜没有他的首次住院病历，我还挺好奇男患者“月经婚育史”要怎么描述的。（PS:电子病历是敏感的隐私数据，放截图恐怕不妥，不过这里都故意隐藏了病人个人信息及医院信息，只是分享知识用的，应该不违法吧）

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来源： https://www.cnblogs.com/mokoaxx/p/13125459.html