テキストの整形（strip、正規表現との併用）

1. 背景と目的

Web ページからテキストを抽出しただけでは、行頭・行末の改行や全角／半角スペース、広告由来の不要文字列などが混在し、そのままでは機械処理もしづらく読みづらいことが多々あります。Beautiful Soup で取得したテキストを strip 系メソッドと 正規表現 (re) を組み合わせて整形すると、不要な空白・制御文字・パターンを効率よく除去できます。

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2. 余分な空白を除去する strip 系メソッド

python
from bs4 import BeautifulSoup

html = '<p> \n  こんにちは <br/> 世界 \t </p>'
text = BeautifulSoup(html, 'html.parser').get_text()
print(text.strip())   # -> 'こんにちは \n 世界'

get_text(strip=True) も同様に先頭・末尾の空白を自動トリムします。

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3. Beautiful Soup と正規表現の併用パターン

3.1 行中の複数空白／改行を 1 つへ削減

python
import re
normalized = re.sub(r'\s+', ' ', text.strip())

• \s+ は連続する空白・改行・タブを一括検出

• 日本語文章では改行位置が任意の場合に便利

3.2 HTML エンティティや広告タグ残渣の除去

python
pattern = re.compile(r'(Sponsored|広告|\u00a0)')  #   は U+00A0
cleaned = pattern.sub('', normalized)

3.3 特定タグ配下のみ一括クリーニング

python
for p in soup.select('article p'):
    p.string = re.sub(r'\s+', ' ', p.get_text(strip=True))

• 元の DOM を保ちつつテキストを更新できる

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4. strip と re を組み合わせるベストプラクティス

1. 段階的に処理

   1. get_text(strip=True) で外側の空白を刈り取る

   2. 正規表現で行中の冗長表記を正規化

2. 処理対象を限定するセレクタ
   広告・サイドバーを事前に soup.select_one('#ad').decompose() などで削除すると正規表現がシンプルになる

3. Unicode 正規化
   import unicodedata; text = unicodedata.normalize('NFKC', text) で全角英数を半角へ統一してから正規表現を当てる

4. コンパイル済みパターンの再利用
   頻出パターンは re.compile してループ内で使い回すと高速

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5. よくある落とし穴と対策

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6. まとめ

• strip 系メソッドは 前後の不要空白 を手軽に除去

• 正規表現は 行中のパターン置換 に強力

• Beautiful Soup のセレクタで 対象範囲を絞り込む と処理が安定

• 日本語 Web では 全角／半角・改行規則 を意識した追加正規化が重要

これらのテクニックを組み合わせることで、スクレイピング後のテキストを高品質に整形でき、後続の自然言語処理やデータ解析をスムーズに進められます。