ZennoPoster + Python: Интеллектуальная трансформация HTML-данных в структурированный Markdown

[SAT]

Этот кейс представляет собой комплексное решение для управления контентом, которое использует ZennoPoster как основу для автоматизации, а Python — как главный инструмент для обработки данных. Задача — парсить неструктурированные или полуструктурированные данные HTML и преобразовывать их в стандартизированный формат Markdown (.md). Это особенно ценно для создания документации, заметок или архивов, где важна структура, но не нужна сложная HTML-разметка.

Ключевой особенностью решения являются два отдельных, но взаимосвязанных Python-скрипта, каждый из которых предназначен для своего метода получения данных. Оба скрипта используют мощную библиотеку markdownify для конвертации и включают кастомный класс CustomConverter, что даёт полный контроль над результатом.

​

Сценарии и схемы рабочего процесса

Сценарий 1: Динамический веб-скрапинг и конвертация

Этот сценарий разработан для задач, требующих получения данных в режиме реального времени или по расписанию с активного URL-адреса.

Скрипт: main_Загрузка → Сохранение → Конвертация.py

1. Сбор данных: Скрипт использует библиотеку requests для выполнения HTTP-запроса GET к указанному TARGET_URL. Он включает заголовки, имитирующие User-Agent, чтобы снизить риск блокировки со стороны сервера.
2. Сохранение HTML: Полученный HTML-контент записывается в локальный файл source_page.html в указанной выходной директории. Этот шаг обеспечивает целостность данных и создаёт локальный кэш для дальнейшей обработки или отладки.
3. Преобразование в Markdown: Сохранённый HTML-файл считывается, и его содержимое передаётся в класс CustomConverter. Класс преобразует HTML в Markdown, применяя заданные правила для обработки специфичных тегов или классов, а затем сохраняет результат в файл .md.

Реализация в ZennoPoster: Шаблон ZennoPoster инициирует действие "Выполнить Python-код", указывая путь к скрипту и передавая необходимые переменные. Этот подход идеально подходит для сбора ежедневных новостных заголовков или мониторинга сайтов конкурентов.

​

Сценарий 2: Конвертация локального файла

Этот сценарий подходит для ситуаций, когда данные в формате HTML уже доступны локально, что позволяет пропустить этап веб-запроса.

Скрипт: main_Взятие локального файла → Сохранение → Конвертация.py

1. Чтение файла: Основная задача скрипта — считать содержимое локального HTML-файла, указанного в переменной INPUT_HTML_FILE. В качестве демонстрации предусмотрена функция, которая создаёт тестовый HTML-файл, если исходный не найден.
2. Кастомные правила конвертации: Класс CustomConverter — это центральный элемент данного сценария. Он включает метод convert_div, который обрабатывает теги <div> на основе их классов. Например, div с классом alert alert-info преобразуется в цитату Markdown с пометкой "Примечание", а div с классом important-note — в обычную цитату.
3. Управление выходным файлом: Преобразованный Markdown-контент сохраняется под заданным именем OUTPUT_FILENAME в папке OUTPUT_DIR, что обеспечивает упорядоченную структуру файлов.

Реализация в ZennoPoster: Этот скрипт встраивается в рабочий процесс ZennoPoster после этапа получения данных, например, после загрузки файла или предыдущей операции парсинга. Такая модульная конструкция позволяет ZennoPoster управлять логикой, а Python — выполнять сложную трансформацию данных.

​

Технические преимущества и синергия

Сочетание ZennoPoster и Python создаёт мощное, модульное и масштабируемое решение.

• Модульность: Визуальный редактор ZennoPoster обеспечивает наглядное представление рабочего процесса, позволяя легко интегрировать другие действия, такие как вызовы API, операции с базами данных или управление файловой системой. Python-скрипты, будучи инкапсулированными модулями, могут повторно использоваться в различных проектах.
• Кастомизация и контроль: Класс CustomConverter даёт значительное преимущество по сравнению со стандартными парсерами. Разработчики могут определять правила для конвертации сложных HTML-структур в осмысленный Markdown, гарантируя, что результат сохраняет семантику, а не только текст.
• Масштабируемость: Эта архитектура легко масштабируется. ZennoPoster способен выполнять несколько экземпляров параллельно, позволяя одновременно обрабатывать большие объёмы URL-адресов или локальных файлов. Python-скрипты эффективно используют ресурсы и справляются с большими наборами данных с минимальными накладными расходами.

Представленный кейс — это не просто инструмент для сбора контента, а демонстрация расширяемой платформы для интеллектуальной трансформации данных, которая позволяет превращать необработанный веб-контент в структурированную и удобную для чтения документацию.