本文介绍如何利用 rvest 包高效、准确地从本地 html 文件中提取特定 meta 标签（如 `creation_date`、`subject`、`creator` 等）的属性值，并构建结构化数据框，适用于批量解析归档网页或邮件元数据场景。
在处理大量归档 html 文件（如政府邮件系统导出页、Web 表单快照等）时，常需从中抽取标准化元数据——例如 <meta name=”creation_date” content=”2000-11-22″> 中的日期、发件人、主题等关键字段。R 语言生态中，rvest 是最成熟、语义清晰的 HTML 解析工具，配合管道操作符 %>% 可实现简洁而健壮的数据提取流程。
✅ 正确提取单个 meta 属性值
若仅需获取 creation_date 字段，应使用 CSS 属性选择器语法（而非标签名），因为 creation_date 是 <meta> 标签的 name 属性值，而非独立 HTML 元素：
library(rvest) # 读取本地 HTML 文件 html <- read_html("/Users/.../A1.html") # 精准定位并提取 creation_date 的 content 值 creation_date <- html %>% html_element('meta[name="creation_date"]') %>% html_attr("content") # 输出示例： "2000-11-22" print(creation_date)⚠️ 注意：html_element(‘creation_date’) 是错误写法——creation_date 并非 HTML 标签名，因此会返回 NULL；必须通过 meta[name=”…”] 的 CSS 选择器进行属性匹配。
✅ 批量提取全部关键 meta 字段（推荐用于多字段解析）
为统一提取 record_type、creator、creation_date、to、subject 等多个字段，建议一次性抓取所有 <meta> 标签，并结构化为数据框：
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meta_df <- html %>% html_elements('meta') %>% # 获取全部 meta 节点 { data.frame( name = html_attr(., "name", default = NA), # 若无 name 属性则设为 NA value = html_attr(., "content", default = NA), stringsAsFactors = FALSE ) } # 过滤并重命名关键字段（可选） key_meta <- subset(meta_df, name %in% c( "record_type", "creator", "creation_date", "to", "cc", "subject" )) # 转为命名向量便于后续使用（例如：key_meta$value[key_meta$name == "subject"]） meta_named <- setNames(key_meta$value, key_meta$name)该方法输出如下结构化结果：
| name | value |
|---|---|
| record_type | FEDERAL (NOTES mail) |
| creator | redacted |
| creation_date | 2000-11-22 |
| to | redacted |
| subject | fwd: re: fwd: Accomplishments… |
? 实用技巧与注意事项
- 路径安全：使用 file.path() 构建跨平台文件路径，避免硬编码斜杠；
- 容错处理：对可能缺失的 meta 标签，建议包裹 tryCatch() 或使用 html_attr(…, default = NA) 防止脚本中断；
- 批量处理：结合 list.files(pattern = “.html$”) 与 lapply()，可轻松扩展至数百个 HTML 文件；
- 编码兼容性：若 HTML 含中文或特殊字符，读取时显式指定编码：read_html(file, encoding = “UTF-8”)；
- 性能提示：对于超大 HTML 文件，优先用 html_element()（单节点）而非 html_elements()（全量），再按需过滤。
掌握这一模式后，您不仅能稳定提取 ARMS 邮件系统的元数据，还可快速适配其他基于 <meta> 标签存储结构化信息的网页系统——真正实现“一次开发，多源复用”。