【深度解析】为何 extractus/article-extractor 是目前最高效的网页正文提取方案？
在进行网页数据采集、构建 RSS 阅读器或 AI 知识库投喂时，我们面临的最大挑战往往不是“抓取”，而是“清洗”。如何从广告横飞、侧边栏冗余的 HTML 中精准提取出核心正文？
Mozilla 的 Readability 算法一直是业界的黄金标准，但在 Node.js 环境下，传统的移植版往往受限于性能瓶颈。今天，我们来深度拆解一个更现代、更轻量的替代方案：extractus/article-extractor。
核心痛点：传统方案慢在哪里？
在 Node.js 中处理 HTML，长久以来我们主要依赖 jsdom。 jsdom 非常强大，它试图在服务器端完全模拟一个浏览器环境。但对于“提取正文”这个单一任务来说，它太重了：
内存占用高： 解析一个大型网页可能消耗数百 MB 内存。
解析速度慢： 加载和构建完整的 DOM 树需要时间。
功能冗余： 我们不需要 Canvas、不需要执行复杂的 JavaScript，只需要解析 HTML 标签。
技术揭秘：article-extractor 的底层原理
article-extractor 之所以能实现数倍于传统方案的性能提升，主要依赖于以下底层技术栈和算法逻辑：
1. 更轻量的 DOM 引擎：LinkeDOM
这是该库性能起飞的关键。它抛弃了笨重的 jsdom，转而使用 LinkeDOM。
LinkeDOM 是一个基于 Web 标准的 DOM 实现，但它专为服务端渲染（SSR）和解析设计。
它剔除了浏览器渲染相关的复杂逻辑，只保留了 DOM 树的操作能力。
结果： 内存占用极低，解析速度极快，特别适合高并发的爬虫任务。
2. 智能评分算法 (The Scoring Algorithm)
有了 DOM 树后，如何判断哪部分是正文？该库沿用了经典的 Readability 逻辑，通过“加减法”来锁定内容：
降噪（Sanitization）： 首先移除