শুরু হল ইয়ামাহা বাংলাদেশ জয়ফুল জুলাই ক্যাশব্যাক অফার ২০২৩

বাংলাদেশের অন্যতম জনপ্ৰিয় মোটরসাইকেল ব্র্যান্ড ইয়ামাহা বাংলাদেশ সব সময় তাদের কাস্টমারদের জন্য ভিন্ন ভিন্ন ধরনের অফার নিয়ে হাজির হয়ে থাকে। জুলাই মাসের শুরুতেই ইয়ামাহাদের কাস্টমারদের জন্য নিয়ে এসেছে "জয়ফুল জুলাই ক্যাশব্যাক অফার ২০২৩"।ঈদ-উল-আযহার পরবর্তী এই অফারটি অনেক ইয়ামাহাপ্রেমী এবং কাস্টমারদের তাদের পছন্দের ইয়ামাহা মোটরসাইকেল ক্রয়ে আগ্রহী করে তুলবে। এই অফারটি চলবে পরবর্তী কোন ঘোষণা না দেয়া পর্যন্ত।বাংলাদেশে ইয়ামাহা এর প্রতিটি সেগমেন্টে বেশ জনপ্রিয় কিছু মডেলের মোটরসাইকেল রয়েছে। বাংলাদেশের জনপ্রিয় মডেল সিরিজ হচ্ছে ইয়ামাহা এফজেডব্লিউজি সিরিজ। এই সিরিজে রয়েছে এফজেডব্লিউজি-এস ভি২, এফজেডব্লিউজি-এফআই ভি৩ এবং এফজেডব্লিউজি-এফআই ভি৩ ভিন্টেজ এডিশন, এবং এফজেডব্লিউজি-এফআই ভি৩ এবিএস (বিএস৬) এর মতো অনেক গুলো জনপ্রিয় মডেল।অফারটি উপভোগ করতে আজই ইয়ামাহার নিকটস্থ শোরুমে যোগাযোগ করুন।""" # 1. Remove comments (e.g., ) cleaned_html = re.sub(r'', '', html_content, flags=re.DOTALL) # Use BeautifulSoup for more robust parsing and manipulation soup = BeautifulSoup(cleaned_html, 'html.parser') # 2. Remove class and dir attributes from all tags for tag in soup.find_all(True): if 'class' in tag.attrs: del tag['class'] if 'dir' in tag.attrs: del tag['dir'] # 3. Remove , , , ,

tags while keeping their content # The input provided has tags.

, , , are included for general robustness. unnecessary_unwrap_tags = ['em', 'strong', 'b', 'span', 'figure'] for tag_name in unnecessary_unwrap_tags: for tag in soup.find_all(tag_name): tag.unwrap() # Replaces the tag with its contents # 4. Remove specific hyperlinks for a_tag in soup.find_all('a'): if a_tag.get('href') and "https://bikroy.com/bikesguide/advice/" in a_tag['href']: a_tag.unwrap() # Removes the tag but keeps its content # --- Semantic restructuring of the cleaned content --- output_blocks = [] current_paragraph_content = [] # Iterate through the top-level contents of the soup (text nodes and cleaned div tags) for content in soup.contents: if isinstance(content, NavigableString): text = str(content).strip() if text: current_paragraph_content.append(text) elif isinstance(content, Tag) and content.name == 'div': # If there's accumulated text, wrap it in a

tag if current_paragraph_content: output_blocks.append(f"

{' '.join(current_paragraph_content)}

") current_paragraph_content = [] # Reset for next paragraph inner_divs = content.find_all('div', recursive=False) # Get direct children divs of the main div if not inner_divs: # Skip empty divs or divs without relevant inner structure continue # Heuristic for detecting a heading: "Joyful July 2023 Cashback Offer!" if len(inner_divs) == 1 and "Joyful July 2023 Cashback Offer!" in inner_divs[0].get_text(strip=True): output_blocks.append(f"

{inner_divs[0].get_text(strip=True)}

") # Heuristic for detecting a list of offers (contains multiple divs with ) elif any(d.find('img') for d in inner_divs): list_items = [] for item_div in inner_divs: item_content = "" # Iterate through contents of the item_div to preserve img tag and text for sub_content in item_div.contents: if isinstance(sub_content, Tag): item_content += str(sub_content) # Keep img tag as is elif isinstance(sub_content, NavigableString): item_content += str(sub_content).strip() if item_content.strip(): list_items.append(f"

{item_content.strip()}

") if list_items: output_blocks.append(f"

{''.join(list_items)}

") # Heuristic for detecting the disclaimer paragraph elif len(inner_divs) == 1 and "***ক্যাশব্যাক অফারটি পরবর্তী অফার ঘোষণার পূর্ব পর্যন্ত প্রযোজ্য।" in inner_divs[0].get_text(strip=True): output_blocks.append(f"

{inner_divs[0].get_text(strip=True)}

") # Fallback for other single div blocks that should be paragraphs elif len(inner_divs) == 1: text_content = inner_divs[0].get_text(strip=True) if text_content: output_blocks.append(f"

{text_content}

") # Add any remaining paragraph content at the end of the document if current_paragraph_content: output_blocks.append(f"

{' '.join(current_paragraph_content)}

") final_output = " ".join(output_blocks).strip() # Final cleanup for any potential empty tags or excessive newlines final_output = re.sub(r's*', '', final_output) # Remove any remaining empty tags (e.g.,

) final_output = re.sub(r' s* ', ' ', final_output) # Consolidate multiple newlines for cleaner output print(final_output)