随着Web的快速发展，丰富的Web资源构成了一个巨大的全球信息仓库。如何从Web网站中获得想要的信息成为亟待解决的问题，因此Web信息抽取成为必要，Web信息抽取技术也成为当今的一个研究热点。Web信息抽取需要解决的问题是：如何构建抽取规则使信息抽取免受页面结构差异和页面结构变化的影响，并尽可能地减少人为参与。 在对Web信息特点和Web信息抽取原理大量研究的基础上，本文提出了基于规则模板的Web信息抽取机制。在基于抽取规则模板的Web信息抽取中，重点考虑抽取规则模板的定义与构建：根据信息内容的特点定制抽取规则，根据页面的实际情况填充结构信息。信息抽取执行程序根据规则模板发现、抽取信息并将信息保存到关系型数据库中。 基于规则模板的Web信息抽取机制的目的是设计并实现一种准确、半自动、智能、高效、简单的Web页面抽取方法。本文提出一种基于规则模板的信息抽取机制；概述了基于规则模板的Web信息抽取机制的基本原理、实现过程；给出了规则模板的定义以及规则模板的组成结构。并通过分块算法对Html页面进行分块，对分块的结果进行层次划分，配合对页面源文件的分析，得到结构信息填充到规则模板。独立设计了信息抽取过程，该过程由样本学习、M-Spider、抽取执行程序三个部分组成，并以上市公司财务信息抽取为例，实现了基于规则模板的Web信息抽取机制的实际应用。