fromdocximportDocumentdefextract_text_from_docx(file_path):# 创建一个Document对象doc=Document(file_path)# 初始化一个列表以存储文本text=[]# 遍历每一段落,将文本附加到列表中forparaindoc.paragraphs:text.append(para.text)# 将列表合并为一个字符串return'\n'.join(text)if__name__=="__main__":...
编写提取内容的代码并捕获异常: fromdocximportDocumentdefextract_doc_content(file_path):try:doc=Document(file_path)return[para.textforparaindoc.paragraphs]exceptExceptionase:print(f"错误:{e}")return[]content=extract_doc_content('example.doc')print("\n".join(content)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
defread_docx_to_text(file_path): text = docx2txt.process(file_path) returntext if__name__ =='__main__': source_file ='***.doc'# 源文件 file_path = os.path.dirname(source_file)# 获取文件路径 file_fileName = os.path.split(source_file)[1].split('.')[0]# 获取文件名称 不要...
text = page.extractText() document.add_paragraph(text) document.save(word_path) # 使用示例 pdf_to_word_pypdf2_python_docx('sample.pdf', 'output.docx') 在这个示例中,使用PyPDF2库提取PDF文本,然后使用python-docx库创建Word文档。请确保已安装PyPDF2和python-docx库,并替换'sample.pdf'为PDF文件路...
extract_text函数按页打印出文本。此处我们可以加入一些分析逻辑来得到我们想要的分析结果。或者我们可以仅是将文本(或HTML或XML)存入不同的文件中以便分析。 你可能注意到这些文本没有按你期望的顺序排列。因此你需要思考一些方法来分析出你感兴趣的文本。 PDFMiner的好处就是你可以很方便地按文本、HTML或XML格式来“...
b. From python: importdocx2txt# extract texttext=docx2txt.process("file.docx")# extract text and write images in /tmp/img_dirtext=docx2txt.process("file.docx","/tmp/img_dir") Releases1 Updates to setup.cfgLatest Mar 24, 2025
{1}学分学时比例说明 数据 def contentExtract(str1): # 内容抽取函数 files = glob(str1 + '/*') # 匹配指定目录下的所有多层目录 print(files) for i in files: print("当前文件为:",i) if re.findall('.docx',i): # 如果当前文件为docx结尾 fname,part_all_dict = docx_read(str(i)) #...
一个包含该 pdf 所有页面对象(pdfplumber.Page)的列表 查看pdf转文档 importpdfplumberwithpdfplumber.open('C:/Users/Administrator/Desktop/tes1.pdf')aspdf:fornuminrange(len(pdf.pages)): page = pdf.pages[num] text = page.extract_text()print(text)...
from docximportDocument # 读取PDF文件withpdfplumber.open("example.pdf")aspdf:text=""forpageinpdf.pages:text+=page.extract_text()# 创建一个新的Word文档 doc=Document()# 将提取到的文本内容写入到Word文档中 doc.add_paragraph(text)# 保存Word文档 ...
doc = nlp("Nagal won the first set.") for tok in doc: print(tok.text, "...", tok.dep_) 输出: Nagal… nsubj won … ROOT the … det first … amod set … dobj .… punct 为了提取关系,必须找到句子的根(root),它也是句子里的动词。因此,在这个句子里找到的关系就是“赢得(won)”...