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__":...
在上面的代码中,我们首先导入了docx库,然后定义了一个名为extract_text_from_docx的函数,该函数接受一个docx文件路径作为参数,打开该文件并逐段提取文本内容。最后,我们将提取的文本内容打印输出。 示例说明 在上面的示例中,我们提供了一个名为example.docx的doc文件作为示例,通过调用extract_text_from_docx函数提取了...
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...
from pdfminer.high_level import extract_text def pdf_to_word_pdfminer(pdf_path, word_path): text = extract_text(pdf_path) with open(word_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(text) # 使用示例 pdf_to_word_pdfminer('sample.pdf', 'output.docx') 在这个示例中,使用pdfminer库...
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“...
在这个示例中,我们首先导入docx库,然后定义一个名为extract_text_from_docx的函数,该函数接受一个参数file_path,即MS Word文件的路径。在函数内部,我们使用docx.Document打开文件,然后遍历文件中的所有段落,将每个段落的文本添加到text变量中。最后,返回提取的文本。 要使用这个函数,只需将word_file_path变量设置为你...
{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)) #...
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
f.extract(file) file=open(r'E:\py_prj\word\embeddings\oleObject1.bin','rb').read()#进入文件路径,读取二进制文件。forfinfile:print(f) 通过上面的方式,就可以将docx中插入的文件以及图片全部解析出来。 具体docx的写的方式可以参考官方文档的介绍...
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)”...