在这个例子中,我们创建了一个生成器函数按页生成(yield)了文本。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。
代码示例 defextract_text(text,start_idx,end_idx):returntext[start_idx:end_idx]defextract_keyword(text,keyword):return[lineforlineintext.split('\n')ifkeywordinline]importredefextract_by_regex(text,pattern):returnre.findall(pattern,text)text=""" Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing...
要从单页中提取文本内容,我们可以使用PdfReader对象的pages来获取指定页码的页面对象(PyPDF2.pdf.PageObject类),然后使用页面对象的extract_text()方法来获取页面中的文本内容。例如: # 获取第一页的页面对象 page1 = reader.pages[0]# 传入一个整数作为参数,表示页码(从0开始) # 提取第一页的文本内容 text1 ...
要从多页中提取文本内容,我们可以使用一个循环来遍历PdfReader对象的每一页,然后使用extract_text()方法来获取每一页的文本内容,并将它们拼接成一个完整的字符串。例如: 复制 # 创建一个空字符串,用于存储所有页面的文本内容 text=""# 遍历每一页foriinrange(num_pages):# 获取当前页的页面对象 page=reader....
print(extract_text) 此操作可以重复应用于图像中包含的每个单词/短语。 5. docTR 最后,我们涵盖了用于从文档中检测和识别文本的最后一个Python包:docTR。它可以将文档解释为PDF或图像,然后将其传递给两阶段方法。在docTR中,文本检测模型(DBNet或LinkNet)后跟文本识别的CRNN模型。由于使用了这两个深度学习框架,这个库...
利用pdfplumber打开一个 PDF 文件获取指定的页，或者遍历每一页利用.extract_text()方法提取当前页的文字 现在让我们用上述代码尝试提取示例数据中第12页的文字👇 import pdfplumberfile_path = r'C:\xxxx\practice.PDF'with pdfplumber.open(file_path) as pdf: page = pdf.pages[11] print(page.extract...
解决思想:pdfplumber库的 extract_text()提取文本,辅助以extract_tables()方法来提取表格内容.考虑到extract_tables()方法得到的是一个表格列表,我们的发票PDF文件中只有一个表格,所以使用extract_tables()[0]来获得第一个表格对象,该对象内部是一个二维列表.遍历列表元素,我们就可以得到表格每个区域的内容然后用RE表达...
print(extract_text) 1. 2. 3. 4. 此操作可以重复应用于图像中包含的每个单词/短语。 5. docTR 最后,我们涵盖了用于从文档中检测和识别文本的最后一个Python包:docTR。它可以将文档解释为PDF或图像,然后将其传递给两阶段方法。在docTR中,文本检测模型(DBNet或LinkNet)后跟文本识别的CRNN模型。由于使用了这两个...
text=first_page.extract_text()print(text) 输出: 读取第二页的表格 代码语言:javascript 复制 importpandasaspd # 第二页pdfplumber.Page实例 first_page=pdf.pages[1]# 自动读取表格信息,返回列表 table=first_page.extract_tables()# 将列表转为df ...
result = extract_text_from_url(url, pattern) # 打印提取结果 if result: print("提取到的文本:", result) else: print("未能提取到文本") 在上述示例代码中,我们首先使用urllib.request.urlopen()函数获取URL对应的网页内容。然后,使用re.findall()函数和正则表达式模式来匹配特定文本。最后,将匹配到的文本...