1. fitz库和search_for函数的基本信息 fitz是PyMuPDF库的别名,这是一个用于处理PDF文件的强大Python库。search_for函数是该库中的一个方法,用于在PDF文档的页面中搜索指定的文本。 2. search_for函数的主要用途和功能 search_for函数的主要用途是在PDF文档的特定页面中搜索给定的文本字符串。它可以返回文本在页面中...
search_for("MuPDF") 返回匹配 矩形区域,可用于高亮显示(PDF 专有)。 一些经典案例 以下是一些使用 PyMuPDF (fitz) 处理 PDF 的经典用例,包括代码示例: 1. 合并两个 PDF 文件 使用insert_pdf() 方法将 pdf2 的内容合并到 pdf1 中。 import fitz # 打开两个 PDF 文件 pdf1 = fitz.open("file1.pdf"...
我们将以“hello world”为例来查找其在PDF中的位置。 importfitz# PyMuPDF的库deffind_text_coordinates(pdf_path,search_text):# 打开PDF文件doc=fitz.open(pdf_path)# 循环遍历每一页forpage_numberinrange(len(doc)):page=doc.load_page(page_number)# 加载当前页text_instances=page.search_for(search_te...
如果使用了 PyMuPDF 的旧名称 fitz(例如 import fitz 而不是 import pymupdf),且安装了一个名为 fitz 的无关 Python 包(pypi.org/fitz),就可能会发生这个问题。 fitz 包似乎不再维护(最后的版本是 2017 年发布的),而且遗憾的是无法将其从 pypi.org 删除。该包本身也无法正常工作,并且会破坏 PyMuPDF 使用旧...
import fitz '''添加文本注释为关键词添加高亮、删除线、下划线注释''' word1,word2,word3 = ('高亮','删除线','注释') with fitz.open(filepath) as doc: for page in doc: page.add_text_annot((200,200),'文本注释') for txt in page.search_for(word1): ...
使用fitz.open()方法打开PDF文件。 使用page.searchFor()方法寻找包含特定文本的区域。 使用page.delete_area()方法删除这一区域的文本。 最后,保存为一个新文件。 状态图 在处理PDF文件时,我们可以通过状态图理解不同步骤之间的关系。以下是一个状态图,展示了修改PDF文档的基本流程: ...
forinstintext_instances: print(f"在第{page_num +1}页找到 '{search_text}',位置:{inst}") PDF文档加密与解密 PyMuPDF还支持对PDF文档进行加密和解密。以下是加密PDF文档的示例: pdf_document.save("encrypted_example.pdf",encryption=fitz.PDF_ENCRYPT_KEEP,owner_pw="owner_password",user_pw="user_pass...
修改PDF文档的方法。 方法一、pymupdf pip install pymupdf importfitz#PyMuPDF#打开PDF文档pdf_doc = fitz.open("example.pdf")#选择要修改的页面(假设是第一页)page =pdf_doc[0]#搜索文本search_text ="原始文本"rect= fitz.Rect(0, 0, page.rect.width, page.rect.height)#搜索整个页面text_instances =...
PyMuPDF(又名“fitz”):MuPDF的Python绑定,它是一个轻量级的PDF和XPS查看器。该库可以访问PDF,XPS,OpenXPS,epub,漫画和小说书籍格式的文件,并以其顶级性能和高渲染质量而闻名。 pdfrw:一种基于Python的纯PDF解析器,用于读写PDF。它忠实地再现了矢量格式而没有光栅化。与ReportLab结合使用,有助于在使用ReportLab创...
pdfIn = fitz.open(input_file) # Opens a memory buffer for storing the output PDF file. pdfOut = fitz.open() # Creates an empty DataFrame for storing pages statistics dfResult = pd.DataFrame( columns=['page', 'page_readable_items', 'page_matches', 'page_total_confidence']) ...