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Python | PDF 中提取文本内容

前言 本来打算推一篇如何使用 Python PDF 中提取文本内容的文章,但是因为审核原因,公众号上发不出来。尝试排查了一个小时,还是没有搞定,索性就放弃挣扎了。...PDF 文件通常混合了矢量图形、文本和位图,其基本内容包括:文本存储为内容字符串、由图形和线条组成的用于说明和设计的矢量图形、由照片和其他类型的图片组成的位图。这是 百科-PDF 的解释。...依据这个划分,将 Python 中处理 PDF 文件的第三方库可以简单归类: Text-Based:PyPDF2,pdfminer,textract,slate 等库可用于提取文本;pdfplumber...,camelot 等库可用来提取表格。...Scanned:先将文档转为图片,再利用 OCR(光学字符识别)提取内容,如 pytesseract 库;或者采用 OpenCV 进行图像处理。

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django 实现后台文本提取文本

前言: 很多时候我们都会用富文本,比如说在版权区、博客文章编辑时等等。但是如果我们要做一个搜索的功能,去文本中查找关键字,就需要将富文本中的文本了。但是 django 并没有专门函数去做。...这个时候我们就需要使用正则或者是提取前端的过滤器 striptags 方法。 开始: 一、用正则 import re content = ”.join(re.findall(” (.*?)...striptags from django.template.defaultfilters import striptags content = striptags(content) 补充知识:React将富文本提取的...html字符串正常显示到页面上 在数据库中我们提取出来的文本是以一串html字符串,会原封不动的包含标签显示到页面上,这个时候要用到dangerouslySetInnerHTML来解决问题 ?...dangerouslySetInnerHTML格式不要写错 以上这篇django 实现后台文本提取文本就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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PHP 正则表达式 获取富文本中的 img标签的src属性

前言 鄙人发现对于微信看看中的文章,一般都会有三张摘要图片; 所以想着可以直接提取文本中的 标签的 src 属性信息; 这样就可以在前台的 文章列表中展示三张图片(建议不要多了),吸引阅读...标签:'/ 标签是忽略大小写的,并且 标签结尾 使用 > 或者 /> - 2. src 属性信息一般是以".jpg|.png|.jpeg|.gif"结尾的; 但是也有的不需要扩展没那个结尾(只是个图片链接...注意匹配的结尾形式 ([^\'\"]*) 匹配不上单引号和双引号的字符 整理后的处理源码如下: /** * 对富文本信息中的数据 * 匹配出所有的 标签的 src属性 * @param...$imgSrcArr = []; //首先将富文本字符串中的 img 标签进行匹配 $pattern_imgTag = '/<img\b.*?

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ChemDataExtractor:PDF、HTM、文本等中提取化学数据

2021-01-28_100036.png ChemDataExtractor简介 ChemDataExtractor是一种科学文档中自动提取化学信息的工具。...给它一篇期刊文章,它将从文本提取化学名称、属性和光谱,以便将它们导入数据库或电子表格。...ChemDataExtractor官网 ChemDataExtractor特点 自然语言处理 ChemDataExtractor使用最先进的自然语言处理算法来解释构成大多数科学文档的英语语言文本。...诸如条件随机字段的机器学习方法与自定义词典和基于规则的解析语法结合使用以每个句子中提取有价值的信息。...ChemDataExtractor提供专门的解析器,表中提取数据并将其与文档其余部分的信息集成。 开源 ChemDataExtractor可作为开源python包提供,您可以免费下载和使用。

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ChemDataExtractor:PDF、HTM、文本等中提取化学数据

ChemDataExtractor简介 ChemDataExtractor是一种科学文档中自动提取化学信息的工具。...给它一篇期刊文章,它将从文本提取化学名称、属性和光谱,以便将它们导入数据库或电子表格。...ChemDataExtractor官网 ChemDataExtractor特点 自然语言处理 ChemDataExtractor使用最先进的自然语言处理算法来解释构成大多数科学文档的英语语言文本。...诸如条件随机字段的机器学习方法与自定义词典和基于规则的解析语法结合使用以每个句子中提取有价值的信息。...ChemDataExtractor提供专门的解析器,表中提取数据并将其与文档其余部分的信息集成。 开源 ChemDataExtractor可作为开源python包提供,您可以免费下载和使用。

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如何用Python批量提取PDF文本内容?

本文为你展示,如何用Python把许多PDF文件的文本内容批量提取出来,并且整理存储到数据框中,以便于后续的数据分析。 ? (由于微信公众号外部链接的限制,文中的部分链接可能无法正确打开。...写了几篇关于自然语言处理的文章后,一种呼声渐强: 老师,pdf中的文本内容,有没有什么方便的方法提取出来呢? 我能体会到读者的心情。 我展示的例子中,文本数据都是直接可以读入数据框工具做处理的。...好消息是,Python就可以帮助你高效、快速地批量提取pdf文本内容,而且和数据整理分析工具无缝衔接,为你后续的分析处理做好基础服务工作。 本文给你详细展示这一过程。 想不想试试?...下面我们利用 pdfminer 来 pdf 文件中抽取内容。我们需要从辅助 Python 文件 pdf_extractor.py 中读入函数 extract_pdf_content。...from pdf_extractor import extract_pdf_content 用这个函数,我们尝试 pdf 文件列表中的第一篇里,抽取内容,并且把文本保存在 content 变量里。

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Python | PDF 提取文本的几种方法

依据此分类,将 Python 中处理 PDF 文件的第三方库可以简单归类: 文本转化:PyPDF2,pdfminer,textract,slate 等库可用于提取文本;pdfplumber,camelot...'rb') pdfObj = PyPDF2.PdfFileReader(pdfFile) page_count = pdfObj.getNumPages() print(page_count) #提取文本...此外,如果用作脚本,Python-tesseract 将打印可识别的文本,而不是将其写入文件。以一本电子书进行演示,文档的清晰度如下: ? 对于这种扫描的文件,处理方法前言中已经提及。...具体来说:先将 PDF 转换为图片,再利用 OCR 提取文本内容。另外,因为全书有 320 页,处理起来太费时间,我就先提取其中的 15-30 页(正好是作者序言)进行演示。...小结 本文对 Python PDF 提取信息的方法进行了介绍,并将主要第三方库进行了对比。可以看出,PDF 的转换是一个比较麻烦的事,转换效果很大程度取决于文档本身的质量。

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Python爬虫之数据提取-selenium定位获取标签对象并提取数据

selenium提取数据 知识点: 了解 driver对象的常用属性和方法 掌握 driver对象定位标签元素获取标签对象的方法 掌握 标签对象提取文本和属性值的方法 ---- 1. driver对象的常用属性和方法...() 页面后退 driver.screen_shot(img_name) 页面截图 ---- 知识点:了解 driver对象的常用属性和方法 ---- 2. driver对象定位标签元素获取标签对象的方法...) find_element(s)_by_link_text (根据连接文本获取元素列表) find_element(s)_by_partial_link_text (根据链接包含的文本获取元素列表...标签对象提取文本内容和属性值 find_element仅仅能够获取元素,不能够直接获取其中的数据,如果需要获取数据需要使用以下方法 对元素执行点击操作element.click() 对定位到的标签对象进行点击操作...向输入框输入数据element.send_keys(data) 对定位到的标签对象输入数据 获取文本element.text 通过定位获取的标签对象的text属性,获取文本内容 获取属性值

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excel数据提取技巧:混合文本提取数字的万能公式

在上一篇文章中,小花讲解了通过观察混合文本特征,设置特定公式,完成数据提取的三种情景。...四、提取数值的万能公式 情景特征:除了目标数值,文本中不存在其他数字,否则容易产生干扰。...于是,MIDB函数的功能就是③确定的起始位置开始,分别从A2单元格文本中截取长度为1-100个字节的100个不等长字符串E{"-","-2","-29","-299",…"-299.19"}。...② LARGE(①,ROW($1:$100)) 通过LARGE函数,将①中的字符位置值集合大到小重新排序。由于数字在文本中的位置总是大于0,且数字越靠后,位置值越靠前。而其他字符总是小于0的。...这些通通交由*10^ROW($1:$100)/10完成,它通过构建一个多位数来将各个数字顺序摆放,最终将代表文本的有效数位前的0值省略,其余数字按次序个位开始向左排列。最终的多位数即数字提取结果。

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文本分析----基于python的TF-IDF特征词标签自动化提取

绪论 最近做课题,需要分析短文本标签,在短时间内学习了自然语言处理,社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于大量短文本中获取关键词(融合社会标签和时间属性)进行用户画像。...这一切的基础就是特征词提取技术了,本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍(英文)。...这个启动器允许我们指定使用Python2还是Python3来运行代码(当然前提是你已经成功安装了Python2和Python3)。   ...python2 或者 #! python3   分别表示该代码文件使用Python2或者Python3解释运行。...TF-IDF原理概述 如何衡量一个特征词在文本中的代表性呢?以往就是通过词出现的频率,简单统计一下,从高到低,结果发现了一堆的地得,和英文的介词in of with等等,于是TF-IDF应运而生。

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