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Python | 从 PDF 中提取文本内容

前言 本来打算推一篇如何使用 Python 从 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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    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富文本中的 img>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:'/img\b.*?...img> 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 img> 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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    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 来从 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,我们尝试从 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 中从 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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    ChemDataExtractor:从PDF、HTM、文本等中提取化学数据

    ChemDataExtractor简介 ChemDataExtractor是一种从科学文档中自动提取化学信息的工具。...给它一篇期刊文章,它将从文本中提取化学名称、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从每个句子中提取有价值的信息。...ChemDataExtractor提供专门的解析器,从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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    textract: 从文档提取文本内容(pdf、doc、jpg...)

    在一个繁忙的工作日,我收到了一个紧急任务:需要从数百份各种格式的文档中提取文本内容进行分析。这些文档包括PDF、Word、图片、PPT等各种格式。手动复制粘贴?不,这太低效了。...textract就像一把万能钥匙,它能够从几乎所有常见的文档格式中提取出纯文本内容。无论是扫描版PDF、加密的Word文档,还是各种图片格式,它都能轻松应对。...基本用法textract的使用方式出奇地简单:import textract# 从PDF提取文本text = textract.process("document.pdf")print(text.decode...('utf-8'))# 从Word文档提取text = textract.process("report.docx")print(text.decode('utf-8'))# 从图片提取(需要安装tesseract-ocr...如果你正在寻找一个可靠的文档文本提取解决方案,不妨试试textract。它可能会成为你工具箱中最有价值的工具之一。

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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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    ChemDataExtractor:从PDF、HTM、文本等中提取化学数据

    2021-01-28_100036.png ChemDataExtractor简介 ChemDataExtractor是一种从科学文档中自动提取化学信息的工具。...给它一篇期刊文章,它将从文本中提取化学名称、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从每个句子中提取有价值的信息。...ChemDataExtractor提供专门的解析器,从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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    短文本分析----基于python的TF-IDF特征词标签自动化提取

    绪论 最近做课题,需要分析短文本的标签,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从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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