Как парсить pdf файл
На днях получил задание - написать программу на c++, осуществляющую парсинг пдф файла, которая вытаскивает автора, название и краткую аннотацию из файла (который подразумевает под собой какую-нибудь статью)
Если вдруг кто-то поможет разобраться с заданием, объяснит, как можно парсить текстовые пдф-файлы на с++ - буду категорически признателен!
(Если кто-то и с заданием поможет - с меня пивко)
Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь
Защита текстовых файлов от копирования
Здравствуйте) помогите написать программу защити текстовых файлов от копирования. (принцип защиты.
Считывание Кириллицы с текстовых файлов
В ходе написания программы столкнулся с проблемой. Дело в том, что когда я пытаюсь считать.
Регулярные выражения. Парсинг текстовых файлов
Прошу пример парсинга например, 2-го слова фразы "hello world 2018". Вроде бы просто, но никак не.
Чтение текстовых файлов
Добрый день) У меня такая проблема, написала программу, но преподаватель сказал,что не хватает.
Zipri, если задача написать парсер с нуля, то вам нужно читать спецификацию на формат PDF, во всем там разобраться, а только потом писать код.
Вполне естественно, что решение такого задания останется без ответа, потому что мало кто захочет делать это бесплатно.
Если же вам просто нужно прочитать какой-то pdf файл, без написания собственного парсера, то ваш вариант - найти готовую библиотеку для С или С++ и подключить ее в ваш проект на С++. Такая библиотека есть, называется PoDoFo.
Обработчик текстовых файлов
Добрый день,прошу помощи в этом нелегком(для меня ) задании ! Написать программу-обработчик.
Обработка текстовых файлов
Я написал программу, которая выводит с файла допустим dfgdfg dfgdfg dfgdfg dfgdfg dfgdfg.
С использованием текстовых файлов
помогите первокурснице. Файл содержит целые числа. Вычислить сумму значений из файла, в.
Конкатенация текстовых файлов
Подскажите примерно как действовать. Нужно соединить данные(строки)из 2ух текстовых файлов и.
Обработка текстовых файлов
Помогите написать программу для заданного файла удалить все строки, яки начинаются с "*".
В этой серии статей я хотел бы разобрать особенности работы с форматом PDF в браузере.
Таким образом, выделив нужные куски, мы потом могли бы отображать списком выдержки из разных PDF-документов в форме линейного списка. Все эти аннотации могут быть сгруппированы и относиться к определенной теме (это, например, полезно в юриспруденции или научных исследованиях).
Изначально формат PDF был придуман для того, чтобы отображать полиграфическую продукцию в электронном виде. Первая версия стандарта была предложена в 1993 году, она была достаточно примитивна.
Со временем формат PDF сильно усложнился, добавилось множество фич, вплоть до возможности воспроизведения аудио, видео, 3D-содержимого, а также выполнения программного кода. Текст, описывающий формат — это PDF-документ размером в 700-800 страниц.
Узнав об этом в одной из записей выступления разработчиков браузерной PDF-читалки, о которой далее, я понял что все очень и очень непросто. Мысль о возможном написании чего-то подобного с нуля сразу отпала. По крайней мере, не в этой жизни =)
Как устроен PDF?
Давайте сначала поймем что из себя представляет формат PDF внутри файла с одноименным расширением.
Итак, в самом начале находится заголовок (Header), содержащий в себе всяческую информацию, в том числе, версию формата, использованного в этом документе.
Далее идет тело документа (body). Это последовательность объектов, каждый из которых имеет свой уникальный идентификатор. Объектами являются слова, шрифты, команды для рисования геометрических фигур, изображения, закладки, формы.. и много чего еще.
Затем идет так называемая xRefTable или иначе Cross-reference table, в которой записаны связи между идентификаторами объектов и их байтовыми смещениями относительно начала файла. Таким образом, чтобы найти требуемый объект, не нужно последовательно читать файл с самого начала. Можно пойти в таблицу и просто найти смещение и зная длину объекта, считать его из памяти.
В самом низу этой схемки размещается трейлер (Trailer), являющийся точкой входа, root-объектом из которого можно также узнать смещение xRefTable. И там же находятся все страницы документа.
Чем открывать PDF в браузере?
PDF.js это библиотека, работающая на JavaScript (соответственно, она может работать как в браузере, так и на бэкэнде, в среде Node.js)
Учитывая что через PDF можно распространять даже вирусы (а как я уже упоминал, согласно стандарту, в PDF-документы можно вставлять пользовательские скрипты), запуск PDF в среде браузера это некая гарантия защищенности, потому что каждая веб-страница это песочница, без прямого доступа к системе пользователя.
Теперь поговорим про то, как происходит парсинг и отрисовка документа внутри PDF.js.
Для начала, делается XHR2-запрос (читай: кроссдоменный), в результате которого мы получаем в ответ массив байт (см. конструктор Uint8Array в браузере), который дальше уже можно интерпретировать согласно предписаниям формата PDF. Работа с массивом идет как со стримом (Streams API), то есть можно читать последовательно по мере получения данных, без необходимости ждать полной загрузки. В этом, собственно, основной смысл стримов как таковых.
Следующий этап, это создание стрима PDFDoc, который связан с самим документом. Считывается xRef-таблица и root-объект из трейлера. И потом из PDFDoc методом getPage(pageNumHere) берется нужная по счету страница. Далее, мы рендерим полученную страницу, переводя команды формата PDF в вызовы функций, которые смогут сделать то же самое в среде браузера.
Однако, перед самой отрисовкой все связанные объекты (шрифты, изображения), должны быть подгружены, иначе при попытке их вывести мы получим пустоту. Это отличается от поведения браузера, который при неподгруженном шрифте применяет какой-то стандартный. Подбирая его максимально близко к кастомному, мы уменьшаем эффект прыжка, когда файл шрифта все-таки будет загружен.
Прикручиваем PDF.js к React
Для исполнения проекта был выбран React, как наиболе подходящий инструмент для написания SPA (single page application, одностраничное приложение). Но для начала я решил запустить рендер документа исключительно через библиотеку PDF.js. Выяснилось, что он выдает только изображение PDF-документа на Canvas. Соответственно, чтобы делать аннотации, необходимо каким-то образом создать текстовое представление документа, чтобы с ним можно было взаимодействовать.
Рендеринг PDF — действительно непростая вещь, в разработку которой программисты PDF.js вложили огромные усилия
Например, изображения могут быть JPEG-стримами, которые легко конвертировать в base64-представление и вставить в поле src HTML-элемента <img>. Но изображение может быть и, скажем, черно-белым. Тогда его необходимо перевести из Grayscale в цветовое пространство RGB и уже потом рисовать на канве.
Со шрифтами вообще беда, потому что их форматов существует гораздо больше, чем нам известно по миру веб-разработки. Внутри PDF.js все форматы приводятся к OpenType, внедряются на HTML-страницу через CSS, и как только они загружены, можно начинать рендеринг PDF-документа. Ждать полной загрузки надо по уже описанной выше причине. Интересно, что в формате PDF некоторые пары символов могут рисоваться как один глиф для достижения наилучшего с точки зрения типографики результат. Для этого нужно подключать так называемые cmaps (поставляются с PDF.js).
Однако, некоторые шрифты все же не могут быть сконвертированы в OpenType. И тут мы приходим к недостаткам PDF.js. Нет возможности легко и просто отследить, что шрифт был загружен и можно начинать рендеринг. Приходится прибегать к различным хакам, чтобы это понять. Например, наблюдать за изменением размеров блока с текстом и использовать разные другие трюкачества. Сами глифы отрисовываются и позиционируются в браузере немного не так, как должны быть.
Хотя, надо сказать, что в целом работает библиотека довольно шустро. Ну и поддержки всех возможностей формата PDF нет. Только самое основное и нужное. Например, PDF-форм и 3D-графики тут нет. Но лично мне такое и не нужно. Думаю, многим разработчикам хотелось бы видеть нативную поддержку выделения текста на уровне одной библиотеки, чтобы не нужно было для этого подключать что-то дополнительно.
Парсинг и преобразование PDF документа в набор бизнес-объектов (БО).
1. Разбор текста:
С помощью библиотеки можно получить непрерывный неформатированный текст со страницы документа (даже без переносов строк). Можно провести аналогию с формами в delphi или visual studio, на которые накидано много разных элементов (label-ы, image-ы, поля ввода и т.д.). Поэтому у каждого элемента "label", содержащего часть текста со страницы можно получить координаты начала по x и y, а также некоторую информацию о стилях. Исходя из этого нельзя задать точную последовательность, в которой label-ы расположены друг за другом, поэтому при разборе текста необходимо учитывать координаты элементов.
Промежуточным итогом разбора являеются строки (или части строк), символы в которых получены из label-ов, обладающих определенной степенью близости.
Затем полученные строки можно парсить: извлекать из них нужные данные. Будем исходить из предположения, что все строки располагаются друг за другом именно в том порядке, в котором мы читаем текст в документе. Но при разборе возможны проблемы, например:
у нас есть текст "Шифр: 123", этот текст может быть разнесен по строкам следующим образом:
- "Шифр:", " 123"
- "Шифр", ":", " 123"
- "Шифр", ": 123"
Поэтому при парсинге используется конечный автомат, который имеет следующие ограничения:
- Состояние должно начинаться обязательно с новой строки (чтобы исключить срабатывания внутри текста значения, например, внутри многострочного описания запроса
- Состояние должно начинаться с текста: <Ключ> [текст, не являющийся ключом или значением]<:><Значение>
- Начальное состояние не определено, при первой встрече строки, являющейся каким-то заданным состоянием, текущее состояние меняется на найденное
- Разбор ведется до конца страницы, последнее состояние не имеет переходов в другие состояния.
При парсинге мы также сохраняем номер страницы, на которой было описано обращение. Это необходимо для того, чтобы при повторном проходе по документу (при извлечении изображений), можно было определить, к какому обращению это изображение относится.
2. Разбор изображений:
Для реализации разбора и прикрепления изображений потребуется дополнительно 1 день на разработку. Изображения извлекаются из ресурсов страницы pdf-документа, к которой они прикреплены и никак не связаны с текстом, отображаемым на странице. Изображения извлекаются во внутреннем формате pdfbox, и затем могут быть преобразованы либо в файлы (с помощью функций pdfbox), либо в поток данных, который затем может быть сохранен где-то извне парсера.
Исходный формат изображений сохраняется (поддерживаются форматы .jpg, .jpg, .jpg, .tiff, .bmp). У автоматически распознанных pdf-документов есть особенность (наблюдается в прикрепленном примере документа): система распознавания документа помимо распознанного текста прикрепляет к документу исходное изображение в ужатом качестве (насколько я понял, такие изображения прикреплять при парсинге не надо).
3. Реализация парсера:
Парсер pdf-документа состоит из следующих классов: TextExtractor - извлекает страницы и текст на них из pdf-документа Page - абстракция для хранения данных извлеченных из pdf страниц TextRow - "строка" текста, извлеченная с определенной страницы документа Для разбора извлеченных строк и страниц документа используются следующие интерфейсы:
Для разбора документов в данной задаче созданы следующие реализации парсера:
- AppealParser - парсер обращений
- AppealState - возможные состояния, которые может принимать парсер
- Appeal - модель обращения
About
Парсинг и преобразование PDF документа в бизнес-объекты (например, заявки)
Существует много случаев, когда вам нужно извлечь данные из PDF и экспортировать их в другой формат при помощи Python. К сожалению, на сегодняшний день доступно не так уж много пакетов Python, которые выполняют извлечение лучшим образом. В данной статье мы рассмотрим различные пакеты, которые вы можете использовать для извлечения текста. Мы также научимся извлекать изображения из PDF. Так как в Python нет конкретного решения для этих задач, вам нужно уметь использовать эту информацию. После извлечения необходимых данных, мы рассмотрим, как мы можем взять эти данные и извлечь её в другом формате.
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Паблик VK
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
Начнем с того, как извлекать текст!
Извлечение Текста с PDFMiner
Наверное, самым известным является пакет PDFMiner. Данный пакет существует, начиная с версии Python 2.4. Его изначальная задача заключалась в извлечение текста из PDF. В целом, PDFMiner может указать вам точное расположение текста на странице, а также родительскую информацию о шрифтах. Для версий Python 2.4 – 2.7, вы можете ссылаться на следующие сайты с дополнительной информацией о PDFMiner:
Инструкции по установке PDFMiner как минимум можно назвать устаревшими. Вы можете использовать pip для проведения установки:
Если вам нужно установить PDFMiner в Python 3 (что вы, скорее всего, и пытаетесь сделать), то вам нужно провести установку следующим образом:
Документация PDFMiner достаточно скудная. По большей части вам понадобится гугл и StackOverflow, чтобы понять, как использовать PDFMiner эффективнее в случаях, не описанных в данной статье.
Извлекаем весь текст
После удачного сохранения PDF файла, мы можем взглянуть на код:
from pdfminer . pdfinterp import PDFPageInterpreter from pdfminer . pdfinterp import PDFResourceManager converter = TextConverter ( resource_manager , fake_file_handle ) page_interpreter = PDFPageInterpreter ( resource_manager , converter )PDFMiner имеет тенденцию быть через чур подробным в тех или иных случаях, если вы работаете с ним напрямую. Здесь мы импортируем фрагменты из различных частей PDFMiner. Так как для этих классов нет документации, как и docstrings, углубляться в то, чем они являются, мы в этой статьей не будем. Вы можете ознакомиться с исходным кодом лично, если вам действительно любопытно. Однако, я думаю мы можем следовать примеру кода.
Первое, что мы делаем, это создаем экземпляр ресурсного менеджера. Далее, мы создаем файловый объект через модуль io в Python. Если вы работаете в Python 2, то вам может понадобиться модуль StringIO. Наш следующий шаг – создание конвертера. В данном случае, мы выберем TextConverter, однако вы можете также использовать HTMLConverter или XMLConverter, если захотите. Наконец, мы создаем объект интерпретаторв PDF, который использует наш диспетчер ресурсов, объекты конвертера и извлечет текст.
Последний шаг, это открыть PDF и ввести цикл через каждую страницу. В конце мы захватим весь текст, закроем несколько обработчиков и выведем текст в stdout.
Извлечение текста постранично
Честно говоря, брать весь текст из многостраничного документа далеко не всегда оказывается полезным. Как правило, вам может понадобиться работать с отдельными фрагментами документа. Давайте перепишем код таким образом, чтобы он извлекал текст постранично. Это позволит нам проверить текст (страница за раз):
Читайте также: