Analizuj plik DOC online, a także wyodrębnij tekst lub obrazy za pomocą Pythona

Analizuj dokument DOC za pośrednictwem aplikacji online

1. Zaimportuj plik DOC do analizy, przesyłając go.
2. Zrób to, klikając wewnątrz obszaru upuszczania, przeciągając i upuszczając aplikację analizatora składni.
3. W zależności od rozmiaru pliku DOC i szybkości Internetu poczekaj kilka sekund.
4. Kliknij przycisk „Przeanalizuj teraz”, aby przeanalizować dokument.
5. Pobierz przeanalizowane pliki, aby natychmiast je wyświetlić.

Wyodrębnij tekst z pliku DOC za pomocą Pythona

1. Referencyjne interfejsy API w projekcie bezpośrednio z PyPI ( Aspose.Words )
2. Zdefiniuj węzły, które mają zostać uwzględnione w procesie wyodrębniania tekstu
3. Uwzględnij lub wyklucz pierwszy i ostatni węzeł
4. Wyodrębnij zawartość w określonych węzłach
5. Utwórz oddzielny dokument DOC dla wyodrębnionego tekstu
6. Kod wymieniony w funkcji ekstrakt_content.

Wyodrębnij obrazy z pliku DOC za pomocą Pythona

1. Referencyjne interfejsy API w projekcie bezpośrednio z PyPI ( Aspose.Words )
2. Obrazy przechowywane w węzłach kształtu obiektu Dokument
3. Aby wybrać wszystkie węzły kształtu, użyj metody Document.get_child_nodes
4. Przejdź w pętli przez wynikowe kolekcje węzłów
5. Jeśli Shape.has_image zwróci wartość true.
6. Użyj właściwości Shape.image_data, aby wyodrębnić dane obrazu.
7. Zapisz dane obrazu do pliku

Narzędzie Pythona do przetwarzania pliku DOC dla aplikacji parsera

Istnieją alternatywne opcje instalacji „ Aspose.Words for Python via .NET ” lub „ Aspose.Total for Python via .NET ” w systemie.Wybierz ten, który odpowiada Twoim potrzebom i postępuj zgodnie z instrukcjami krok po kroku:

• Zainstaluj Aspose.Words for Python via .NET z PyPI
• Lub użyj następujących poleceń pip pip install aspose.words.

wymagania systemowe

• Zainstalowany jest Python 3.5 lub nowszy
• Biblioteki wykonawcze GCC-6 (lub nowsze).
• Zależności środowiska uruchomieniowego platformy .NET Core. Instalacja samego środowiska uruchomieniowego .NET Core NIE jest wymagana.
• W przypadku języka Python 3.5–3.7: wymagana jest kompilacja Pythona w formacie pymalloc.
  
  Więcej szczegółów można znaleźć w Dokumentacja produktu .

Główne przypadki użycia

• Cyfryzacja treści z przeszłości

  Wyodrębnia czytelny tekst z starszych plików DOC w celu zmodernizowania i ponownego wykorzystania.

• Analiza dokumentów związanych z zgodnością

  Umożliwia zautomatyzowane skanowanie tekstów umownych lub regulacyjnych przechowywanych w starych formatach.

• Przygotowanie indeksu wyszukiwania

  Konwertuje pliki DOC na czysty tekst do systemów indeksowania i odzyskiwania.

Scenariusze automatyzacji

• Przetwarzanie wsadowe starych plików

  Automatyzuje konwersję dużych archiwów DOC na strukturalne zbiory danych.

• Potoki walidacji dokumentów

  Integracja analizy DOC w oparte na regułach procesy walidacji i audytu.

• Migracja do nowoczesnych formatów

  Programowo przekształca pliki DOC na nowsze standardy dokumentów.