Python ile DOT Dosyasını Çevrimiçi Ayrıştırmanın yanı sıra Metin veya Görüntüleri Çıkarma
Güçlü Python tabanlı DOT belge ayrıştırıcı yardımcı programı uygulaması geliştirin.DOT belge görüntüleri ve Python aracılığıyla metin çıkarma için listelenen kod.
DOT Belgesini Çevrimiçi Uygulamayla Ayrıştırın
- DOT dosyasını yükleyerek ayrıştırmak için içe aktarın.
- Ayrıştırıcı uygulamasının sürükleyip bırakma yöntemiyle bırakma alanının içine tıklayarak bunu yapın.
- DOT dosyasının boyutuna ve internet hızına bağlı olarak birkaç saniye bekleyin.
- Belgeyi ayrıştırmak için ‘Şimdi Ayrıştır’ düğmesini tıklayın.
- Anında görüntülemek için ayrıştırılan dosyaları indirin.
Python ile DOT Dosyasından Metin Çıkarma
- Proje içindeki API’lere doğrudan PyPI GIF’ten referans verin1
- Metin Çıkarma işlemine dahil edilecek Düğümleri tanımlayın
- İlk ve son düğümleri dahil etme veya hariç tutma
- Belirtilen Düğümlerdeki içeriği çıkarın
- Çıkarılan metin için ayrı bir DOT belgesi oluşturun
- extract_content işlevinde listelenen kod.
DOT belge metnini çıkarmak için Python'daki kod örneği
def extract_content(startNode : aw.Node, endNode : aw.Node, isInclusive : bool): | |
verify_parameter_nodes(startNode, endNode) | |
nodes = [] | |
if (endNode.node_type == aw.NodeType.COMMENT_RANGE_END and isInclusive) : | |
node = find_next_node(aw.NodeType.COMMENT, endNode.next_sibling) | |
if (node != None) : | |
endNode = node | |
originalStartNode = startNode | |
originalEndNode = endNode | |
startNode = get_ancestor_in_body(startNode) | |
endNode = get_ancestor_in_body(endNode) | |
isExtracting = True | |
isStartingNode = True | |
currNode = startNode | |
while (isExtracting) : | |
cloneNode = currNode.clone(True) | |
isEndingNode = currNode == endNode | |
if (isStartingNode or isEndingNode) : | |
if (isEndingNode) : | |
process_marker(cloneNode, nodes, originalEndNode, currNode, isInclusive, False, not isStartingNode, False) | |
isExtracting = False | |
if (isStartingNode) : | |
process_marker(cloneNode, nodes, originalStartNode, currNode, isInclusive, True, True, False) | |
isStartingNode = False | |
else : | |
nodes.append(cloneNode) | |
if (currNode.next_sibling == None and isExtracting) : | |
nextSection = currNode.get_ancestor(aw.NodeType.SECTION).next_sibling.as_section() | |
currNode = nextSection.body.first_child | |
else : | |
currNode = currNode.next_sibling | |
if (isInclusive and originalEndNode == endNode and not originalEndNode.is_composite) : | |
include_next_paragraph(endNode, nodes) | |
return nodes |
Python ile DOT Dosyasından Görüntüleri Çıkarın
- Proje içindeki API’lere doğrudan PyPI GIF’ten referans verin1
- Belge nesnesinin Şekil düğümlerinde saklanan görüntüler
- Tüm Şekil düğümlerini seçmek için Document.get_child_nodes yöntemini kullanın
- Ortaya çıkan düğüm koleksiyonları arasında döngü yapın
- Shape.has_image true değerini döndürürse.
- Görüntü verilerini ayıklamak için Shape.image_data özelliğini kullanın.
- Görüntü verilerini bir dosyaya kaydedin
DOT belgesini çıkarmak için Python'daki kod örneği
doc = aw.Document(docs_base.my_dir + "sourcefile.docx") | |
shapes = doc.get_child_nodes(aw.NodeType.SHAPE, True) | |
imageIndex = 0 | |
for shape in shapes : | |
shape = shape.as_shape() | |
if (shape.has_image) : | |
imageFileName = f"Image.ExportImages.{imageIndex}_{aw.FileFormatUtil.image_type_to_extension(shape.image_data.image_type)}" | |
shape.image_data.save(docs_base.artifacts_dir + imageFileName) | |
imageIndex += 1 |
Python ile DOT Dosya Ayrıştırıcı Uygulamasını Geliştirin
Bir DOT ayrıştırıcı uygulaması veya yardımcı programı geliştirmeniz mi gerekiyor?
Aspose.Words for Python via .NET
,
Aspose.Total for Python via .NET
‘ün alt API’si olduğundan, herhangi bir python geliştiricisi yukarıdaki API kodunu kendi belge ayrıştırıcı uygulamasına entegre edebilir.Güçlü Python kütüphanesi, metinlerin yanı sıra görüntüleri de çıkarmak için herhangi bir belge ayrıştırma çözümünün programlanmasına olanak tanır.Üstelik DOT formatı da dahil olmak üzere birçok popüler formatı destekleyebilir.
Ayrıştırıcı uygulaması için DOT dosyasını işlemek için Python yardımcı programı
Sisteminize “
Aspose.Words for Python via .NET
” veya “
Aspose.Total for Python via .NET
” yüklemenin alternatif seçenekleri vardır.Lütfen ihtiyaçlarınıza uygun olanı seçin ve adım adım talimatları izleyin:
- Aspose.Words for Python via .NET ‘ü PyPI ‘den yükleyin
- Veya Aşağıdaki pip komutlarını kullanın
pip install aspose.words
.
sistem gereksinimleri
- Python 3.5 veya üzeri yüklü
- GCC-6 çalışma zamanı kitaplıkları (veya üstü).
- .NET Core Runtime’ın bağımlılıkları. .NET Core Runtime’ın kendisinin yüklenmesi gerekli DEĞİLDİR.
- Python 3.5-3.7 için: Python’un pymalloc yapısı gereklidir.
Daha fazla ayrıntı için lütfen Ürün Dokümantasyonu ’e bakın.
SSS
- Yukarıdaki Python kodunu uygulamamda kullanabilir miyim?Evet, bu kodu indirebilir ve Python tabanlı belge ayrıştırıcı uygulaması geliştirmek amacıyla kullanabilirsiniz.Bu kod, düğümlerin okunması ve metin ve görüntülerin çıkarılması için belgenin yüklenmesi gibi arka uç belge işleme alanında projelerinizin işlevselliğini ve yeteneklerini geliştirmek için değerli bir kaynak olarak hizmet edebilir.
- Bu çevrimiçi belge ayrıştırıcı Uygulaması yalnızca Windows'ta mı çalışıyor?Windows, Linux, Mac OS veya Android olsun, üzerinde çalıştığı işletim sisteminden bağımsız olarak herhangi bir cihazda belge ayrıştırmayı başlatma esnekliğine sahipsiniz.Tek gereken çağdaş bir web tarayıcısı ve aktif bir internet bağlantısıdır.
- DOT belgesini ayrıştırmak için çevrimiçi uygulamayı kullanmak güvenli midir?Elbette! Hizmetimiz aracılığıyla oluşturulan çıktı dosyaları, 24 saatlik bir süre içinde sunucularımızdan güvenli ve otomatik olarak kaldırılacaktır.Sonuç olarak, bu dosyalarla ilişkili görüntüleme bağlantıları bu sürenin sonunda artık işlevsel olmayacaktır.
- Uygulamayı hangi tarayıcı kullanmalı?Çevrimiçi DOT belge ayrıştırıcısı için Google Chrome, Firefox, Opera veya Safari gibi herhangi bir modern web tarayıcısını kullanabilirsiniz.Ancak bir masaüstü uygulaması geliştiriyorsanız verimli yönetim için Aspose.Total belge işleme API'sini kullanmanızı öneririz.