Python?讀取?Word?文檔操作
前言
Word 文檔 (.docx) 是另一種主要用于存儲(chǔ)文本的常見文檔。它們通常由 Microsoft Office 創(chuàng)建和編輯,但也可以使用其他工具生成兼容文件。它們通常是共享可編輯文件的最常見格式,同時(shí)在分發(fā)文檔時(shí)也非常常見。
Python 讀取 Word 文檔
安裝 python-docx庫
在本節(jié)中,我們將學(xué)習(xí)如何使用 Python 從 Word 文檔中提取文本信息。我們主要使用 python-docx 庫來讀取和處理 Word 文檔,其安裝方法與其它第三方庫完全相同:
$ pip install python-docx
首先,導(dǎo)入 python-docx 庫:
>>> import docx
打開 document_1.docx 文件:
>>> doc = docx.Document('document_1.docx')檢查存儲(chǔ)在 core_properties 中的元數(shù)據(jù)屬性,需要訪問 core_properties 屬性。這些屬性是為 Word 定義的文檔元數(shù)據(jù)屬性,例如作者或創(chuàng)建日期。但并非所有文檔都具有這些元數(shù)據(jù)信息,因?yàn)樵S多生成 Word 文檔的工具不一定會(huì)填充這些屬性:
>>> doc.core_properties.title 'Research Overview of Adversarial Attacks and Defenses on Graphs' >>> doc.core_properties.keywords 'Abstract' >>> doc.core_properties.modified datetime.datetime(2020, 8, 1, 3, 11)
Word 文檔中最重要的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)以段落(而不是頁)的形式結(jié)構(gòu)化。字體大小、段落縮進(jìn)和其他因素都可能會(huì)使頁數(shù)發(fā)生變化。檢查段落數(shù):
>>> len(doc.paragraphs) 28
瀏覽段落以檢測包含文本的段落,大多數(shù)段落通常是空的,或者只包含換行符、制表符或其他空白字符,檢查段落時(shí)我們通常跳過這些空段落:
>>> for index, paragraph in enumerate(doc.paragraphs): ... ????if paragraph.text: ... ????????????print(index, paragraph.text)= ... 0 圖對抗攻防綜述 1 摘 要: 3 關(guān)鍵字: 5 Research Overview of Adversarial Attacks and Defenses on Graphs 6 Abstract 7 Deep neural networks (DNNs) have been widely applied to various applications, including image classification, ... 8 ... ... 27 參考文獻(xiàn)
可以利用 paragraphs 屬性獲取文檔段落列表并提取原始格式的文本,這些文本不包括樣式信息,通常是自動(dòng)處理數(shù)據(jù)時(shí)最常用的屬性。獲取第 5 段和第 6 段的文本,分別對應(yīng)第一頁的標(biāo)題和副標(biāo)題:
>>> doc.paragraphs[5].text 'Research Overview of Adversarial Attacks and Defenses on Graphs' >>> doc.paragraphs[6].text 'Abstract '
每個(gè)段落都有一個(gè) runs 屬性,這是具有不同樣式屬性的文本分割列表。檢查不同文本段落是否為粗體或斜體:
>>> doc.paragraphs[5].runs[0].bold True >>> doc.paragraphs[5].runs[0].italic >>> doc.paragraphs[6].runs[0].bold >>> doc.paragraphs[6].runs[0].italic True
在示例 Word 文檔中,大多數(shù)段落只有一個(gè) run (即每個(gè)段落使用相同的樣式),但我們在第 7 段中文本具有許多不同的樣式。例如,Deep neural networks 使用粗體樣式,DNNs 使用斜體樣式:
>>> run_0 = doc.paragraphs[7].runs[0] >>> run_0.text 'Deep neural networks' >>> run_0.bold True >>> run_13 = doc.paragraphs[7].runs[13] >>> run_13.text 'DNNs' >>> run_13.italic True

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