利用Python實現(xiàn)Word文檔的智能解析與圖片處理
引言
在數(shù)字化信息爆炸的時代,處理文檔數(shù)據(jù)是許多應(yīng)用場景中的關(guān)鍵任務(wù)。本文將深入探討如何使用Python編寫一個強大的腳本,實現(xiàn)對Word文檔的智能解析,包括按章節(jié)(H1、H2、H3標(biāo)題)切分段落,并識別和處理其中的圖片,將圖片上傳后替換為可訪問鏈接。
一、技術(shù)背景
在處理復(fù)雜的Word文檔時,尤其是包含大量結(jié)構(gòu)化內(nèi)容和圖片的文檔,如技術(shù)手冊、報告等,我們常常需要將文檔內(nèi)容進行結(jié)構(gòu)化處理,以便后續(xù)的分析、展示或存儲。Python作為一種功能強大且簡潔易用的編程語言,擁有豐富的庫來應(yīng)對這類任務(wù)。python - docx庫用于讀取和操作Word文檔,requests庫用于與外部API進行交互(如圖片上傳),而操作系統(tǒng)相關(guān)的os庫則用于文件和目錄的管理。
二、核心代碼實現(xiàn)
1. 圖片上傳函數(shù)
def upload_image(image_path, upload_url):
try:
with open(image_path, 'rb') as file:
files = {'image': file}
response = requests.post(upload_url, files=files)
if response.status_code == 200:
return response.json().get('url')
else:
print(f"上傳失敗,狀態(tài)碼: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"上傳時發(fā)生錯誤: {e}")
return None
這個函數(shù)負責(zé)將從Word文檔中提取的圖片上傳到指定的upload_url。它使用requests庫發(fā)送一個POST請求,將圖片文件作為files參數(shù)傳遞。如果上傳成功(狀態(tài)碼為200),則從響應(yīng)的JSON數(shù)據(jù)中提取圖片的可訪問鏈接并返回;否則,打印錯誤信息并返回None。
2. 文檔處理主函數(shù)
def process_docx(docx_path, upload_url):
doc = docx.Document(docx_path)
sections = {}
stack = []
temp_image_dir = 'temp_images'
os.makedirs(temp_image_dir, exist_ok=True)
for para in doc.paragraphs:
if para.style.name.startswith('Heading'):
level = int(para.style.name.split()[1])
while stack and stack[-1][2] >= level:
prev_title, prev_paras, _ = stack.pop()
if prev_title not in sections:
sections[prev_title] = prev_paras
title = para.text
stack.append((title, [], level))
else:
p_text = para.text
image_count = 0
for rel in para._element.xpath('.//w:drawing/wp:inline/a:graphic/a:graphicData/pic:pic'):
for blip in rel.xpath('.//a:blip'):
rId = blip.get('{http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/relationships}embed')
if rId in doc.part.rels:
image_part = doc.part.rels[rId].target_part
image_ext = image_part.content_type.split('/')[-1]
image_path = os.path.join(temp_image_dir, f'{rId}.{image_ext}')
with open(image_path, 'wb') as f:
f.write(image_part.blob)
image_url = upload_image(image_path, upload_url)
if image_url:
placeholder = f'[圖片 {image_count}]'
p_text = p_text + f' {placeholder}'
p_text = p_text.replace(placeholder, image_url)
image_count += 1
if stack:
stack[-1][1].append(p_text)
while stack:
prev_title, prev_paras, _ = stack.pop()
if prev_title not in sections:
sections[prev_title] = prev_paras
for filename in os.listdir(temp_image_dir):
file_path = os.path.join(temp_image_dir, filename)
os.remove(file_path)
os.rmdir(temp_image_dir)
return sections
該函數(shù)是整個腳本的核心,負責(zé)讀取Word文檔,按章節(jié)切分段落,并處理其中的圖片。
- 初始化部分:使用
docx.Document打開指定路徑的Word文檔,創(chuàng)建一個空字典sections用于存儲切分后的章節(jié)內(nèi)容,一個空列表stack用于跟蹤當(dāng)前處理的標(biāo)題層級,同時創(chuàng)建一個臨時目錄temp_image_dir用于存儲從文檔中提取的圖片。 - 段落遍歷:
- 標(biāo)題處理:當(dāng)遇到標(biāo)題段落(樣式名稱以
Heading開頭)時,提取標(biāo)題級別(如H1為1,H2為2等)。通過比較當(dāng)前標(biāo)題級別與棧頂標(biāo)題級別,決定是否將棧頂?shù)臉?biāo)題和段落存入sections字典。如果當(dāng)前標(biāo)題級別小于等于棧頂標(biāo)題級別,說明層級降低或保持不變,將棧頂元素彈出并存儲到sections中(前提是標(biāo)題不在sections中已存在)。然后將當(dāng)前標(biāo)題及其對應(yīng)的空段落列表和標(biāo)題級別壓入棧中。 - 普通段落處理:對于非標(biāo)題段落,首先處理其中的圖片。通過
xpath從段落的XML元素中查找圖片相關(guān)信息,提取圖片并保存到臨時目錄,調(diào)用upload_image函數(shù)上傳圖片并獲取可訪問鏈接,將鏈接替換到段落文本中。最后將處理后的段落文本添加到棧頂?shù)亩温淞斜碇小?/li>
- 標(biāo)題處理:當(dāng)遇到標(biāo)題段落(樣式名稱以
- 剩余內(nèi)容處理:遍歷結(jié)束后,棧中可能還剩余一些標(biāo)題和段落,將它們依次彈出并存儲到
sections字典中。 - 清理臨時目錄:最后,刪除臨時目錄及其所有文件,釋放資源。
3. 主程序部分
if __name__ == "__main__":
docx_path = 'Z:/知識圖譜問答/黑龍江省一卡通平臺 軟件操作手冊 202501(財政).docx'
upload_url = 'http://localhost:5000/upload'
result = process_docx(docx_path, upload_url)
for section_title, paragraphs in result.items():
print(f"章節(jié): {section_title}")
for para in paragraphs:
# print('-------------')
print(para)
print("-" * 50)
在主程序中,指定要處理的Word文檔路徑和圖片上傳的接口地址,調(diào)用process_docx函數(shù)處理文檔,并將結(jié)果按章節(jié)打印輸出。
三、代碼運行與測試
在運行代碼之前,確保已經(jīng)安裝了所需的庫:
pip install python - docx requests
將docx_path替換為實際的Word文檔路徑,upload_url替換為有效的圖片上傳接口地址(如本地運行的Flask應(yīng)用提供的上傳接口)。運行腳本后,你將看到文檔按章節(jié)切分,圖片被正確上傳并替換為可訪問鏈接的輸出結(jié)果。

四、總結(jié)與展望
通過上述腳本,我們展示了如何利用Python高效地處理Word文檔,實現(xiàn)按章節(jié)切分和圖片處理的功能。這在知識圖譜構(gòu)建、文檔管理系統(tǒng)開發(fā)、內(nèi)容提取與分析等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。未來,可以進一步優(yōu)化代碼,例如增加對更多圖片格式的支持、提高上傳效率、完善錯誤處理機制等。同時,可以將該功能集成到更復(fù)雜的應(yīng)用系統(tǒng)中,為用戶提供更強大的文檔處理服務(wù)。希望本文能為你在處理Word文檔相關(guān)任務(wù)時提供有益的參考和啟發(fā)。
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