NLP용 Python: 여러 열의 텍스트가 포함된 PDF 파일을 처리하는 방법은 무엇입니까?
NLP(자연어 처리)에서는 여러 열의 텍스트가 포함된 PDF 파일을 처리하는 것이 일반적인 작업입니다. 이러한 유형의 PDF 파일은 일반적으로 종이 또는 스캔한 전자 문서에서 생성되며, 텍스트가 여러 열로 배열되어 있어 텍스트 추출 및 처리에 몇 가지 문제가 발생합니다. 이 기사에서는 Python과 일반적으로 사용되는 일부 라이브러리를 사용하여 이러한 유형의 PDF 파일을 처리하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.
- 종속 라이브러리 설치
시작하기 전에 PDF 파일과 텍스트 추출을 처리하기 위해 일부 Python 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 필수 라이브러리를 설치하십시오.
pip install PyPDF2 pip install textract pip install pdfplumber
- PyPDF2 라이브러리 사용
PyPDF2 라이브러리는 PDF 파일 처리에 널리 사용되는 라이브러리입니다. 텍스트 병합, 분할, 추출 등과 같은 몇 가지 편리한 기능을 제공합니다. 다음은 PyPDF2 라이브러리를 사용하여 여러 텍스트 열이 포함된 PDF 파일을 추출하기 위한 샘플 코드입니다.
import PyPDF2 def extract_text_from_pdf(file_path): pdf_file = open(file_path, 'rb') pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) text = '' for page in range(pdf_reader.numPages): page_obj = pdf_reader.getPage(page) text += page_obj.extract_text() return text # 调用函数并打印文本 text = extract_text_from_pdf('multi_column.pdf') print(text)
- textract 라이브러리 사용
textract 라이브러리는 다양한 유형의 파일에서 텍스트를 추출하는 데 사용할 수 있는 강력한 라이브러리입니다. , PDF를 포함합니다. OCR 기술을 포함하여 텍스트를 추출하는 다양한 방법을 지원합니다. 다음은 textract 라이브러리를 사용하여 여러 텍스트 열이 포함된 PDF 파일을 추출하기 위한 샘플 코드입니다.
import textract def extract_text_from_pdf(file_path): text = textract.process(file_path, method='pdfminer') return text.decode('utf-8') # 调用函数并打印文本 text = extract_text_from_pdf('multi_column.pdf') print(text)
- pdfplumber 라이브러리 사용
pdfplumber 라이브러리는 PDF 파일을 처리하도록 특별히 설계된 라이브러리로, 더 풍부한 기능과 옵션. 다음은 pdfplumber 라이브러리를 사용하여 여러 텍스트 열이 포함된 PDF 파일을 추출하는 샘플 코드입니다.
import pdfplumber def extract_text_from_pdf(file_path): pdf = pdfplumber.open(file_path) text = '' for page in pdf.pages: text += page.extract_text() return text # 调用函数并打印文本 text = extract_text_from_pdf('multi_column.pdf') print(text)
요약:
이 문서에서는 Python과 일반적으로 사용되는 여러 라이브러리를 사용하여 여러 텍스트 열이 포함된 PDF 파일을 처리하는 방법을 보여줍니다. 우리는 PyPDF2, textract 및 pdfplumumber라는 세 가지 라이브러리를 소개하고 해당 코드 예제를 제공했습니다. 이러한 라이브러리는 모두 이러한 유형의 PDF 파일을 쉽고 효율적으로 처리할 수 있는 편리한 기능을 제공합니다. 이 기사가 NLP에서 PDF 파일을 처리하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 NLP용 Python: 여러 텍스트 열이 포함된 PDF 파일을 처리하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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