在macOS系统下,预览软件可以轻松做到这一点,同时打开图片到一个预览窗口下,点击导出PDF就能成功导出。但是Windows系统就没有这么方便的软件可以实现这一点,网上有很多合成PDF的网站,但是这些网站无一例外需要上传PDF进行合成,个人认为非常地不安全。
因此,最安全的方法,还是我们自己写一个Python脚本实现合成功能。
1.准备
请选择以下任一种方式输入命令安装依赖:
1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.
pip install pillow
2.合成原理
Pillow模块,即PIL:Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大,但API却非常简单易用。通过它,我们能很轻松地操作图像,并导出为不同格式。
首先来一个简单的示例,我们将打开一张图片,并将其保存为pdf格式:
from PIL import Image import os def convert_img_pdf(filepath, output_path): """ 转换图片为pdf格式 Args: filepath (str): 文件路径 output_path (str): 输出路径 """ output = Image.open(filepath) output.save(output_path, "pdf", save_all=True) if __name__ == "__main__": convert_img_pdf("1.jpeg", "./test.pdf")
随便使用一张图片测试一下:
在运行代码后,它便成功地转化为了PDF文件:
几行代码便完成了这个转换,这个可比那些把照片上传到云端的网站安全多了。
3.多张照片合成PDF
有了前面照片转化PDF的基础知识,想要理解下面的多图合成PDF的代码就非常简单了。
其实就是使用了.save的一个特殊参数 append_images:
output.save(pdfFilePath, "pdf", save_all=True, append_images=sources)
通过把图片都存入到一个"sources"数组中,我们就能很轻易地合成这些图像到PDF中。
from PIL import Image import os def combine_imgs_pdf(folder_path, pdf_file_path): """ 合成文件夹下的所有图片为pdf Args: folder_path (str): 源文件夹 pdf_file_path (str): 输出路径 """ files = os.listdir(folder_path) png_files = [] sources = [] for file in files: if 'png' in file or 'jpg' in file: png_files.append(folder_path + file) png_files.sort() output = Image.open(png_files[0]) png_files.pop(0) for file in png_files: png_file = Image.open(file) if png_file.mode == "RGB": png_file = png_file.convert("RGB") sources.append(png_file) output.save(pdf_file_path, "pdf", save_all=True, append_images=sources) if __name__ == "__main__": folder = r"G:证件\" pdfFile = r"G:证件身份证.pdf" combine_imgs_pdf(folder, pdfFile)
这样,只要将你的证件照都放在一个文件夹中,运行这个Python代码,它就能自动将这些证件合成到一个PDF中,并输出到你指定的路径。非常简单方便。
有需要的小伙伴,照着代码去试一下吧!看百遍,读千遍,不如自己动手敲一遍!
以上是Python 实现批量合成图片为 PDF 格式的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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