用Python读取Word文件并提取标题
前言
在日常工作中,我们经常需要处理Word文档,特别是从中提取关键信息,如标题、段落等。今天,我们将利用Python来实现这一功能,并为大家提供一段完整的代码示例。
准备工作
首先,你需要安装python-docx库,这是一个用于处理Word文档的Python库和collections库,用于数据去重
。你可以使用以下命令安装它:
pip install python-docx collections
代码讲解
下面是实现该功能的完整代码:
#!/usr/bin/env python3
# coding:utf-8
import re
import docx
import os
from collections import OrderedDictinterfere = []
garde = []'''判断依据'''
first_title = []
first_title1 = []
first_title2 = []kew_word = ['是', '要']
one_characters = ['①', '②', '③', '④', '⑤', '⑥', '⑦', '⑧', '⑨', '⑩', '⑪', '⑫', '⑬', '⑭', '⑮', '⑯', '⑰', '⑱', '⑲', '⑳', '第', '甲', '乙', '丙', '—', 'Ⅰ', 'Ⅱ', 'Ⅲ', 'Ⅳ', 'Ⅴ', 'Ⅵ', 'Ⅶ', 'Ⅷ', 'Ⅸ', 'Ⅹ']
two_characters = []
three_characters = []
four_characters = []
five_characters = []
year = []
number1 = []
number2 = []
spell = []
spell1 = ['①', '②', '③', '④', '⑤', '⑥', '⑦', '⑧', '⑨', '⑩', '⑪', '⑫', '⑬', '⑭', '⑮', '⑯', '⑰', '⑱', '⑲', '⑳', 'Ⅰ', 'Ⅱ', 'Ⅲ', 'Ⅳ', 'Ⅴ', 'Ⅵ', 'Ⅶ', 'Ⅷ', 'Ⅸ', 'Ⅹ']def main():creat_role()path = r'./test' # 测试文件夹file_name = os.listdir(path)for i in file_name:file_path = path + '\\' + icontent = read_data(file_path)# print(content)title = get_title(content)get_second_title(title)garde_unique = list(OrderedDict.fromkeys(garde))for i in garde_unique:print(i)def read_data(filename):content = []doc = docx.Document(filename)for para in doc.paragraphs:for r in para.runs:if r.bold and 5 < len(r.text) < 50 and r.text[-1] != ',':content.append(r.text + 'label')else:content.append(para.text)return contentdef get_title(ls):title = []for i in ls:i = re.sub('\s', '', i)if len(i) == 0:continueelse:if i[:1] in one_characters or i[:2] in two_characters or i[:3] in three_characters or i[:4] in four_characters or i[:5] in five_characters or i[:-5] == 'label':title.append(i)return titledef get_second_title(ls):label = ['<first>', '<second>', '<third>', '<fourth>', '<fifth>']mark = []number = []for i in ls:if i[1] == '年' and i[3] != ',':continueelif str(i[:4]) in year:continueelif i[:2] == '一九' or i[:2] == '二零':continueelif i[:2] in first_title or i[:3] in first_title1 or i[:4] in first_title2:if '。' in i:garde.append(i.split('。')[0] + label[0])else:garde.append(i + label[0])mark = []else:if i[0] in interfere:mark.append('一')elif i[:1].isdecimal() == True:mark.append('壹')elif i[:2].isdecimal() == True:mark.append('壹')elif i[:1] in spell:mark.append('A')elif i[:1] in spell1:mark.append('①')else:mark.append((i[:1]))result = []s = len(set(mark))if s == 1:garde.append(i.split('。')[0] + label[1])elif s == 2:ls1 = two_word(mark, result)if i[:1] == ls1[0]:garde.append(i.split('。')[0] + label[1])else:garde.append(i.split('。')[0] + label[2])elif s == 3:ls1 = two_word(mark, result)if i[:1] == ls1[0]:garde.append(i.split('。')[0] + label[1])elif i[:1] == ls1[1]:garde.append(i.split('。')[0] + label[2])else:garde.append(i.split('。')[0] + label[3])elif s == 4:ls1 = two_word(mark, result)if i[:1] == ls1[0]:garde.append(i.split('。')[0] + label[1])elif i[:1] == ls1[1]:garde.append(i.split('。')[0] + label[2])elif i[:1] == ls1[2]:garde.append(i.split('。')[0] + label[3])else:garde.append(i.split('。')[0] + label[4])else:passdef two_word(ls, ls1):for j in ls:if j not in ls1:ls1.append(j)return ls1def three_word(ls, ls1):for j in ls:if j not in ls1:ls1.append(j)return ls1def four_word(ls, ls1):for j in ls:if j not in ls1:ls1.append(j)return ls1def creat_role():basic = ['一', '二', '三', '四', '五', '六', '七', '八', '九', '十']'''添加中文序号'''for chin in basic:one_characters.append(chin)interfere.append(chin)first_title.append(chin + '、')three_characters.append(f'({chin})')three_characters.append(f'({chin})')for chin1 in basic[:-1]:two_characters.append(basic[-1] + chin1)first_title1.append(basic[-1] + chin1 + '、')four_characters.append(f'({basic[-1]}{chin1})')four_characters.append(f'({basic[-1]}{chin1})')for chin2 in basic[1:-1]:two_characters.append(chin2 + basic[-1])first_title1.append(chin2 + basic[-1] + '、')four_characters.append(f'({chin2}{basic[-1]})')for chin3 in basic[1:-1]:for chin4 in basic[:-1]:three_characters.append(chin3 + '十' + chin4)first_title2.append(chin3 + '十' + chin4 + '、')five_characters.append(f'({chin3}十{chin4})')five_characters.append(f'({chin3}十{chin4})')'''添加数字序号'''for num in range(1, 10):one_characters.append(str(num))three_characters.append(f'({str(num)})')three_characters.append((f'({str(num)})'))number1.append(num)for num in range(10, 100):two_characters.append(str(num))four_characters.append(f'({str(num)})')four_characters.append(f'({str(num)})')number2.append(num)'''添加英文序号'''for letter in range(97, 123):one_characters.append(chr(letter))three_characters.append(f'({chr(letter)})')three_characters.append(f'({chr(letter)})')spell.append(chr(letter))for letter1 in range(65, 91):one_characters.append(chr(letter1))three_characters.append(f'({chr(letter1)})')three_characters.append(f'({chr(letter1)})')spell.append(chr(letter1))'''添加年份'''for i in range(1951, 2101):year.append(str(i))if __name__ == '__main__':main()
代码解析
-
初始化判断依据:我们定义了许多列表来存储不同类型的序号和干扰字符,如
one_characters、two_characters等。这些列表用于后续判断哪些是标题。 -
读取文档内容:
read_data函数用于读取Word文档的内容,并将加粗的文本标记为标题候选。 -
提取标题:
get_title函数根据一定规则从读取的内容中提取出可能的标题。 -
分类标题:
get_second_title函数进一步细分标题的层级,并添加相应的标签(如<first>、<second>等)。 -
创建角色:
create_rolecreate函数初始化标题判断依据,包括中文、数字、英文序号等。 -
去重:OrderedDict函数将重复添加的标题去掉。
项目体验
你可以在我的Gitee仓库中找到完整的项目代码,并下载到本地进行体验。点击以下链接访问项目:
Gitee仓库地址
希望这个教程对你有所帮助,如果有任何问题,欢迎在评论区留言讨论。
相关文章:
用Python读取Word文件并提取标题
前言 在日常工作中,我们经常需要处理Word文档,特别是从中提取关键信息,如标题、段落等。今天,我们将利用Python来实现这一功能,并为大家提供一段完整的代码示例。 准备工作 首先,你需要安装python-docx库…...
Windows编程上
Windows编程[上] 一、Windows API1.控制台大小设置1.1 GetStdHandle1.2 SetConsoleWindowInfo1.3 SetConsoleScreenBufferSize1.4 SetConsoleTitle1.5 封装为Innks 2.控制台字体设置以及光标调整2.1 GetConsoleCursorInfo2.2 SetConsoleCursorPosition2.3 GetCurrentConsoleFon…...
BiTCN-Attention一键实现回归预测+8张图+特征可视化图!注意力全家桶再更新!
声明:文章是从本人公众号中复制而来,因此,想最新最快了解各类智能优化算法及其改进的朋友,可关注我的公众号:强盛机器学习,不定期会有很多免费代码分享~ 目录 原理简介 数据介绍 结果展示 全家桶代码目…...
zoom缩放问题(关于ElementPlus、Echarts、Vue3draggable等组件偏移问题)
做了一个项目下来,由于整体界面偏大,采取了缩放90%,导致很多组件出现偏移问题,以下我会把我遇到的各种组件偏移问题依次进行描述解答: ElementPlus选择器下拉偏移 <template><el-select :teleported"f…...
【后端面试题】【中间件】【NoSQL】MongoDB的配置服务器、复制机制、写入语义和面试准备
MongoDB的配置服务器 引入了分片机制之后,MongoDB启用了配置服务器(config server) 来存储元数据,这些元数据包括分片信息、权限控制信息,用来控制分布式锁。其中分片信息还会被负责执行查询mongos使用。 MongoDB的配置服务器有一个很大的优…...
视频监控汇聚平台LntonCVS视频监控业务平台具体有哪些功能?
LntonCVS视频监控平台是一款基于H5技术开发的专业安防视频监控产品,旨在为安防视频监控行业提供全面的解决方案。以下是平台的主要功能和特点: 1. 统一接入管理: - 支持国内外各种品牌、协议和设备类型的监控产品统一接入管理。 - 提供标准的…...
我不小心把生产的数据改错了!同事帮我用MySQL的BinLog挽回了罚款
之前在生产做修改数据的时候不小心改错了一行数据,本来以为会被通报批评,但是同事利用binlog日志查看到了之前的旧数据,并且帮我回滚了,学到了,所以写了一篇binlog的文章分享给大家。 MySQL的Binary Log(简…...
Windows系统安装NVM,实现Node.js多版本管理
目录 一、前言 二、NVM简介 三、准备工作 1、卸载Node 2、创建文件夹 四、下载NVM 五、安装NVM 六、使用NVM 1、NVM常用操作命令 2、查看NVM版本信息 3、查看Node.js版本列表; 4、下载指定版本Node.js 5、使用指定版本Node.js 6、查看已安装Node.js列…...
k8s部署单节点redis
一、configmap # cat redis-configmap.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata:name: redis-single-confignamespace: redis data:redis.conf: |daemonize nobind 0.0.0.0port 6379tcp-backlog 511timeout 0tcp-keepalive 300pidfile /data/redis-server.pidlogfile /d…...
云微客矩阵系统:如何利用智能策略引领营销新时代?
近些年,短视频行业的风头一时无二,大量的商家和企业进驻短视频赛道,都或多或少的实现了实体门店的流量增长。虽然说现在短视频的门槛在逐步降低,但是迄今为止依旧有很多人在短视频剪辑面前望而却步。 最近在短视频营销领域&#x…...
嵌入式Linux系统编程 — 6.3 kill、raise、alarm、pause函数向进程发送信号
目录 1 kill函数 1.1 kill函数介绍 1.2 示例程序 2 raise函数 2.1 raise函数介绍 2.2 示例程序 3 alarm函数 3.1 alarm函数介绍 3.2 示例程序 4 pause函数 4.1 pause函数介绍 4.2 示例程序 与 kill 命令相类似, Linux 系统提供了 kill()系统调用&#…...
Swoole实践:如何使用协程构建高性能爬虫
随着互联网的普及,web爬虫已经成为了一个非常重要的工具,它可以帮助我们快速地抓取所需要的数据,从而降低数据获取成本。在爬虫的实现中,性能一直是一个重要的考虑因素。swoole是一款基于php的协程框架,它可以帮助我们…...
基于人脸68特征点识别的美颜算法(一) 大眼算法 C++
1、加载一张原图,并识别人脸的68个特征点 cv::Mat img cv::imread("5.jpg");// 人脸68特征点的识别函数vector<Point2f> points_vec dectectFace68(img);// 大眼效果函数Mat dst0 on_BigEye(800, img, points_vec);2、函数 vector<Point2f&g…...
算法金 | 欧氏距离算法、余弦相似度、汉明、曼哈顿、切比雪夫、闵可夫斯基、雅卡尔指数、半正矢、Sørensen-Dice
大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 抱个拳,送个礼 在算法模型构建中,我们经常需要计算样本之间的相似度,通常的做法是计算样本之间的距…...
项目实战--Spring Boot大数据量报表Excel优化
一、项目场景 项目中要实现交易报表,处理大规模数据导出时,出现单个Excel文件过大导致性能下降的问题,需求是导出大概四千万条数据到Excel文件,不影响正式环境的其他查询。 二、方案 1.使用读写分离,查询操作由从库…...
C#编程技术指南:从入门到精通的全面教程
无论你是编程新手,还是想要深化.NET技能的开发者,本文都将为你提供一条清晰的学习路径,从C#基础到高级特性,每一站都配有详尽解析和实用示例,旨在帮助你建立坚实的知识体系,并激发你对C#及.NET生态的热情。…...
Redis+定式任务实现简易版消息队列
Redis是一个开源的内存中数据结构存储系统,通常被用作数据库、缓存和消息中间件。 Redis主要将数据存储在内存中,因此读写速度非常快。 支持不同的持久化方式,可以将内存中的数据定期写入磁盘,保证数据持久性。 redis本身就有自己…...
学习在 C# 中使用 Lambda 运算符
在 C# 中,lambda 运算符 > 同时用于 lambda 表达式和表达式体成员。 1. Lambda 表达式 Lambda 表达式是一种简洁的表示匿名方法(没有名称的方法)的方法。它使用 lambda 运算符 >,可以读作“转到”。运算符的左侧指定输入参…...
数据结构和算法,单链表的实现(kotlin版)
文章目录 数据结构和算法,单链表的实现(kotlin版)b站视频链接1.定义接口,我们需要实现的方法2.定义节点,表示每个链表节点。3.push(e: E),链表尾部新增一个节点4.size(): Int,返回链表的长度5.getValue(index: Int): E…...
Jdk17是否有可能代替 Jdk8
JDK发展历史和开源 2006年SUN公司开源JDK,成立OpenJDK组织。2009年Oracle收购SUN,加快JDK发布周期。Oracle JDK与OpenJDK功能基本一致,但Oracle JDK提供更长时间的更新支持。 JDK版本特性 JDK11是长期支持版本(LTS)…...
SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程
SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外,K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案,全安装在K8S群集中。 具体可参…...
shell脚本--常见案例
1、自动备份文件或目录 2、批量重命名文件 3、查找并删除指定名称的文件: 4、批量删除文件 5、查找并替换文件内容 6、批量创建文件 7、创建文件夹并移动文件 8、在文件夹中查找文件...
中南大学无人机智能体的全面评估!BEDI:用于评估无人机上具身智能体的综合性基准测试
作者:Mingning Guo, Mengwei Wu, Jiarun He, Shaoxian Li, Haifeng Li, Chao Tao单位:中南大学地球科学与信息物理学院论文标题:BEDI: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Embodied Agents on UAVs论文链接:https://arxiv.…...
质量体系的重要
质量体系是为确保产品、服务或过程质量满足规定要求,由相互关联的要素构成的有机整体。其核心内容可归纳为以下五个方面: 🏛️ 一、组织架构与职责 质量体系明确组织内各部门、岗位的职责与权限,形成层级清晰的管理网络…...
srs linux
下载编译运行 git clone https:///ossrs/srs.git ./configure --h265on make 编译完成后即可启动SRS # 启动 ./objs/srs -c conf/srs.conf # 查看日志 tail -n 30 -f ./objs/srs.log 开放端口 默认RTMP接收推流端口是1935,SRS管理页面端口是8080,可…...
CocosCreator 之 JavaScript/TypeScript和Java的相互交互
引擎版本: 3.8.1 语言: JavaScript/TypeScript、C、Java 环境:Window 参考:Java原生反射机制 您好,我是鹤九日! 回顾 在上篇文章中:CocosCreator Android项目接入UnityAds 广告SDK。 我们简单讲…...
高防服务器能够抵御哪些网络攻击呢?
高防服务器作为一种有着高度防御能力的服务器,可以帮助网站应对分布式拒绝服务攻击,有效识别和清理一些恶意的网络流量,为用户提供安全且稳定的网络环境,那么,高防服务器一般都可以抵御哪些网络攻击呢?下面…...
Android Bitmap治理全解析:从加载优化到泄漏防控的全生命周期管理
引言 Bitmap(位图)是Android应用内存占用的“头号杀手”。一张1080P(1920x1080)的图片以ARGB_8888格式加载时,内存占用高达8MB(192010804字节)。据统计,超过60%的应用OOM崩溃与Bitm…...
使用LangGraph和LangSmith构建多智能体人工智能系统
现在,通过组合几个较小的子智能体来创建一个强大的人工智能智能体正成为一种趋势。但这也带来了一些挑战,比如减少幻觉、管理对话流程、在测试期间留意智能体的工作方式、允许人工介入以及评估其性能。你需要进行大量的反复试验。 在这篇博客〔原作者&a…...
深度学习水论文:mamba+图像增强
🧀当前视觉领域对高效长序列建模需求激增,对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模,以及动态计算优势,在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 🧀因此短时间内,就有不…...
