Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Gabungkan PDF Secara Rekursif Menggunakan Python

Gabungkan PDF Secara Rekursif Menggunakan Python

Dec 29, 2024 pm 09:16 PM

Merge PDFs Recursively Using Python

pengenalan

Menggabungkan berbilang fail PDF ke dalam satu dokumen boleh menjadi tugas yang membosankan, terutamanya jika fail itu tersebar di beberapa direktori. Dengan Python, tugas ini menjadi lancar dan automatik. Dalam tutorial ini, kami akan mencipta alat antara muka baris perintah (CLI) menggunakan PyPDF2 dan klik untuk menggabungkan semua fail PDF dalam direktori (termasuk subdirektorinya), sambil mengecualikan direktori tertentu seperti .venv dan .git.


Prasyarat

Sebelum bermula, pastikan anda mempunyai perkara berikut:

  1. Python: Versi 3.7 ke atas.
  2. pip: Pengurus pakej Python.
  3. Perpustakaan Diperlukan:

    • Pasang PyPDF2 untuk manipulasi PDF:
     pip install PyPDF2
    
    Salin selepas log masuk
  • Klik pasang untuk mencipta CLI:

     pip install click
    
    Salin selepas log masuk

Panduan Kod

Berikut ialah kod lengkap untuk alat CLI kami:

import click
from pathlib import Path
from PyPDF2 import PdfMerger
import os

EXCLUDED_DIRS = {".venv", ".git"}

@click.command()
@click.argument("directory", type=click.Path(exists=True, file_okay=False, path_type=Path))
@click.argument("output_file", type=click.Path(dir_okay=False, writable=True, path_type=Path))
def merge_pdfs(directory: Path, output_file: Path):
    """
    Merge all PDF files from DIRECTORY and its subdirectories into OUTPUT_FILE,
    excluding specified directories like .venv and .git.
    """
    # Initialize the PdfMerger
    merger = PdfMerger()

    # Walk through the directory tree, including the base directory
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        # Exclude specific directories
        dirs[:] = [d for d in dirs if d not in EXCLUDED_DIRS]

        # Convert the root to a Path object
        current_dir = Path(root)

        click.echo(f"Processing directory: {current_dir}")

        # Collect PDF files in the current directory
        pdf_files = sorted(current_dir.glob("*.pdf"))

        if not pdf_files:
            click.echo(f"No PDF files found in {current_dir}")
            continue

        # Add PDF files from the current directory
        for pdf in pdf_files:
            click.echo(f"Adding {pdf}...")
            merger.append(str(pdf))

    # Write the merged output file
    output_file.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    merger.write(str(output_file))
    merger.close()

    click.echo(f"All PDFs merged into {output_file}")

if __name__ == "__main__":
    merge_pdfs()
Salin selepas log masuk

Bagaimana Ia Berfungsi

  1. Perjalanan Direktori:

    • Fungsi os.walk() melintasi direktori yang ditentukan secara rekursif.
    • Direktori khusus (cth., .venv, .git) dikecualikan menggunakan penapis pada dir.
  2. Koleksi Fail PDF:

    • current_dir.glob("*.pdf") mengumpul semua fail PDF dalam direktori semasa.
  3. Menggabungkan PDF:

    • PdfMerger daripada PyPDF2 digunakan untuk menambahkan semua PDF.
    • Output yang digabungkan ditulis pada fail yang ditentukan.
  4. Integrasi CLI:

    • Pustaka klik memudahkan untuk menyediakan direktori dan laluan fail output sebagai argumen.

Menjalankan Alat

Simpan kod pada fail, cth., merge_pdfs.py. Jalankannya dari terminal seperti berikut:

python merge_pdfs.py /path/to/directory /path/to/output.pdf
Salin selepas log masuk

Contoh

Andaikan anda mempunyai struktur direktori berikut:

/documents
├── file1.pdf
├── subdir1
│   ├── file2.pdf
├── subdir2
│   ├── file3.pdf
├── .git
│   ├── ignored_file.pdf
Salin selepas log masuk

Jalankan alat seperti berikut:

python merge_pdfs.py /documents /merged.pdf
Salin selepas log masuk

Ini akan menggabungkan file1.pdf, file2.pdf dan file3.pdf ke dalam merged.pdf, melangkau .git.


Ciri-ciri

  1. Penggabungan Rekursif:

    • Alat ini secara automatik menyertakan PDF daripada semua subdirektori.
  2. Pengecualian Direktori:

    • Mengecualikan direktori seperti .venv dan .git untuk mengelakkan fail yang tidak berkaitan.
  3. Penggabungan Diisih:

    • Memastikan PDF ditambahkan dalam susunan yang disusun untuk hasil yang konsisten.
  4. Kesederhanaan CLI:

    • Menyediakan antara muka intuitif untuk pengguna menentukan laluan input dan output.

Nota dan Had

  1. Fail Besar:

    • Menggabungkan sejumlah besar PDF mungkin menggunakan memori yang besar. Uji dengan set data yang lebih kecil dahulu.
  2. Keserasian PDF:

    • Pastikan semua input PDF adalah sah dan tidak rosak.
  3. Pengecualian Tersuai:

    • Ubah suai set EXCLUDED_DIRS untuk mengecualikan direktori tambahan seperti yang diperlukan.

Kesimpulan

Tutorial ini menunjukkan cara mengautomasikan penggabungan PDF daripada struktur direktori menggunakan Python. Alat CLI yang disediakan adalah fleksibel dan boleh disesuaikan untuk aliran kerja yang lebih kompleks. Cubalah dan beritahu kami cara ia berfungsi untuk anda!

Selamat pengekodan! ?

Atas ialah kandungan terperinci Gabungkan PDF Secara Rekursif Menggunakan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

See all articles