pembangunan bahagian belakangTutorial PythonPython untuk NLP: Bagaimana untuk mengenal pasti dan memproses data jadual daripada fail PDF?Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengenal pasti dan memproses data jadual daripada fail PDF?
Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengenal pasti dan memproses data jadual daripada fail PDF?
Abstrak:
Dengan kemunculan era digital, sejumlah besar data disimpan dalam komputer dalam format PDF. Ini termasuk sejumlah besar data jadual, yang sangat berharga untuk penyelidikan dan aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python dan beberapa perpustakaan yang biasa digunakan untuk mengenal pasti dan memproses data jadual daripada fail PDF. Artikel akan memberikan contoh kod khusus digabungkan dengan contoh.
- Pasang perpustakaan bergantung
Sebelum kita mula, kita perlu memasang beberapa perpustakaan bergantung: - PyPDF2: digunakan untuk membaca fail PDF.
- tabula-py: digunakan untuk mengekstrak dan memproses data jadual.
- pandas: digunakan untuk memproses dan menganalisis data.
Boleh dipasang menggunakan arahan pip:
pip install PyPDF2 pip install tabula-py pip install pandas
-
Membaca fail PDF
F2 dengan mudah menggunakan perpustakaan Pdf Baca fail PDF. Berikut ialah contoh kod yang membaca dan mencetak teks daripada fail PDF:import PyPDF2 def read_pdf(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file) num_pages = pdf_reader.getNumPages() for page in range(num_pages): page_content = pdf_reader.getPage(page).extractText() print(page_content) Ekstrak data jadual
Untuk mengekstrak data jadual daripada fail PDF, kita boleh Gunakan perpustakaan tabula-py. Berikut ialah kod sampel untuk mengekstrak data jadual pertama dalam fail PDF dan menyimpannya sebagai fail CSV: Selepas berjaya mengekstrak data jadual, anda boleh menggunakan perpustakaan panda untuk pemprosesan selanjutnya. Berikut ialah kod sampel yang membaca data jadual daripada fail CSV dan mengira purata setiap lajur: Dengan beberapa perpustakaan yang biasa digunakan, kami boleh mengenal pasti dan memproses data jadual daripada fail PDF dengan mudah. Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara memasang perpustakaan yang diperlukan, membaca fail PDF, mengekstrak data jadual dan memproses data jadual. Operasi ini menyediakan asas dan rujukan untuk penyelidikan dan aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi selanjutnya. Harap artikel ini membantu anda!
Atas ialah kandungan terperinci Python untuk NLP: Bagaimana untuk mengenal pasti dan memproses data jadual daripada fail PDF?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Cara Membuat Permintaan HTTP ke API di PythonSep 11, 2025 pm 12:26 PMGunakan Perpustakaan Permintaan untuk membuat permintaan HTTP dengan mudah di Python. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests, dan kemudian hantar, pos, letakkan, padam dan permintaan lain; Gunakan permintaan.get () untuk menyemak kod status semasa menghantar permintaan GET, dan gunakan respons.json () untuk menghuraikan data JSON apabila berjaya; Permintaan pos menghantar data melalui requests.post (), gunakan parameter JSON untuk menetapkan jenis kandungan dan siri data secara automatik; Meletakkan dan patch digunakan untuk mengemas kini sumber sepenuhnya dan sebahagiannya; Padam permintaan digunakan untuk memadam sumber; adat h boleh ditambah
Cara memeriksa versi Python yang dipasangSep 11, 2025 am 11:37 AMTocheckthePythonversion,runpython--versionorpython3--versionintheterminal,whichwilldisplaytheinstalledversionsuchasPython3.11.4;ifusingasystemwithbothPython2and3,python3--versionensuresthecorrectversionisshown,andalternativemethodsincludelaunchingthe
Contoh Data Python Pandas ContohSep 11, 2025 am 11:05 AMMula -mula buat data yang mengandungi nama, umur, bandar dan gaji; 2. Gunakan kepala () untuk melihat dua baris pertama dan maklumat () untuk melihat maklumat data; 3. Penapis pekerja lebih tua dari 28; 4. Tambah lajur baru Salary_k untuk menunjukkan bahawa unit gaji adalah 1,000; 5. Ubah suai bandar Alice ke Seattle; 6. Susun mengikut gaji dari tinggi ke rendah; 7. Simpan data sebagai fail CSV dan baca semula dan sahkan, dan tetapkan indeks = palsu apabila menyimpan untuk mengelakkan lajur indeks berlebihan. Contoh ini sepenuhnya menunjukkan proses teras pemprosesan data Pandas dan menekankan butiran utama.
Apakah objek deskriptor di Python dan apa yang mereka gunakan?Sep 11, 2025 am 10:49 AMDescriptorsinPythonallowcustomizationofattributeaccessbydefiningspecialmethodslikeget__,__set__,and__delete__;1.Theyenablemanagedattributeswithvalidation,asshownwiththePositiveNumberdescriptorensuringonlypositivevaluesareset;2.Built-infeatureslikepro
Apakah penutupan pythonSep 11, 2025 am 10:39 AMPythonclosureSallowanestedfunctionTorememberAndaccessvariablesfromitsenclosingfunction'ssscopeevenaftertheouterfunctionHasfinishedExecuting, yang mana
Apakah tujuan kelas abstrak di PythonSep 11, 2025 am 10:18 AMAnabstractclassinpythoncannotbeinstantiatedandmustbesubclassed, ensuringsubclassImplementspecificmethodsvia@abstrakMethodFromTheAbcmodule; itenforceMethodimplementation, membolehkanSharedFunctionThoDshoDhoughdoughretemethods, dan
Apakah *args dan ** kwargs di Python dan bagaimana anda menggunakannya?Sep 11, 2025 am 09:29 AMARGS dan KWARGS digunakan untuk membolehkan fungsi menerima bilangan parameter. 1. Args mengumpul parameter kedudukan tambahan sebagai tuple, yang sesuai untuk situasi di mana bilangan parameter masuk tidak pasti; 2. Kwargs mengumpul parameter kata kunci tambahan sebagai kamus, yang sesuai untuk memproses parameter bernama pilihan; 3. Kedua -duanya boleh digunakan dalam kombinasi, dan perintah itu mestilah parameter biasa, args, *kwargs; 4. Biasanya digunakan dalam penghias, penghantaran parameter dan reka bentuk API yang fleksibel, dengan itu meningkatkan kebolehgunaan semula dan fleksibiliti fungsi.
Bagaimana untuk membuat penghias dengan argumen di Python?Sep 11, 2025 am 12:18 AMMewujudkan penghias dengan parameter memerlukan struktur bersarang tiga lapisan: 1. Fungsi paling luar menerima parameter penghias; 2. Fungsi lapisan tengah menerima fungsi penghias; 3. Fungsi pembalut dalaman melaksanakan logik yang dipertingkatkan dan memanggil fungsi asal; Metadata fungsi asal mesti dikekalkan menggunakan @funcools.wraps, dan parameter boleh diakses oleh semua fungsi dalaman dalam penutupan. Nesting triple berfungsi adalah kaedah pelaksanaan biasa dan pythonic.
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Stock Market GPT
Penyelidikan pelaburan dikuasakan AI untuk keputusan yang lebih bijak
Artikel Panas
Alat panas
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.
DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
