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除夕团圆，亲子共读时光：开启温馨阅读之旅

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引言

在处理大量文档时，我们经常需要提取信息、格式化文本或进行数据转换。Python 提供了多种库来帮助我们自动化这些任务。本文将介绍如何使用 Python 来处理复杂文档，包括文本提取、格式化和转换等。

文档预处理

在处理文档之前，我们通常需要对文档进行预处理，以确保文本的质量和可读性。

1. 文档读取

首先，我们需要读取文档。Python 的 open() 函数可以用来打开文件并读取其内容。

with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    content = file.read()

2. 清理文本

接下来，我们需要清理文本，去除无用的字符和格式。

import re

cleaned_content = re.sub(r'\s+', ' ', content).strip()

3. 分词

为了更好地处理文本，我们可以将其分词。

import jieba

words = jieba.lcut(cleaned_content)

文档提取

提取文档中的关键信息是处理文档的重要步骤。

1. 关键词提取

我们可以使用 TF-IDF 算法来提取关键词。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([cleaned_content])
keywords = vectorizer.get_feature_names_out()

2. 信息提取

对于结构化的文档，我们可以使用正则表达式提取信息。

pattern = re.compile(r'(\d{4})年(\d{2})月(\d{2})日')
date_match = pattern.search(cleaned_content)

文档格式化

格式化文档可以使其更易于阅读和编辑。

1. 段落化

将文本分割成段落。

paragraphs = cleaned_content.split('\n\n')

2. 添加标题

为段落添加标题。

for i, paragraph in enumerate(paragraphs):
    paragraphs[i] = f'标题 {i + 1}: {paragraph}'

文档转换

将文档转换为其他格式，如 PDF 或 Word。

1. 转换为 PDF

使用 reportlab 库将文本转换为 PDF。

from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.lib import styles
from reportlab.lib import colors
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph

doc = SimpleDocTemplate("output.pdf", pagesize=letter)
doc.pagesize = letter
style = styles.getSampleStyleSheet()[0]
elements = [Paragraph(cleaned_content, style)]
doc.build(elements)

2. 转换为 Word

使用 python-docx 库将文本转换为 Word。

from docx import Document

doc = Document()
doc.add_paragraph(cleaned_content)
doc.save("output.docx")

总结

通过使用 Python，我们可以轻松地处理复杂文档，提取关键信息，格式化和转换文档。以上只是冰山一角，Python 提供了更多的库和工具来帮助我们处理文档。

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