Python 读取 Word 文档操作
目录
- 前言
- Python 读取 Word 文档
- 安装 python-docx库
前言
Word
文档 (.docx
) 是另一种主要用于存储文本的常见文档。它们通常由 Microsoft Office
创建和编辑,但也可以使用其他工具生成兼容文件。它们通常是共享可编辑文件的最常见格式,同时在分发文档时也非常常见。
Python 读取 Word 文档
安装 python-docx库
在本节中,我们将学习如何使用 Python
从 Word
文档中提取文本信息。我们主要使用 python-docx
库来读取和处理 Word
文档,其安装方法与其它第三方库完全相同:
$ pip install python-docx
首先,导入 python-docx
库:
>>> import docx
打开 document_1.docx
文件:
>>> doc = docx.Document('document_1.docx')
检查存储在 core_properties
中的元数据属性,需要访问 core_properties
属性。这些属性是为 Word
定义的文档元数据属性,例如作者或创建日期。但并非所有文档都具有这些元数据信息,因为许多生成 Word
文档的工具不一定会填充这些属性:
>>> doc.core_properties.title 'Research Overview of Adversarial Attacks and Defenses on Graphs' >>> doc.core_properties.keywords 'Abstract' >>> doc.core_properties.modified datetime.datetime(2020, 8, 1, 3, 11)
Word
文档中最重要的特点是数据以段落(而不是页)的形式结构化。字体大小、段落缩进和其他因素都可能会使页数发生变化。检查段落数:
>>> len(doc.paragraphs) 28
浏览段落以检测包含文本的段落,大多数段落通常是空的,或者只包含换行符、制表符或其他空白字符,检查段落时我们通常跳过这些空段落:
>>> for index, paragraph in enumerate(doc.paragraphs): ... if paragraph.text: ... print(index, paragraph.text)= ... 0 图对抗攻防综述 1 摘 要: 3 关键字: 5 Research Overview of Adversarial Attacks and Defenses on Graphs 6 Abstract 7 Deep neural networks (DNNs) have been widely applied to various applications, including image classification, ... 8 ... ... 27 参考文献
可以利用 paragraphs
属性获取文档段落列表并提取原始格式的文本,这些文本不包括样式信息,通常是自动处理数据时最常用的属性。获取第 5
段和第 6
段的文本,分别对应第一页的标题和副标题:
>>> doc.paragraphs[5].text 'Research Overview of Adversarial Attacks and Defenses on Graphs' >>> doc.paragraphs[6].text 'Abstract '
每个段落都有一个 runs
属性,这是具有不同样式属性的文本分割列表。检查不同文本段落是否为粗体或斜体:
>>> doc.paragraphs[5].runs[0].bold True >>> doc.paragraphs[5].runs[0].italic >>> doc.paragraphs[6].runs[0].bold >>> doc.paragraphs[6].runs[0].italic True
在示例 Word
文档中,大多数段落只有一个 run
(即每个段落使用相同的样式),但我们在第 7
段中文本具有许多不同的样式。例如,Deep neural networks
使用粗体样式,DNNs
使用斜体样式:
>>> run_0 = doc.paragraphs[7].runs[0] >>> run_0.text 'Deep neural networks' >>> run_0.bold True >>> run_13 = doc.paragraphs[7].runs[13] >>> run_13.text 'DNNs' >>> run_13.italic True
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