Python实现PDF扫描件生成DOCX或EXCEL功能

import fitz # pdf转为图片
from aip import AipOcr # 图片文字识别
import time # 程序运行时间间隔以避免出错
import docx # 将识别结果保存为docx文件
from docx.oxml.ns import qn # 设置docx文件的字体

""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = 'xxxxxx'
API_KEY = 'xxxxxxxx'
SECRET_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'

client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

'''
将PDF转化为图片
pdfPath pdf文件的路径
imgPath 图像要保存的路径
zoom_x x方向的缩放系数
zoom_y y方向的缩放系数
rotation_angle 旋转角度
zoom_x和zoom_y一般取相同值，值越大，图像分辨率越高
返回目标pdf的名称和页数，便于下一步操作

'''
def pdf_image(pdfPath, imgPath, zoom_x=10, zoom_y=10, rotation_angle=0):
    # 获取pdf文件名称
    name = pdfPath.split("\\")[-1].split('.pdf')[0]
    # 打开PDF文件
    pdf = fitz.open(pdfPath)
    # 获取pdf页数
    num = pdf.pageCount
    # 逐页读取PDF
    for pg in range(0, num):
        page = pdf[pg]
        # 设置缩放和旋转系数
        trans = fitz.Matrix(zoom_x, zoom_y).preRotate(rotation_angle)
        pm = page.getPixmap(matrix=trans, alpha=False)
        # 开始写图像
        pm.writePNG(imgPath + name + "_" + str(pg) + ".png")
    pdf.close()
    return name, num


'''
将图片读取为docx文件
imgPath 图像所在路径
生成的docx也保存在图像所在路径中
name为pdf名称（不含后缀）
num为pdf页数
name和num均可由上一个函数返回

'''
def ReadDetail_docx(imgPath, name, num):
    # 建立一个空doc文档
    doc = docx.Document()
    # 设置全局字体
    doc.styles["Normal"].font.name=u"宋体"
    doc.styles["Normal"]._element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), u'宋体')
    # 读取图片
    for n in range(0,num):
        i = open(imgPath+name+"_"+str(n)+".png",'rb')
        time.sleep(0.1)
        img = i.read()
        message = client.basicAccurate(img)
        content = message.get('words_result')
        # 将内容写入doc文档
        for i in range(len(content)):
            doc.add_paragraph(content[i].get('words'))
    # 保存doc文档
    doc.save(imgPath + name + '.docx')

def pdf_to_docx(pdfPath, imgPath, zoom_x=10, zoom_y=10, rotation_angle=0):
    print("正在将pdf文件转换为图片...")
    # 调用函数一将pdf转换为图片，并获得文件名和页数
    name_, num_ = pdf_image(pdfPath, imgPath, zoom_x, zoom_y, rotation_angle)
    print("转换成功！")
    #print("正在读取图片内容...")
    # 调用函数二逐页读取图片并逐行保存在docx文件中
   # ReadDetail_docx(imgPath, name_, num_)
    #print("名为 {}.pdf 的pdf文件共有{}页，已成功转换为docx文件！".format(name_, num_))

# pdf储存路径
pdf_path = "JRT 0197-2020金融数据安全 数据安全分级指南.pdf"
# 图片和生成的docx文件的储存路径
img_path = r"G:\imges\\"
# 调用函数
pdf_to_docx(pdf_path, img_path)

import pandas as pd
import numpy as np
import re
# 图片识别
from aip import AipOcr
# 时间模块
import time
# 网页获取
import requests
# 操作系统接口模块
import os

image_path = ''


# 获取文件夹中所有图片

def get_image():
    images = []  # 存储文件夹内所有文件的路径（包括子目录内的文件）
    for root, dirs, files in os.walk(image_path):
        path = [os.path.join(root, name) for name in files]
        images.extend(path)
    return images


def Image_Excel(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY):
    #  调用百度AI接口
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    # 循环遍历文件家中图片
    images = get_image()
    for image in images:
        # 以二进制方式打开图片
        img_open = open(image, 'rb')
        # 读取图片
        img_read = img_open.read()
        # 调用表格识别模块识别图片
        table = client.tableRecognitionAsync(img_read)
        # 获取请求ID
        request_id = table['result'][0]['request_id']
        # 获取表格处理结果
        result = client.getTableRecognitionResult(request_id)
        # 处理状态是“已完成”，获取下载地址
        while result['result']['ret_msg'] != '已完成':
            time.sleep(2)  # 暂停2秒再刷新
            result = client.getTableRecognitionResult(request_id)
        download_url = result['result']['result_data']
        print(download_url)
        # 获取表格数据
        excel_data = requests.get(download_url)
        # 根据图片名字命名表格名称
        xlsx_name = image.split(".")[0] + ".xlsx"
        # 新建excel文件
        xlsx = open(xlsx_name, 'wb')
        # 将数据写入excel文件并保存
        xlsx.write(excel_data.content)


if __name__ == '__main__':
    image_path = r"G:\imgs\\"
    APP_ID = 'xxxxxxxx'
    API_KEY = 'xxxxxxx'
    SECRET_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
    Image_Excel(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)