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from urllib import request, parse
import json
import sys
import importlib
import re
importlib.reload(sys)
from pdfminer.pdfparser import PDFParser,PDFDocument
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import PDFPageAggregator
from pdfminer.layout import *
from pdfminer.pdfinterp import PDFTextExtractionNotAllowed
'''
对pdf进行读取操作，并修改格式，使断句重新组成行。
https://blog.csdn.net/zyc121561/article/details/77877912?locationNum=2&fps=1
'''
'''
使用翻译工具实现文档翻译。英文-->中文
英文不好，文档翻译起来需要一段一段粘过去看。使用代码把所有文档都翻译成汉语。
参考网址：
https://blog.csdn.net/weixin_42251851/article/details/80489403
'''
# 解析pdf文件函数
def parse_pdf(pdf_path):
"""
读取pdf文件，保存为
待修改：如果不能直接读取文字，尝试使用Tesseract (OCR庫)
:param pdf_path:
:return:
"""
fp = open(pdf_path, 'rb') # 以二进制读模式打开
# 用文件对象来创建一个pdf文档分析器
parser = PDFParser(fp)
# 创建一个PDF文档
doc = PDFDocument()
# 连接分析器 与文档对象
parser.set_document(doc)
doc.set_parser(parser)
# 提供初始化密码
# 如果没有密码 就创建一个空的字符串
doc.initialize()
# 检测文档是否提供txt转换，不提供就忽略
if not doc.is_extractable:
raise PDFTextExtractionNotAllowed
else:
# 创建PDf 资源管理器 来管理共享资源
rsrcmgr = PDFResourceManager()
# 创建一个PDF设备对象
laparams = LAParams()
device = PDFPageAggregator(rsrcmgr, laparams=laparams)
# 创建一个PDF解释器对象
interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
# 用来计数页面，图片，曲线，figure，水平文本框等对象的数量
num_page, num_image, num_curve, num_figure, num_TextBoxHorizontal = 0, 0, 0, 0, 0
# 循环遍历列表，每次处理一个page的内容
for page in doc.get_pages(): # doc.get_pages() 获取page列表
num_page += 1 # 页面增一
interpreter.process_page(page)
# 接受该页面的LTPage对象
layout = device.get_result()
for x in layout:
if isinstance(x,LTImage): # 图片对象
num_image += 1
if isinstance(x,LTCurve): # 曲线对象
num_curve += 1
if isinstance(x,LTFigure): # figure对象
'''2018.11.27 修改 发现部分pdf文本被识别为LFTFigure对象，将该文本内容添加入结果'''
num_figure += 1
# 保存文本内容
new_path = pdf_path[:-3]+'txt'
with open(new_path, 'a',encoding='utf8') as f:
x.get_textboxes()
for x_in in x:
if isinstance(x_in, LTChar):
results = x_in.get_text()
f.write(results)
if isinstance(x, LTTextBoxHorizontal): # 获取文本内容
num_TextBoxHorizontal += 1 # 水平文本框对象增一
# 保存文本内容
new_path = pdf_path[:-3]+'txt'
with open(new_path, 'a',encoding='utf8') as f:
results = x.get_text()
f.write(results + '\n')
print('对象数量：\n','页面数：%s\n'%num_page,'图片数：%s\n'%num_image,'曲线数：%s\n'%num_curve,'水平文本框：%s\n'
%num_TextBoxHorizontal)
def modify_txt(txt_path):
"""
修改翻译后的txt文档
:return:
"""
with open(txt_path, 'r', encoding='utf8') as f:
lines = f.readlines()
new_line = ''
for line in lines:
if(line.endswith('-\n')): # -造成词语分割
line = line.replace('-\n','')
new_line+=line
new_line = re.sub(r'\.\n', '.\n\n', new_line) # 把 .\n保留防止下一行删除
new_line = re.sub(r'(?<!\n)\n(?!\n)',' ',new_line) # 删除每行后的单个回车
new_line = re.sub(r'\n{2,}','\n',new_line) # 多次回车改为一次
with open(txt_path[:-4]+ '_mod.txt', 'w', encoding='utf8') as f:
f.writelines(new_line)
def baidu_tanslator(input_str):
"""
调用百度翻译接口
:return:
"""
req_url = 'https://fanyi.baidu.com/transapi'
Form_Data = {"query": input_str, 'from': 'en', 'to': 'zh'}
data = parse.urlencode(Form_Data).encode('utf-8')
response = request.urlopen(req_url, data)
html = response.read().decode('utf-8')
# print(html) # 可以看出html是一个json格式 translate_results = json.loads(html) for item in translate_results['data']: for items in item: print(item[items])</
# 可以看出html是一个json格式
translate_results = json.loads(html) # 以json格式载入
if 'error' in translate_results:
translate_results = 'error'
else:
translate_results = translate_results['data'][0]['dst'] # json格式调取
return translate_results # 输出结果
def youdao_translator(input_str):
"""
调用有道翻译接口
:return:
"""
req_url = 'http://fanyi.youdao.com/translate' # 创建连接接口
# 创建要提交的数据
Form_Date = {}
Form_Date['i'] = input_str # 要翻译的内容可以更改
Form_Date['doctype'] = 'json'
data = parse.urlencode(Form_Date).encode('utf-8') # 数据转换
response = request.urlopen(req_url, data) # 提交数据并解析
html = response.read().decode('utf-8') # 服务器返回结果读取
# print(html)
# 可以看出html是一个json格式
translate_results = json.loads(html) # 以json格式载入
translate_results = translate_results['translateResult'][0] # json格式调取
return_results=''
for sub_result in translate_results:
return_results+=sub_result['tgt']
return return_results # 输出结果
def trans_txt(file_mod,tol='baidu'):
print('===开始翻译===')
if tol=='youdao': #默认使用百度翻译
translator = youdao_translator
else:
translator = baidu_tanslator
with open(file_mod,'r',encoding='utf8') as f:
lines = f.readlines()
new_lines = []
line_len = len(lines)
print('共',line_len,'行')
for i in range(line_len):
if (i % 10==0):
print('第',i,'行')
line_result = translator(lines[i])
# print(line_result)
new_lines.append(line_result+'\n')
print('===翻译结束===')
with open(file_mod[:-8]+'_'+tol+'.txt','w',encoding='utf8') as f:
f.writelines(new_lines)
if __name__ == '__main__':
file_path = 'pdf/Neural Architectures.pdf'
txt_path = file_path[:-3]+'txt'
mod_path = file_path[:-4]+'_mod.txt'
'''step1:读取pdf文档中的字符，保存为txt文件'''
# parse_pdf(file_path)
'''step2:手动修改txt文档，删除不翻译的内容，参照readme'''
# done = input('参照README.TXT修改txt文档,修改完成请按Enter继续程序')
'''step3:程序自动修改一部分错误'''
# modify_txt(txt_path)
'''step4:使用翻译工具进行翻译'''
trans_txt(mod_path,tol='baidu') # baidu