كيفية تحليل PDF في بايثون: دليل قوي خطوة بخطوة

تحليل PDF يعني استخراج بيانات منظمة أو غير منظمة من ملف PDF. قد يكون ذلك تحديًا بسبب الهيكل المعقد لملفات PDF. على عكس النص العادي أو التنسيقات المنظمة مثل JSON و XML، تقوم ملفات PDF بتخزين المحتوى بطريقة لا تتبع دائمًا ترتيبًا خطيًا. يتطلب استخراج النصوص والجداول والصور وبيانات التعريف مكتبة تحليل PDF موثوقة ودقيقة وفعالة بلغة بايثون. في هذه المقالة، سنتعلم كيفية تحليل PDF في بايثون باستخدام Aspose.PDF لبايثون. بنهاية هذا الدليل، ستكون قادرًا على استخراج النصوص والجداول والصور من مستندات PDF في بايثون.

هذه المقالة تغطي المواضيع التالية:

Aspose.PDF: أفضل مكتبة تحليل PDF بلغة بايثون

Aspose.PDF for Python هي واحدة من أفضل مكتبات تحليل PDF بلغة بايثون المتاحة اليوم. إنها تقدم دقة عالية، وتدعم استخراج البيانات المهيكلة، وتعمل حتى مع ملفات PDF الممسوحة عبر دعم OCR.

تتميز Aspose.PDF بين مكتبات تحليل PDF في Python لعدة أسباب:

  • دقة عالية: يستخرج النصوص والجداول بدقة.
  • دعم البيانات المنظمة: يعمل مع الجداول والصور والبيانات الوصفية.
  • لاdependencies خارجية: مكتبة خفيفة الوزن، ذاتيّة المحتوى.
  • تنسيقات مخرجات متعددة: تحويل ملفات PDF إلى نص، XLSX، DOCX، HTML، وصيغ الصور.
  • الأمان والموثوقية: يتعامل مع هياكل PDF المعقدة دون تلف البيانات.

مقارنة بالبدائل مفتوحة المصدر، تقدم Aspose.PDF حلاً أكثر قوة و غني بالميزات، مما يجعله مثالياً لتطبيقات المؤسسات وأنظمة أتمتة الوثائق.

التثبيت والإعداد

تثبيت Aspose.PDF لبايثون سهل. قم بتنزيله من الإصدارات أو نفذ الأمر التالي pip:

pip install aspose-pdf

للبدء في استخدام Aspose.PDF في تطبيق بايثون الخاص بك، قم باستيراد الوحدة اللازمة:

import aspose.pdf as ap

استخراج النص: تحليل PDF في بايثون

تحليل النص من ملف PDF هو إحدى الميزات الأساسية لمكتبات تحليل PDF في بايثون. يمكننا استخراج النص من جميع صفحات مستند PDF أو من صفحة معينة أو منطقة من مستند PDF. في الأقسام القادمة، سنتعلم كيفية:

تحليل النص من جميع صفحات ملف PDF في بايثون

Aspose.PDF for Python يوفر وسيلة فعالة لاستخراج النص من مستندات PDF باستخدام فصول Document و TextAbsorber. يتم استخدام فصل Document لتحميل ملف PDF، بينما فصل TextAbsorber مسؤول عن استخراج محتوى النص من جميع الصفحات. يقوم الأسلوب accept() بمعالجة كل صفحة واستخراج النص، والذي يمكن بعد ذلك تخزينه أو عرضه حسب الحاجة.

خطوات استخراج النص من جميع صفحات PDF في Python

  1. قم بتحميل مستند PDF باستخدام فئة Document.
  2. أنشئ مثيلًا من فئة TextAbsorber للتعامل مع استخراج النص.
  3. استدعاء طريقة accept() على مجموعة pages، مما يسمح لـ TextAbsorber بمعالجة جميع الصفحات.
  4. استرجع النص المستخرج باستخدام خاصية text لنسخة TextAbsorber.
  5. Print the extracted text.

يظهر مثال الكود التالي كيفية تحليل النص من جميع صفحات ملف PDF في بايثون.

# هذا مثال على الكود يوضح كيفية استخراج النص من جميع صفحات مستند PDF باستخدام بايثون
import aspose.pdf as ap

# افتح مستند PDF
document = ap.Document("AddText.pdf")

# إنشاء ماص للنص
text_absorber = ap.text.TextAbsorber()

# استدعِ طريقة accept لمعالجة جميع الصفحات
document.pages.accept(text_absorber)

# استرجع النص المستخرج
extracted_text = text_absorber.text

# حدد مسار الملف
file_path = "extracted-text.txt"

# افتح الملف في وضع الكتابة واكتب النص المستخرج
with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as tw:
    tw.write(extracted_text + "\n")  # Write the extracted text with a newline

تحليل النص من صفحة محددة في ملف PDF

يمكننا أيضًا استخراج النص من صفحة معينة في مستند PDF من خلال تعديل بسيط للطريقة السابقة. بدلاً من معالجة المستند بالكامل، تحتاج فقط إلى استدعاء طريقة accept() على الصفحة المطلوبة من كائن Document. حدد ببساطة رقم الصفحة باستخدام فهرسها وسينتج Aspose.PDF نصًا فقط من تلك الصفحة. تعتبر هذه الطريقة مفيدة عند التعامل مع ملفات PDF الكبيرة حيث تحتاج فقط إلى بيانات من قسم معين، مما يحسن الكفاءة والأداء.

يظهر مثال الكود التالي كيفية تحليل النص من صفحة معينة من PDF في بايثون.

# يوضح هذا المثال البرمجي كيفية استخراج النص من صفحة معينة من مستند PDF باستخدام بايثون.
import aspose.pdf as ap

# افتح مستند PDF
document = ap.Document("AddText.pdf")

# Create text absorber
text_absorber = ap.text.TextAbsorber()

# استدعاء طريقة القبول لمعالجة جميع الصفحات
document.pages[1].accept(text_absorber)

# استرجع النص المستخرج
extracted_text = text_absorber.text

# تعريف مسار الملف
file_path = "extracted-text.txt"

# افتح الملف في وضع الكتابة واكتب النص المستخرج
with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as tw:
    tw.write(extracted_text + "\n")  # Write the extracted text with a newline

تحليل النص من منطقة محددة في ملف PDF

أحيانًا، قد نحتاج إلى استخراج نص من قسم معين من صفحة PDF بدلاً من استرجاع المحتوى من الوثيقة بأكملها. لاستهداف منطقة معينة، استخدم خاصية Rectangle من TextSearchOptions. تقبل هذه الخاصية كائن Rectangle، الذي يحدد إحداثيات المنطقة المرغوبة. من خلال تحديد هذا الحد، يمكننا استخراج النص فقط من المنطقة المحددة، مع تجاهل بقية محتوى الصفحة.

خطوات استخراج النص من منطقة صفحة معينة

  1. قم بتحميل مستند PDF باستخدام فئة Document.
  2. قم بإنشاء مثيل من فئة TextAbsorber لالتقاط النص من المستند.
  3. حدد منطقة الهدف باستخدام TextSearchOptions.Rectangle، والتي تحدد المساحة لاستخراج النص منها.
  4. قم بتطبيق استخراج النص على صفحة معينة من خلال استدعاء طريقة accept() على الصفحة المحددة.
  5. استرجع النص المستخرج من خاصية Text لـ TextAbsorber.
  6. Process the output as needed.

يظهر مثال الكود التالي كيفية تحليل النص من منطقة محددة في صفحة PDF باستخدام بايثون.

# هذا المثال البرمجي يوضح كيفية استخراج النص من منطقة محددة في صفحة من مستند PDF باستخدام بايثون
import aspose.pdf as ap

# فتح وثيقة PDF
document = ap.Document("sample.pdf")

# إنشاء كائن TextAbsorber لاستخراج النص
absorber = ap.text.TextAbsorber()
absorber.text_search_options.limit_to_page_bounds = True
absorber.text_search_options.rectangle = ap.Rectangle(100, 200, 250, 350, True)

# قبول ماص الصفحة الأولى
document.pages[1].accept(absorber)

# احصل على النص المستخرج
extracted_text = absorber.text

# حدد مسار الملف
file_path = "extracted-text.txt"

# افتح الملف في وضع الكتابة واكتب النص المستخرج
with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as tw:
    tw.write(extracted_text + "\n")  # Write the extracted text with a newline

تسمح لك هذه الطريقة باستخراج النص بدقة من خلايا الجدول، أو حقول النموذج، أو أي قسم محدد من الصفحة، مما يجعلها مثالية لأتمتة الوثائق وتحليل البيانات.

استخراج النص من PDF متعدد الأعمدة

غالبًا ما تحتوي مستندات PDF على مزيج من العناصر مثل النصوص والصور والتعليقات التوضيحية والمرفقات والرسوم البيانية. عند التعامل مع ملفات PDF متعددة الأعمدة، يمكن أن يكون استخراج النص مع الحفاظ على التنسيق الأصلي أمرًا صعبًا.

Aspose.PDF for Python تبسط هذه العملية من خلال السماح للمطورين بالتلاعب بخصائص النص قبل الاستخراج. من خلال ضبط أحجام الخطوط ثم استخراج النص، يمكنك تحقيق مخرجات أنظف وأكثر تنظيمًا. الخطوات التالية توضح كيفية تطبيق هذه الطريقة لاستخراج نص دقيق من ملفات PDF متعددة الأعمدة.

خطوات استخراج النص من ملف PDF متعدد الأعمدة باستخدام بايثون

  1. قم بتحميل مستند PDF باستخدام فئة Document.
  2. أنشئ مثيلًا من TextFragmentAbsorber لتحديد واستخراج أجزاء النص الفردية من المستند.
  3. استرجع جميع قطع النص المكتشفة وقلل حجم الخط بنسبة 70% لتحسين دقة الاستخراج.
  4. قم بتخزين الوثيقة المعدلة في تدفق الذاكرة لتجنب حفظ ملف وسيط.
  5. قم بتحميل ملف PDF من دفق الذاكرة لمعالجة النص المعدل.
  6. استخدم TextAbsorber لاسترجاع نص منظم من الوثيقة المعدلة.
  7. قم بحفظ النص المستخرج في ملف .txt لاستخدامه لاحقًا.

يظهر مثال الكود التالي كيفية استخراج النص من ملف PDF متعدد الأعمدة مع الحفاظ على التنسيق.

# هذا مثال على الكود يوضح كيفية استخراج النص من ملف PDF متعدد الأعمدة باستخدام بايثون
import io
import aspose.pdf as ap

# فتح مستند PDF
document = ap.Document("multi-column-sample.pdf")

# إنشاء كائن TextFragmentAbsorber لاستخراج النص
text_fragment_absorber = ap.text.TextFragmentAbsorber()

# قبول الممتص في الصفحة الأولى
document.pages.accept(text_fragment_absorber)

# احصل على مجموعة من أجزاء النص المستخرجة
text_fragment_collection = text_fragment_absorber.text_fragments

# قلل حجم الخط بمقدار 70% على الأقل لتحسين استخراج النص
for text_fragment in text_fragment_collection:
    text_fragment.text_state.font_size *= 0.7

# قم بحفظ المستند المعدل في دفق ذاكرة داخلية
source_stream = io.BytesIO()
document.save(source_stream)

# إعادة تحميل الوثيقة من دفق الذاكرة
source_stream.seek(0)
dest_document = ap.Document(source_stream)

# تهيئة TextAbsorber لاستخراج النص المحدث
text_absorber = ap.text.TextAbsorber()
dest_document.pages.accept(text_absorber)
extracted_text = text_absorber.text

# احفظ النص المستخرج في ملف
with open("ExtractColumnsText_out.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
    file.write(extracted_text)

تضمن هذه الطريقة أن يحتفظ النص المستخرج من ملفات PDF متعددة الأعمدة بتخطيطه الأصلي بدقة قدر الإمكان.

تحسين تحليل النص مع ScaleFactor

Aspose.PDF for Python يتيح لك تحليل ملفات PDF واستخراج النص من صفحة معينة مع خيارات متقدمة لاستخراج النص، مثل وضع تنسيق النص وعامل المقياس. تساعد هذه الخيارات في استخراج النص بدقة من ملفات PDF المعقدة، بما في ذلك الوثائق متعددة الأعمدة.

باستخدام خيار ScaleFactor، يمكننا تحسين الشبكة الداخلية للنص للحصول على دقة أفضل. يعمل معامل المقياس بين 1 و 0.1 مثل تقليل الخط، مما يساعد على محاذاة النص المستخرج بشكل صحيح. تُعتبر القيم بين 0.1 و -0.1 صفراً، مما يتيح التعديل التلقائي بناءً على متوسط عرض الإشارة للخط الأكثر استخداماً في الصفحة. إذا لم يتم تعيين ScaleFactor، يتم تطبيق القيمة الافتراضية 1.0، مما يضمن عدم حدوث أي تعديلات على المقياس. للت extraction النص على نطاق واسع، يُوصى بالتعديل التلقائي (ScaleFactor = 0)، ولكن ضبط ScaleFactor = 0.5 يتيح تحسين النتائج للتنسيقات المعقدة. ومع ذلك، لن تؤثر عمليات التعديل غير الضرورية على سلامة المحتوى، مما يضمن بقاء النص المستخرج موثوقاً.

خطوات استخراج النص من صفحة معينة مع عامل المقياس

  1. قم بتحميل مستند PDF باستخدام فئة Document.
  2. قم بإنشاء مثيل من TextAbsorber لاستخراج النص.
  3. قم بتعيين TextExtractionOptions إلى وضع التنسيق النقي للحصول على استخراج دقيق.
  4. قم بضبط scalefactor لتحسين التعرف على النص في ملفات PDF متعددة الأعمدة.
  5. استدعِ accept() على مجموعة pages لاستخراج النص.
  6. احفظ المحتوى المستخرج في ملف نصي.
# هذا مثال على الكود يوضح كيفية استخراج النص من منطقة معينة من صفحة في مستند PDF باستخدام Python
import aspose.pdf as ap

# افتح مستند PDF
document = ap.Document("sample.pdf")

# تهيئة TextAbsorber مع خيارات استخراج النص
text_absorber = ap.text.TextAbsorber()

# تعيين خيارات الاستخراج
extraction_options = ap.text.TextExtractionOptions(ap.text.TextExtractionOptions.TextFormattingMode.PURE)
extraction_options.scale_factor = 0.5  # Adjusts text recognition for better column detection
text_absorber.extraction_options = extraction_options

# استخراج النص من الصفحة المحددة
document.pages.accept(text_absorber)

# احصل على النص المستخرج
extracted_text = text_absorber.text

# احفظ النص المستخرج في ملف
with open("ExtractTextUsingScaleFactor_out.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
    file.write(extracted_text)

تحليل النص في PDF: نهج بديل

Apose.PDF لـ Python يوفر أيضًا نهجًا بديلاً لاستخراج النص باستخدام فئة TextDevice. يرجى قراءة المزيد حول extracting text from PDF using the TextDevice.

كيفية تحليل الجداول من ملف PDF في بايثون

تحليل الجداول من PDF أمر ضروري لتحليل البيانات، والأتمتة، والتقارير. غالبًا ما تحتوي ملفات PDF على بيانات منظمة في شكل جداول، مما قد يكون صعبًا استرجاعه باستخدام طرق استخراج النص القياسية. لحسن الحظ، توفر Aspose.PDF for Python وسيلة قوية لاستخراج الجداول بدقة عالية، مع الحفاظ على هيكلها ومحتواها.

تُعتبر فئة TableAbsorber مصممة خصيصًا لاكتشاف واستخراج الجداول من صفحات PDF. تعالج كل صفحة، وتحدد الجداول، وتسترجع الصفوف والخلايا الفردية مع الحفاظ على هيكلها. وفيما يلي الخطوات لاستخراج الجداول من مستند PDF باستخدام Aspose.PDF for Python.

خطوات تحليل الجداول من ملف PDF في بايثون

  1. قم بتحميل ملف PDF الذي يحتوي على الجداول باستخدام فئة Document.
  2. تصفح مجموعة pages في الوثيقة لمعالجة كل صفحة على حدة.
  3. قم بإنشاء مثيل من فئة TableAbsorber للكشف عن الجداول واستخراجها.
  4. استدعِ طريقة visit() لتحديد الجداول في الصفحة الحالية.
  5. تكرار عبر قائمة الجداول المستخرجة واسترجاع الصفوف والخلايا.
  6. الوصول إلى textfragments لكل خلية واستخراج النص باستخدام خاصية segments.
  7. احفظ بيانات الجدول المستخرجة لمزيد من التحليل أو اعرضها في وحدة التحكم.
# هذا المثال البرمجي يوضح كيفية استخراج الجداول من مستند PDF باستخدام بايثون
import aspose.pdf as ap

# تحميل ملف PDF
document = pdf.Document("sample.pdf")

# معالجة جميع الصفحات
for page in document.pages:
    # تهيئة كائن TableAbsorber
    absorber = ap.text.TableAbsorber()
    # حدد الجداول في الصفحة الحالية
    absorber.visit(page)
    # التكرار عبر الجداول المستخرجة
   for table in absorber.table_list:
        # تكرار من خلال جميع الصفوف في الجدول
       for row in table.row_list:
            # تكرار عبر جميع الأعمدة في الصف
           for cell in row.cell_list:
                # استخرج أجزاء النص
                text_fragment_collection = cell.text_fragments
                # تصفح من خلال مقاطع النص
               for fragment in text_fragment_collection:
                    # Print the text
                    print(fragment.text)

من خلال اتباع هذه الخطوات، يمكنك استخراج الجداول من ملفات PDF بكفاءة، مما يسهل معالجة البيانات الهيكلية وتحليلها.

تحليل بيانات الميتاداتا لملف PDF: احصل على معلومات ملف PDF باستخدام بايثون

عند العمل مع ملفات PDF، يكون من الضروري في كثير من الأحيان استرجاع بيانات التعريف مثل المؤلف، تاريخ الإنشاء، الكلمات المفتاحية، والعنوان. يجعل Aspose.PDF for Python من السهل القيام بذلك من خلال توفير الوصول إلى كائن DocumentInfo من خلال خاصية Info في فئة Document. يتيح لك ذلك استخراج الخصائص الأساسية الوثائق برمجيًا.

خطوات解析 بيانات التعريف لـ PDF

  1. استخدم فئة Document لفتح ملف PDF المطلوب.
  2. استرجع كائن DocumentInfo باستخدام خاصية info.
  3. الوصول إلى تفاصيل محددة مثل المؤلف، تاريخ الإنشاء، العنوان، الموضوع، والكلمات الرئيسية.
  4. اطبع البيانات الوصفية أو احفظها لمزيد من المعالجة.

يظهر البرنامج النصي التالي بلغة بايثون كيفية استرجاع وعرض التفاصيل الرئيسية من ملف PDF في بايثون:

# هذا مثال على الكود يوضح كيفية استخراج معلومات الملف في بايثون
import aspose.pdf as ap

# تحميل مستند PDF
document = ap.Document("Sample.pdf")

# استرجاع معلومات الوثيقة
doc_info = document.info

# عرض بيانات الوثيقة
print(f"Author: {doc_info.author}")
print(f"Creation Date: {doc_info.creation_date}")
print(f"Keywords: {doc_info.keywords}")
print(f"Modify Date: {doc_info.mod_date}")
print(f"Subject: {doc_info.subject}")
print(f"Title: {doc_info.title}")

تحليل الصور من ملف PDF باستخدام بايثون

يمكننا تحليل مستند PDF واسترجاع الصور المدمجة في المستند بكفاءة. يمكننا استخراج صور عالية الجودة من صفحات محددة وحفظها بشكل منفصل للاستخدام في وقت لاحق.

كل صفحة PDF تخزن صورها داخل مجموعة الموارد، وتحديدًا داخل مجموعة XImage. لاستخراج صورة، قم بالوصول إلى الصفحة المرغوبة، واسترجع الصورة من مجموعة Images باستخدام فهرسها، ثم احفظها.

خطوات لتحليل الصور من PDF في بايثون

  1. قم بتحميل ملف PDF الذي يحتوي على صورة باستخدام فئة Document.
  2. استرجع الصفحة المحددة التي تريد استخراج صورة منها.
  3. قم بالوصول إلى مجموعة Images من موارد الصفحة وحدد فهرس الصورة.
  4. احفظ الصورة المستخرجة باستخدام التدفق.

يوضح مثال الكود التالي كيفية تحليل الصور من ملف PDF باستخدام Python.

# هذا مثال على الكود يوضح كيفية استخراج الصور من ملف PDF باستخدام بايثون
import aspose.pdf as ap

# افتح المستند
document = ap.Document("Sample.pdf")

# استخراج صورة معينة (أول صورة من الصفحة الأولى)
x_image = document.pages[1].resources.images[1]

# حدد مسار صورة الإخراج
output_image_path = "OutputImage.jpg"

# احفظ الصورة المستخرجة
with open(output_image_path, "wb") as output_image:
    output_image.write(x_image.to_stream().read())

تقدم هذه الطريقة وسيلة سهلة وفعالة لاستخراج الصور من ملفات PDF مع الحفاظ على جودتها. مع Aspose.PDF for Python، يمكنك أتمتة استخراج الصور لعدة تطبيقات، مثل معالجة الوثائق، أرشفة البيانات، وتحليل المحتوى.

كيفية تحليل تعليقات PDF في بايثون

تعزز التعليقات التوضيحية في ملفات PDF التفاعل مع الوثائق من خلال إضافة تمييزات، ورسوم، وملاحظات لاصقة. كل نوع من التعليقات التوضيحية له هدف محدد، ويسهل Aspose.PDF for Python استخراجها للتحليل أو المعالجة.

تحليل تعليقات النص من ملف PDF باستخدام Python

تحتوي مستندات PDF غالبًا على تعليقات نصية، والتي تعمل كتعليقات أو ملاحظات مرتبطة بمواقع محددة على الصفحة. عندما تكون مطوية، تظهر هذه التعليقات كأيقونات، وعندما تُفتح، تعرض نصًا داخل نافذة منبثقة. تحتوي كل صفحة في ملف PDF على مجموعة تعليقات خاصة بها، والتي تحتفظ بجميع التعليقات الخاصة بتلك الصفحة. من خلال الاستفادة من Aspose.PDF for Python، يمكنك استخراج التعليقات النصية من ملف PDF بكفاءة.

خطوات تحليل تعليقات النص من ملف PDF

  1. قم بتحميل وثيقة PDF باستخدام فئة Document.
  2. استرجع خاصية annotations لصفحة معينة للحصول على جميع التعليقات التوضيحية في تلك الصفحة.
  3. تصفح من خلال التعليقات وقم بتصفية تلك التي لديها AnnotationType.TEXT.
  4. استرجع المعلومات ذات الصلة مثل موضع التعليق (rect) لمزيد من المعالجة أو العرض.
import aspose.pdf as ap

# قم بتحميل ملف PDF
document = ap.Document("annotations.pdf")

# قم بالتكرار عبر جميع التعليقات التوضيحية في الصفحة الأولى
for annotation in document.pages[1].annotations:
    if annotation.annotation_type == ap.annotations.AnnotationType.TEXT:
        # طباعة تفاصيل التعليق
        print(f"Title: {annotation.full_name}")
        print(f"Contents: {annotation.contents}")
        print(f"Annotation Rectangle: {annotation.rect}")

عبر اتباع هذه الخطوات، يمكنك استخراج ومعالجة التعليقات النصية من مستندات PDF بكفاءة في بايثون.

استكشف المزيد عن working with PDF Text Annotation in Python من خلال زيارة الدليل الرسمي.

تحليل النص المميز من ملف PDF باستخدام بايثون

في العديد من الحالات، قد تحتاج إلى استخراج النص المميز فقط من ملف PDF بدلاً من المحتوى بالكامل. سواء كنت تقوم بتحليل ملاحظات مهمة، أو تلخيص نقاط رئيسية، أو أتمتة معالجة الوثائق، فإن Aspose.PDF for Python يسهل استرجاع النصوص المميزة بكفاءة.

تسليط الضوء على التعليقات يحدد مقاطع النص الهامة، وغالباً ما يستخدم للمراجعات أو ملاحظات الدراسة. يمكنك استخراج النص المحتوى على تسليط الضوء وخصائصه، مثل اللون والموقع، باستخدام فئة HighlightAnnotation.

يمكننا تحليل ملاحظات النص المميز في وثيقة PDF من خلال اتباع الخطوات المذكورة سابقًا. ومع ذلك، نحتاج فقط إلى ذكر AnnotationType.HIGHLIGHT في الخطوة 3.

المثال التالي يوضح كيفية تصفية واستخراج النص المميز من ملف PDF.

import aspose.pdf as ap

# تحميل مستند PDF
document = ap.Document("annotations.pdf")

# تصفح جميع التعليقات التوضيحية في الصفحة الأولى
for annotation in document.pages[1].annotations:
    if annotation.annotation_type == ap.annotations.AnnotationType.HIGHLIGHT:
        # طباعة تفاصيل التعليق
        print(f"Title: {annotation.full_name}")
        print(f"Annotation Rectangle: {annotation.rect}")

تعرف على المزيد حول working with PDF Highlights Annotation in Python من خلال زيارة الدليل الرسمي.

تحليل تعليقات الأشكال في PDF باستخدام بايثون

تشمل تعليقات الشكل عناصر رسومية مثل الأشكال أو الرسومات أو الطوابع المستخدمة للتأكيد أو الشرح. يتضمن استخراج هذه التعليقات تحديد كائنات InkAnnotation أو StampAnnotation واسترجاع مسارات الرسم أو الصور الخاصة بها.

لتفسير تعليقات الخط في مستند PDF، اتبع الخطوات الموضحة سابقًا. التعديل الوحيد المطلوب هو تحديد AnnotationType.LINE في الخطوة 3.

المثال التالي يوضح كيفية تحليل تعليق الخط في ملف PDF باستخدام بايثون.

import aspose.pdf as ap

# قم بتحميل مستند PDF
document = ap.Document("annotations.pdf")

# قم بالتكرار من خلال جميع التعليقات التوضيحية في الصفحة الأولى
for annotation in document.pages[1].annotations:
    if annotation.annotation_type == ap.annotations.AnnotationType.LINE:
        # طباعة تفاصيل التعليقات
        print(f"Annotation Rectangle: {annotation.rect}")

اقرأ المزيد عن working with PDF Figures Annotations in Python هنا.

تسمح تعليقات الروابط في ملفات PDF للمستخدمين بالتنقل بسهولة داخل المستند، وفتح الملفات الخارجية، أو زيارة صفحات الويب مباشرة من PDF. تعزز هذه الروابط التفاعلية وتحسن تجربة المستخدم من خلال توفير وصول سريع إلى معلومات إضافية.

لاستخراج تعليقات الارتباط من ملف PDF، اتبع نفس الخطوات كما في السابق، ولكن في الخطوة 3، تأكد من تحديد AnnotationType.LINK. هذا يضمن أنه يتم استرجاع تعليقات الارتباط فقط.

يوضح مثال الشيفرة التالي كيفية تحليل تسميات الروابط في PDF باستخدام بايثون.

import aspose.pdf as ap

# تحميل مستند PDF
document = ap.Document("annotations.pdf")

# المرور عبر جميع التعليقات التوضيحية في الصفحة الأولى
for annotation in document.pages[1].annotations:
    if annotation.annotation_type == ap.annotations.AnnotationType.LINK:
        # طباعة تفاصيل التعليق
        print(f"Annotation Rectangle: {annotation.rect}")

من خلال الاستفادة من Aspose.PDF for Python، يمكنك استخراج والتلاعب بتعليقات الروابط بكفاءة لمختلف حالات الاستخدام، مثل فهرسة الوثائق أو تحسين التنقل.

اقرأ التفاصيل الكاملة عن handling Link Annotations in PDFs هنا.

استنتاج

Aspose.PDF for Python هي أفضل مكتبة لتحليل PDF في Python للمطورين الذين يحتاجون إلى حل موثوق وفعال وغني بالميزات لتحليل ملفات PDF. سواء كنت بحاجة إلى تحليل النصوص أو الجداول أو الصور أو البيانات الوصفية أو التعليقات التوضيحية، توفر Aspose.PDF الأدوات اللازمة.

جرّب الكودات المقدمة وابدأ في تحليل ملفات PDF وتبسيط مهام تحليل ملفات PDF في بايثون!

في حالة وجود أي أسئلة أو الحاجة إلى مزيد من المساعدة، يرجى عدم الت hesitate في الاتصال بنا في المنتدى المجاني للدعم.

انظر أيضًا