Извлечение содержимого из документов Word DOCX в Python

Извлечение текста из документов Word часто выполняется по разным сценариям. Например, для анализа текста, выделения отдельных разделов документа и объединения их в один документ и т.д. В этой статье вы узнаете, как программно извлекать текст из документов Word в Python. Кроме того, мы рассмотрим, как динамически извлекать содержимое между определенными элементами, такими как абзацы, таблицы и т. д.

Библиотека Python для извлечения текста из документов Word

Aspose.Words for Python — мощная библиотека, позволяющая создавать документы MS Word с нуля. Кроме того, она позволяет вам манипулировать существующими документами Word для шифрования, преобразования, извлечения текста и т. д. Мы будем использовать эту библиотеку для извлечения текста из документов Word DOCX или DOC. Вы можете установить библиотеку из PyPI с помощью следующей команды pip.

pip install aspose-words

Извлечение текста в документах Word с использованием Python

Документ MS Word состоит из различных элементов, включая абзацы, таблицы, изображения и т. д. Поэтому требования к извлечению текста могут различаться в зависимости от сценария. Например, вам может понадобиться извлечь текст между абзацами, закладками, комментариями и т. д.

Каждый тип элемента в документе Word представлен как узел. Поэтому для обработки документа придется поиграться с узлами. Итак, давайте начнем и посмотрим, как извлечь текст из документов Word в разных сценариях.

Извлечь текст из документа Word в Python

В этом разделе мы собираемся реализовать экстрактор текста Python для документов Word, и рабочий процесс извлечения текста будет следующим:

  • Во-первых, мы определим узлы, которые мы хотим включить в процесс извлечения текста.
  • Затем мы извлечем содержимое между указанными узлами (включая или исключая начальный и конечный узлы).
  • Наконец, мы будем использовать клон извлеченных узлов, например, для создания нового документа Word, состоящего из извлеченного содержимого.

Давайте теперь напишем метод с именем extractcontent, которому мы будем передавать узлы и некоторые другие параметры для выполнения извлечения текста. Этот метод будет анализировать документ и клонировать узлы. Ниже приведены параметры, которые мы передадим этому методу.

  1. StartNode и EndNode в качестве начальной и конечной точек для извлечения содержимого соответственно. Это могут быть узлы как уровня блока (абзац, таблица), так и встроенного уровня (например, Run, FieldStart, BookmarkStart и т. д.).
    1. Чтобы передать поле, вы должны передать соответствующий объект FieldStart.
    2. Для передачи закладок необходимо передать узлы BookmarkStart и BookmarkEnd.
    3. Для комментариев следует использовать узлы CommentRangeStart и CommentRangeEnd.
  2. IsInclusive определяет, включены ли маркеры в извлечение или нет. Если для этой опции установлено значение false и передается один и тот же узел или несколько последовательных узлов, будет возвращен пустой список.

Ниже приведена полная реализация метода extractcontent, извлекающего содержимое между передаваемыми узлами.

def extract_content(startNode : aw.Node, endNode : aw.Node, isInclusive : bool):
    
    # First, check that the nodes passed to this method are valid for use.
    verify_parameter_nodes(startNode, endNode)

    # Create a list to store the extracted nodes.
    nodes = []

    # If either marker is part of a comment, including the comment itself, we need to move the pointer
    # forward to the Comment Node found after the CommentRangeEnd node.
    if (endNode.node_type == aw.NodeType.COMMENT_RANGE_END and isInclusive) :
        
        node = find_next_node(aw.NodeType.COMMENT, endNode.next_sibling)
        if (node != None) :
            endNode = node

    # Keep a record of the original nodes passed to this method to split marker nodes if needed.
    originalStartNode = startNode
    originalEndNode = endNode

    # Extract content based on block-level nodes (paragraphs and tables). Traverse through parent nodes to find them.
    # We will split the first and last nodes' content, depending if the marker nodes are inline.
    startNode = get_ancestor_in_body(startNode)
    endNode = get_ancestor_in_body(endNode)

    isExtracting = True
    isStartingNode = True
    # The current node we are extracting from the document.
    currNode = startNode

    # Begin extracting content. Process all block-level nodes and specifically split the first
    # and last nodes when needed, so paragraph formatting is retained.
    # Method is a little more complicated than a regular extractor as we need to factor
    # in extracting using inline nodes, fields, bookmarks, etc. to make it useful.
    while (isExtracting) :
        
        # Clone the current node and its children to obtain a copy.
        cloneNode = currNode.clone(True)
        isEndingNode = currNode == endNode

        if (isStartingNode or isEndingNode) :
            
            # We need to process each marker separately, so pass it off to a separate method instead.
            # End should be processed at first to keep node indexes.
            if (isEndingNode) :
                # !isStartingNode: don't add the node twice if the markers are the same node.
                process_marker(cloneNode, nodes, originalEndNode, currNode, isInclusive, False, not isStartingNode, False)
                isExtracting = False

            # Conditional needs to be separate as the block level start and end markers, maybe the same node.
            if (isStartingNode) :
                process_marker(cloneNode, nodes, originalStartNode, currNode, isInclusive, True, True, False)
                isStartingNode = False
            
        else :
            # Node is not a start or end marker, simply add the copy to the list.
            nodes.append(cloneNode)

        # Move to the next node and extract it. If the next node is None,
        # the rest of the content is found in a different section.
        if (currNode.next_sibling == None and isExtracting) :
            # Move to the next section.
            nextSection = currNode.get_ancestor(aw.NodeType.SECTION).next_sibling.as_section()
            currNode = nextSection.body.first_child
            
        else :
            # Move to the next node in the body.
            currNode = currNode.next_sibling
            
    # For compatibility with mode with inline bookmarks, add the next paragraph (empty).
    if (isInclusive and originalEndNode == endNode and not originalEndNode.is_composite) :
        include_next_paragraph(endNode, nodes)

    # Return the nodes between the node markers.
    return nodes

Некоторые вспомогательные методы также требуются методу extractcontent для выполнения операции извлечения текста, которые приведены ниже.

def verify_parameter_nodes(start_node: aw.Node, end_node: aw.Node):

    # The order in which these checks are done is important.
    if start_node is None:
        raise ValueError("Start node cannot be None")
    if end_node is None:
        raise ValueError("End node cannot be None")

    if start_node.document != end_node.document:
        raise ValueError("Start node and end node must belong to the same document")

    if start_node.get_ancestor(aw.NodeType.BODY) is None or end_node.get_ancestor(aw.NodeType.BODY) is None:
        raise ValueError("Start node and end node must be a child or descendant of a body")

    # Check the end node is after the start node in the DOM tree.
    # First, check if they are in different sections, then if they're not,
    # check their position in the body of the same section.
    start_section = start_node.get_ancestor(aw.NodeType.SECTION).as_section()
    end_section = end_node.get_ancestor(aw.NodeType.SECTION).as_section()

    start_index = start_section.parent_node.index_of(start_section)
    end_index = end_section.parent_node.index_of(end_section)

    if start_index == end_index:

        if (start_section.body.index_of(get_ancestor_in_body(start_node)) >
            end_section.body.index_of(get_ancestor_in_body(end_node))):
            raise ValueError("The end node must be after the start node in the body")

    elif start_index > end_index:
        raise ValueError("The section of end node must be after the section start node")

 
def find_next_node(node_type: aw.NodeType, from_node: aw.Node):

    if from_node is None or from_node.node_type == node_type:
        return from_node

    if from_node.is_composite:

        node = find_next_node(node_type, from_node.as_composite_node().first_child)
        if node is not None:
            return node

    return find_next_node(node_type, from_node.next_sibling)

 
def is_inline(node: aw.Node):

    # Test if the node is a descendant of a Paragraph or Table node and is not a paragraph
    # or a table a paragraph inside a comment class that is decent of a paragraph is possible.
    return ((node.get_ancestor(aw.NodeType.PARAGRAPH) is not None or node.get_ancestor(aw.NodeType.TABLE) is not None) and
            not (node.node_type == aw.NodeType.PARAGRAPH or node.node_type == aw.NodeType.TABLE))

 
def process_marker(clone_node: aw.Node, nodes, node: aw.Node, block_level_ancestor: aw.Node,
    is_inclusive: bool, is_start_marker: bool, can_add: bool, force_add: bool):

    # If we are dealing with a block-level node, see if it should be included and add it to the list.
    if node == block_level_ancestor:
        if can_add and is_inclusive:
            nodes.append(clone_node)
        return

    # cloneNode is a clone of blockLevelNode. If node != blockLevelNode, blockLevelAncestor
    # is the node's ancestor that means it is a composite node.
    assert clone_node.is_composite

    # If a marker is a FieldStart node check if it's to be included or not.
    # We assume for simplicity that the FieldStart and FieldEnd appear in the same paragraph.
    if node.node_type == aw.NodeType.FIELD_START:
        # If the marker is a start node and is not included, skip to the end of the field.
        # If the marker is an end node and is to be included, then move to the end field so the field will not be removed.
        if is_start_marker and not is_inclusive or not is_start_marker and is_inclusive:
            while node.next_sibling is not None and node.node_type != aw.NodeType.FIELD_END:
                node = node.next_sibling

    # Support a case if the marker node is on the third level of the document body or lower.
    node_branch = fill_self_and_parents(node, block_level_ancestor)

    # Process the corresponding node in our cloned node by index.
    current_clone_node = clone_node
    for i in range(len(node_branch) - 1, -1):

        current_node = node_branch[i]
        node_index = current_node.parent_node.index_of(current_node)
        current_clone_node = current_clone_node.as_composite_node.child_nodes[node_index]

        remove_nodes_outside_of_range(current_clone_node, is_inclusive or (i > 0), is_start_marker)

    # After processing, the composite node may become empty if it has doesn't include it.
    if can_add and (force_add or clone_node.as_composite_node().has_child_nodes):
        nodes.append(clone_node)

 
def remove_nodes_outside_of_range(marker_node: aw.Node, is_inclusive: bool, is_start_marker: bool):

    is_processing = True
    is_removing = is_start_marker
    next_node = marker_node.parent_node.first_child

    while is_processing and next_node is not None:

        current_node = next_node
        is_skip = False

        if current_node == marker_node:
            if is_start_marker:
                is_processing = False
                if is_inclusive:
                    is_removing = False
            else:
                is_removing = True
                if is_inclusive:
                    is_skip = True

        next_node = next_node.next_sibling
        if is_removing and not is_skip:
            current_node.remove()

 
def fill_self_and_parents(node: aw.Node, till_node: aw.Node):

    nodes = []
    current_node = node

    while current_node != till_node:
        nodes.append(current_node)
        current_node = current_node.parent_node

    return nodes

 
def include_next_paragraph(node: aw.Node, nodes):

    paragraph = find_next_node(aw.NodeType.PARAGRAPH, node.next_sibling).as_paragraph()
    if paragraph is not None:

        # Move to the first child to include paragraphs without content.
        marker_node = paragraph.first_child if paragraph.has_child_nodes else paragraph
        root_node = get_ancestor_in_body(paragraph)

        process_marker(root_node.clone(True), nodes, marker_node, root_node,
            marker_node == paragraph, False, True, True)

 
def get_ancestor_in_body(start_node: aw.Node):

    while start_node.parent_node.node_type != aw.NodeType.BODY:
        start_node = start_node.parent_node
    return start_node
def generate_document(src_doc: aw.Document, nodes):

    dst_doc = aw.Document()
    # Remove the first paragraph from the empty document.
    dst_doc.first_section.body.remove_all_children()

    # Import each node from the list into the new document. Keep the original formatting of the node.
    importer = aw.NodeImporter(src_doc, dst_doc, aw.ImportFormatMode.KEEP_SOURCE_FORMATTING)

    for node in nodes:
        import_node = importer.import_node(node, True)
        dst_doc.first_section.body.append_child(import_node)

    return dst_doc

 
def paragraphs_by_style_name(doc: aw.Document, style_name: str):

    paragraphs_with_style = []
    paragraphs = doc.get_child_nodes(aw.NodeType.PARAGRAPH, True)

    for paragraph in paragraphs:
        paragraph = paragraph.as_paragraph()
        if paragraph.paragraph_format.style.name == style_name:
            paragraphs_with_style.append(paragraph)

    return paragraphs_with_style

Теперь мы готовы использовать эти методы и извлекать текст из документа Word.

Извлечь текст между абзацами в документе Word

Давайте посмотрим, как извлечь содержимое между двумя абзацами в документе Word DOCX. Ниже приведены шаги для выполнения этой операции в Python.

  • Сначала загрузите документ Word, используя класс Document.
  • Получите ссылку на начальный и конечный абзацы на два объекта, используя метод Document.firstsection.body.getchild(NodeType.PARAGRAPH, int, boolean).asparagraph().
  • Вызовите метод extractcontent(startPara, endPara, True) для извлечения узлов в объект.
  • Вызовите вспомогательный метод generateocument(Document, ExtractedNodes) для создания документа, состоящего из извлеченного содержимого.
  • Наконец, сохраните возвращенный документ с помощью метода Document.save(string).

В следующем примере кода показано, как извлечь текст между 7-м и 11-м абзацами в документе Word в Python.

# Load document.
doc = aw.Document("Extract content.docx")

# Define starting and ending paragraphs.
startPara = doc.first_section.body.get_child(aw.NodeType.PARAGRAPH, 6, True).as_paragraph()
endPara = doc.first_section.body.get_child(aw.NodeType.PARAGRAPH, 10, True).as_paragraph()

# Extract the content between these paragraphs in the document. Include these markers in the extraction.
extractedNodes = extract_content(startPara, endPara, True)

# Generate document containing extracted content.
dstDoc = generate_document(doc, extractedNodes)

# Save document.
dstDoc.save("extract_content_between_paragraphs.docx")

Извлечение текста между различными типами узлов в документе Word

Вы также можете извлекать содержимое между различными типами узлов. Для демонстрации давайте извлечем содержимое между абзацем и таблицей и сохраним его в новый документ Word. Ниже приведены шаги для выполнения этой операции.

  • Загрузите документ Word, используя класс Document.
  • Получите ссылку на начальный и конечный узлы в два объекта, используя метод Document.firstsection.body.getchild(NodeType, int, boolean).
  • Вызовите метод extractcontent(startPara, endPara, True) для извлечения узлов в объект.
  • Вызовите вспомогательный метод generateocument(Document, ExtractedNodes) для создания документа, состоящего из извлеченного содержимого.
  • Сохраните возвращенный документ с помощью метода Document.save(string).

В следующем примере кода показано, как извлечь текст между абзацем и таблицей в Python.

# Load document
doc = aw.Document("Extract content.docx")

# Define starting and ending nodes.
start_para = doc.last_section.get_child(aw.NodeType.PARAGRAPH, 2, True).as_paragraph()
end_table = doc.last_section.get_child(aw.NodeType.TABLE, 0, True).as_table()

# Extract the content between these nodes in the document. Include these markers in the extraction.
extracted_nodes = extract_content(start_para, end_table, True)

# Generate document containing extracted content.
dstDoc = generate_document(doc, extractedNodes)

# Save document.
dstDoc.save("extract_content_between_nodes.docx")

Извлечение текста между абзацами на основе стилей

Давайте теперь посмотрим, как извлечь содержимое между абзацами на основе стилей. Для демонстрации мы собираемся извлечь содержимое между первым «Заголовком 1» и первым «Заголовком 3» в документе Word. Следующие шаги демонстрируют, как добиться этого в Python.

  • Сначала загрузите документ Word, используя класс Document.
  • Затем извлеките абзацы в объект с помощью вспомогательного метода parapsbystylename(Document, “Heading 1”).
  • Извлеките абзацы в другой объект, используя вспомогательный метод parapsbystylename(Document, “Heading 3”).
  • Вызовите метод extractcontent(startPara, endPara, True) и передайте первые элементы в обоих массивах абзацев в качестве первого и второго параметров.
  • Вызовите вспомогательный метод generateocument(Document, ExtractedNodes) для создания документа, состоящего из извлеченного содержимого.
  • Наконец, сохраните возвращенный документ с помощью метода Document.save(string).

В следующем примере кода показано, как извлечь содержимое между абзацами на основе стилей.

# Load document
doc = aw.Document("Extract content.docx")

# Gather a list of the paragraphs using the respective heading styles.
parasStyleHeading1 = paragraphs_by_style_name(doc, "Heading 1")
parasStyleHeading3 = paragraphs_by_style_name(doc, "Heading 3")

# Use the first instance of the paragraphs with those styles.
startPara1 = parasStyleHeading1[0]
endPara1 = parasStyleHeading3[0]

# Extract the content between these nodes in the document. Don't include these markers in the extraction.
extractedNodes = extract_content(startPara1, endPara1, False)

# Generate document containing extracted content.
dstDoc = generate_document(doc, extractedNodes)

# Save document.
dstDoc.save("extract_content_between_paragraphs_based_on-Styles.docx")

Читать далее

Вы можете изучить другие сценарии извлечения текста из документов Word, используя эту статью документации.

Получите бесплатную лицензию API

Вы можете получить временную лицензию на использование Aspose.Words for Python без ограничений на пробную версию.

Вывод

В этой статье вы узнали, как извлекать текст из документов MS Word с помощью Python. Кроме того, вы видели, как программно извлекать содержимое между похожими или разными типами узлов в документе Word. Таким образом, вы можете создать свой собственный экстрактор текста MS Word на Python. Кроме того, вы можете изучить другие возможности Aspose.Words для Python с помощью документации. Если у вас возникнут какие-либо вопросы, дайте нам знать через наш форум.

Смотрите также

Информация: Если вам когда-нибудь понадобится получить документ Word из презентации PowerPoint, вы можете использовать конвертер Aspose Presentation to Word Document.