معرفی شرکت ها
dfelf-0.1.9
تبلیغات ما
مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.
مشاهده بیشتر
تبلیغات ما
مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.
مشاهده بیشتر
تبلیغات ما
مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.
مشاهده بیشتر
تبلیغات ما
مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.
مشاهده بیشتر
تبلیغات ما
مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.
مشاهده بیشترتوضیحات
Data File Elf
| ویژگی | مقدار |
|---|---|
| سیستم عامل | - |
| نام فایل | dfelf-0.1.9 |
| نام | dfelf |
| نسخه کتابخانه | 0.1.9 |
| نگهدارنده | [] |
| ایمیل نگهدارنده | [] |
| نویسنده | Krix Tam |
| ایمیل نویسنده | krix.tam@qq.com |
| آدرس صفحه اصلی | https://github.com/KrixTam/dfelf |
| آدرس اینترنتی | https://pypi.org/project/dfelf/ |
| مجوز | MIT |
# dfelf
由于日常工作需要（有时候还有写blog的需要），总是要处理一些数据文件，很多繁琐的工作希望可以有一个文件精灵来帮我处理，所以就把过去写的小工具重新整理下，形成“数据文件精灵”（“dfelf”）。
“dfelf”为“Data File Elf”的缩写。
因为日常总是需要处理如下文件：
* PDF
* CSV
* 图片
所以数据文件精灵初步设计可以支持以上三类文件的日常处理需要。
自v0.1.4版本开始支持*silent模式*，即不进行IO处理、不输出文件，相关方法中增加*silent*参数，默认值为*False*。
## 安装
> pip install --upgrade dfelf
在macOS下，如果要pdf2image运行正常，需要安装Poppler
> conda install -c conda-forge poppler
## PDFFileElf
PDF文件精灵用于日常对*pdf*文件的处理应用。相关方法如下：
* **reorganize**：抽取PDF文件中相关页重新排列组合成一个新的PDF文件；对应的配置设定为*reorganize*。
> PDFFileElf.reorganize(input_obj: PdfFileReader = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **image2pdf**：将图片文件拼接成一个PDF文件，每个图片为一页；对应的配置设定为*image2pdf*。
> PDFFileElf.image2pdf(input_obj: list = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **to_image**：将PDF文件相关页输出成图片，每一页为一个图片，以页码为文件后续；对应的配置设定为*2image*。
> PDFFileElf.to_image(input_obj: PdfFileReader = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **merge**：将PDF文件按顺序合并为一个PDF文件；对应的配置设定为*merge*。
> PDFFileElf.merge(input_obj: list = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **remove**：将PDF文件中指定的页面删除后输出PDF文件；对应的配置设定为*remove*。
> PDFFileElf.remove(input_obj: PdfFileReader = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **extract_images**：将PDF文件中指定的页面或整个PDF文件（当*pages*配置为空*list*时，表示整个PDF文件）的图片进行提取；对应的配置设定为*extract_images*。
> PDFFileElf.extract_images(input_obj: PdfFileReader = None, silent: bool = False, **kwargs)
配置文件设定如下：
```json
{
'reorganize': {
'input': 'input_filename',
'output': 'output_filename',
'pages': [1]
},
'image2pdf': {
'images': [],
'output': 'output_filename'
},
'2image': {
'input': 'input_filename',
'output': 'output_filename_prefix',
'format': 'png',
'dpi': 200,
'pages': [1]
},
'merge': {
'input': [],
'output': 'output_filename'
},
'remove': {
'input': 'input_filename',
'output': 'output_filename',
'pages': [1]
},
'extract_images': {
'input': 'input_filename',
'output': 'output_filename_prefix',
'pages': [1]
}
}
```
> - 自v0.1.4版本开始，PDFFileElf.to_image中的**pages**设置为“[ ]”（空列表），表示全量输出，即把整个PDF文件的每一页都输出为图片。
>
> - 自v0.1.5版本开始，支持PDFFileElf.merge
>
> - 自v0.1.6版本开始，支持PDFFileElf.remove和PDFFileElf.extract_images
>
> 对于PDFFileElf.extract_images的*pages*配置，若为空list，即"**\[ \]**"，表示对整个文件的图片进行提取。
>
## CSVFileElf
CSV文件精灵用于日常对*csv*文件的处理应用。相关方法如下：
* **add**：将*tags*下定义的*csv*文件，按照*key*进行匹配，补充相关字段到*base*的*csv*文件中；对应的配置设定为*add*。
> CSVFileElf.add(input_obj: pd.DataFrame = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **join**：将*files*下定义的*csv*文件，拼接到*base*的*csv*文件中；对应的配置设定为*join*。
> CSVFileElf.join(input_obj: pd.DataFrame = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **exclude**：根据*exclusion*下定义的条件（*op*支持的操作有：'=', '!=', '>', '>=', '<=', '<'），对*input*的*csv*文件内容进行剔除处理；对应的配置设定为*exclude*。
> CSVFileElf.exclude(input_obj: pd.DataFrame = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **filter**：根据*filters*下定义的条件（*op*支持的操作有：'=', '!=', '>', '>=', '<=', '<'），对*input*的*csv*文件内容进行筛选处理；对应的配置设定为*filter*。
> CSVFileElf.filter(input_obj: pd.DataFrame = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **split**：根据*key*对*input*的*csv*文件进行拆解处理；对应的配置设定为*split*。
> CSVFileElf.split(input_obj: pd.DataFrame = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **merge**：基于*on*对*input*的*csv*文件进行合并处理；对应的配置设定为*merge*。
> CSVFileElf.merge(input_obj: list = None, silent: bool = False, **kwargs)
配置文件设定如下：
```json
{
'add': {
'base': {
'name': 'base_filename',
'key': 'key_field',
'drop_duplicates': False,
},
'output': {
'name': 'output_filename',
'BOM': False,
'non-numeric': []
},
'tags': [
{
'name': 'tags_filename',
'key': 'key_field',
'fields': ['field A', 'field B'],
'defaults': ['default value of field A', 'default value of field B']
}
]
},
'join': {
'base': 'base_filename',
'output': {
'name': 'output_filename',
'BOM': False,
'non-numeric': []
},
'files': [
{
'name': 'join_filename',
'mappings': {}
}
]
},
'exclude': {
'input': 'input_filename',
'exclusion': [
{
'key': 'field',
'op': '=',
'value': 123
}
],
'output': {
'name': 'output_filename',
'BOM': False,
'non-numeric': []
}
},
'filter': {
'input': 'input_filename',
'filters': [
{
'key': 'field',
'op': '=',
'value': 123
}
],
'output': {
'name': 'output_filename',
'BOM': False,
'non-numeric': []
}
},
'split': {
'input': 'input_filename',
'output': {
'prefix': 'output_filename_prefix',
'BOM': False,
'non-numeric': []
},
'key': 'key_field'
},
'merge': {
'input': ['input_filename_01', 'input_filename_02'],
'output': {
'name': 'output_filename',
'BOM': False,
'non-numeric': []
},
'on': ['field_name'],
'mappings': {}
}
}
```
对于输出*output*配置，如果需要输出*BOM*格式，请把*BOM*设置为*True*；若有一些字段需要表达为非数字类字段，以便于在Excel中打开处理的话，请在*non-numeric*中设置需要处理的相关字段。
> 自v0.1.7版本开始，支持CSVFileElf.merge
>
### CSVFileElf的处理案例参考
<img src="http://krixtam.com/img/it/dfelf/wm_add.png">
<img src="http://krixtam.com/img/it/dfelf/wm_join_01.png">
<img src="http://krixtam.com/img/it/dfelf/wm_join_02.png">
<img src="http://krixtam.com/img/it/dfelf/wm_exclude.png">
<img src="http://krixtam.com/img/it/dfelf/wm_filter.png">
<img src="http://krixtam.com/img/it/dfelf/wm_split.png">
<img src="http://krixtam.com/img/it/dfelf/wm_merge.png">
## ImageFileElf
Image文件精灵用于日常对图片类文件的处理应用。相关方法如下：
* **to_favicon**：把图片转化为favicon；对应的配置设定为*favicon*。
> ImageFileElf.to_favicon(input_obj: Image.Image = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **splice**：将*input*中的图片文件拼接为一张图片；对应的配置设定为*splice*。
> ImageFileElf.splice(input_obj: list = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **watermark**：在指定的*x*、*y*坐标中增加水印文字；对应的配置设定为*watermark*。
> ImageFileElf.watermark(input_obj: Image.Image = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **qrcode**：将*input*的字符串生成二维码；对应的配置设定为*qrcode*。
> ImageFileElf.qrcode(input_obj: str = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **decode_qrcode**：将*input*的二维码图片解析成字符串，并返回；对应的配置设定为*dqrcode*。
> ImageFileElf.decode_qrcode(input_obj=None, **kwargs)
* **to_base64**：将*input*的图片转化为base64字符串，并返回；对应的配置设定为*2base64*。
> ImageFileElf.to_base64(input_obj: bytes = None, **kwargs)
* **from_base64**：将*input*的base64字符串转化为图片；对应的配置设定为*base64*。
> ImageFileElf.from_base64(input_obj: str = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **resize**：将*input*的图片调整尺寸后输出到*output*；对应的配置设定为*resize*。
> ImageFileElf.resize(input_obj: Image.Image = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **crop**：将*input*的图片按照*loaction*裁剪后输出到*output*；对应的配置设定为*crop*。当*mode*为**0**时，*location*为**left, top, right, bottom**构成的数组；当*mode*为**1**时，*location*为**left, top, width, right**构成的数组。
> ImageFileElf.crop(input_obj: Image.Image = None, silent: bool = False, **kwargs)
* **fill**：将*input*的图片中*loaction*的指定区域进行马赛克或者单色填充后输出到*output*；对应的配置设定为*fill*。当*mode*为**0**时，*location*为**left, top, right, bottom**构成的数组；当*mode*为**1**时，*location*为**left, top, width, right**构成的数组。*type*为填充方式，**M**或**m**表示马赛克填充，单色填充可以用*#8012de*指定到**type**中实现。
> ImageFileElf.fill(input_obj: np.ndarray = None, silent: bool = False, **kwargs)
配置文件设定如下：
```json
{
'favicon': {
'size': -1,
'input': 'input_filename'
},
'splice': {
'output': 'output_filename',
'input': [],
'width': 700,
'gap': 5,
'color': '#ffffff',
'mode': 'v'
},
'watermark': {
'input': 'input_filename',
'output': 'output_filename',
'text': 'Krix.Tam',
'color': 'FFFFFF',
'font': 'arial.ttf',
'font_size': 24,
'x': 5,
'y': 5,
'alpha': 50
},
'2base64': {
'input': 'input_filename',
'css_format': False
},
'base64': {
'input': 'base64 string',
'output': 'output_filename'
},
'qrcode': {
'input': 'string',
'output': 'output_filename',
'border': 2,
'fill_color': "#000000",
'back_color': "#FFFFFF"
},
'dqrcode': {
'input': 'input_filename'
},
'resize': {
'input': 'input_filename',
'output': 'output_filename',
'scale': False,
'width': 28,
'height': 28,
'quality': 100,
'dpi': 1200
},
'crop': {
'input': 'input_filename',
'output': 'output_filename',
'mode': 0,
'location': [0, 0, 5, 5]
},
'fill': {
'input': 'input_filename',
'output': 'output_filename',
'mode': 0,
'location': [0, 0, 5, 5],
'unit': 5,
'type': 'M'
}
}
```
> - 自v0.1.3版本开始，有如下变更：
>
> - ImageFileElf.watermark对*color*参数支持值为"**auto**"的设定，表示由程序自动选择水印颜色；颜色选择方法为水印所在位置(*x, y*)区域高频使用颜色的反转颜色。
>
> - ImageFileElf.splice支持水平拼接（设置*mode*参数为"**H**"或"**h**"，默认为垂直拼接，即*mode*参数为"**v**"或"**V**"）。
>
> - 自v0.1.4版本开始，支持ImageFileElf.crop、ImageFileElf.fill
>
> - 自v0.1.6版本开始，ImageFileElf.splice有如下调整：
>
> - 原配置项*images*调整为*input*，即使用与其他方法保持一致的输入配置项名称
>
> - 配置项*mode*除了支持水平（h或H）、垂直（v或V）外，新增自动模式，即自动水平（ah，不区分大小写）、自动垂直（av，不区分大小写）的拼接模式，此时参数*width*将会被忽略。
>
> - 自v0.1.11版本开始，ImageFileElf.splice配置项*mode*新增：按照图片最小宽度自动垂直（xv，不区分大小写）或按照最小高度进行自动水平（xh，不区分大小写）的拼接模式，此时参数*width*将会被忽略。
>
> - 自v0.1.12版本开始，ImageFileElf.splice新增配置项*color*，表示边框颜色，默认值为白色。
>
## 示例
```python
import os
from dfelf import CSVFileElf
df_elf = CSVFileElf()
config = {
'base': {
'name': os.path.join('sources', 'df1.csv'),
'key': 'key'
},
'output': {
'name': 'test_add.csv'
},
'tags': [
{
'name': os.path.join('sources', 'df3.csv'),
'key': 'key',
'fields': ['new_value'],
'defaults': ['0.0']
}
]
}
df_elf.add(**config)
```
下面的代码在v0.1.0版本开始，可以获得与上面代码同样的结果：
```python
import os
import pandas as pd
from dfelf import CSVFileElf
df_elf = CSVFileElf()
config = {
'base': {
'key': 'key'
},
'output': {
'name': 'test_add.csv'
},
'tags': [
{
'name': os.path.join('sources', 'df3.csv'),
'key': 'key',
'fields': ['new_value'],
'defaults': ['0.0']
}
]
}
input_df = pd.read_csv(os.path.join('sources', 'df1.csv'), dtype=str)
df_elf.add(input_df, **config)
```
نیازمندی
| مقدار | نام |
|---|---|
| >=0.0.6 | pymoment |
| >=0.0.15 | ni-config |
| >=0.25.2 | pandas |
| >=1.26.0 | PyPDF2 |
| >=5.2.0 | Pillow |
| >=1.14.0 | pdf2image |
| >=7.2 | qrcode |
| >=4.5.3.56 | opencv-python |
| >=0.19.2 | scikit-image |
زبان مورد نیاز
| مقدار | نام |
|---|---|
| >=3.6 | Python |
نحوه نصب
نصب پکیج whl dfelf-0.1.9:
pip install dfelf-0.1.9.whl
نصب پکیج tar.gz dfelf-0.1.9:
pip install dfelf-0.1.9.tar.gz