


Wie füge ich mit Python und externen Modulen Text zu vorhandenem PDF hinzu?
Mit Python Text zu vorhandenem PDF hinzufügen
Bei der Arbeit mit PDF-Dokumenten kommt es häufig vor, dass zusätzlicher Text hinzugefügt werden muss. Dies kann von einfachen Anmerkungen bis hin zu komplexen Wasserzeichen reichen. Da es keine integrierte Python-Bibliothek zum Bearbeiten von PDFs gibt, müssen externe Module eingesetzt werden, um diese Funktionalität zu erreichen.
PyPDF und ReportLab
PyPDF und ReportLab sind zwei beliebte Optionen zum Bearbeiten von PDFs in Python . Allerdings bietet keines dieser Module eine direkte Unterstützung für die Bearbeitung bestehender PDF-Dateien. Sie werden hauptsächlich zum Erstellen neuer PDFs mit benutzerdefinierten Inhalten verwendet.
Kombination von PyPDF und ReportLab
Um Text zu einem vorhandenen PDF hinzuzufügen, kann eine Kombination aus PyPDF und ReportLab verwendet werden. Hier ist ein detailliertes Beispiel, das sowohl unter Windows als auch unter Linux funktioniert:
Beispielcode:
Python 2.7:
<code class="python">from pyPdf import PdfFileWriter, PdfFileReader import StringIO from reportlab.pdfgen import canvas from reportlab.lib.pagesizes import letter packet = StringIO.StringIO() can = canvas.Canvas(packet, pagesize=letter) can.drawString(10, 100, "Hello world") can.save() # move to the beginning of the StringIO buffer packet.seek(0) # create a new PDF with Reportlab new_pdf = PdfFileReader(packet) # read your existing PDF existing_pdf = PdfFileReader(file("original.pdf", "rb")) output = PdfFileWriter() # add the "watermark" (which is the new pdf) on the existing page page = existing_pdf.getPage(0) page.mergePage(new_pdf.getPage(0)) output.addPage(page) # finally, write "output" to a real file outputStream = file("destination.pdf", "wb") output.write(outputStream) outputStream.close()</code>
Python 3 .x:
<code class="python">from PyPDF2 import PdfFileWriter, PdfFileReader import io from reportlab.pdfgen import canvas from reportlab.lib.pagesizes import letter packet = io.BytesIO() can = canvas.Canvas(packet, pagesize=letter) can.drawString(10, 100, "Hello world") can.save() # move to the beginning of the StringIO buffer packet.seek(0) # create a new PDF with Reportlab new_pdf = PdfFileReader(packet) # read your existing PDF existing_pdf = PdfFileReader(open("original.pdf", "rb")) output = PdfFileWriter() # add the "watermark" (which is the new pdf) on the existing page page = existing_pdf.pages[0] page.merge_page(new_pdf.pages[0]) output.add_page(page) # finally, write "output" to a real file output_stream = open("destination.pdf", "wb") output.write(output_stream) output_stream.close()</code>
Diese Lösung kombiniert effektiv die Flexibilität von ReportLab zum Erstellen von Wasserzeichentext mit den Seitenbearbeitungsfunktionen von PyPDF.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie füge ich mit Python und externen Modulen Text zu vorhandenem PDF hinzu?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
