PDF to Word

PDF to Word Converter | PDF to DOC Conversion API

PDF არის ერთ-ერთი ფართოდ გამოყენებული ფაილის ფორმატი ინფორმაციის გაზიარებისთვის. ის პოპულარულია იმის გამო, რომ ინარჩუნებს დოკუმენტის ერთგულებას ყველა პლატფორმაზე და ყველა მოწყობილობაზე (დესკტოპი, მობილური და ა.შ.).თუმცა, თუ PDF ფაილში რაიმე ცვლილების შეტანა გვჭირდება, უნდა გამოვიყენოთ კონკრეტული აპლიკაციები PDF დოკუმენტების გასახსნელად და რედაქტირებისთვის. მაგრამ დიდი რაოდენობის განახლებისთვის, PDF ფაილების Word დოკუმენტებად გადაქცევა ერთ-ერთი ეფექტური გამოსავალია. ასევე, ნაყარი კონვერტაციისთვის, პროგრამირების SDK ეფექტური გამოსავალია. ამ სტატიაში ჩვენ განვიხილავთ დეტალებს, თუ როგორ უნდა გადაიყვანოთ PDF Word-ში Python SDK-ის გამოყენებით.

სიტყვების დამუშავების API

Aspose.Words Cloud არის ჩვენი ჯილდოს მფლობელი REST-ზე დაფუძნებული API, რომელიც გთავაზობთ Word ფაილების შექმნის, რედაქტირებისა და გარდაქმნის შესაძლებლობებს HTML, JPEG, PNG და სხვა მხარდაჭერილი ფაილის ფორმატები. ამავდროულად, ის ასევე მხარს უჭერს PDF დოკუმენტების ჩატვირთვის და MS Word-ზე გადაცემის შესაძლებლობებს (DOCX, DOC, DOT, RTF, DOCM) ან OpenDocument (ODT, OTT).ამ კონვერტაციის შესასრულებლად, არ არის საჭირო მესამე მხარის პროგრამული უზრუნველყოფის ჩამოტვირთვა ან ინსტალაცია და შეასრულეთ ყველა კონვერტაცია Cloud-ში ჩვენი დოკუმენტების დამუშავების ძრავის გამოყენებით. ახლა იმისათვის, რომ განხორციელდეს დოკუმენტის კონვერტაციის ოპერაცია Python აპლიკაციაში, თქვენ უნდა სცადოთ გამოიყენოთ Aspose.Words Cloud SDK for Python, რომელიც არის შეფუთვა Cloud API-ის გარშემო.

ინსტალაცია

SDK ხელმისაწვდომია ჩამოსატვირთად PIP და GitHub-ზე. შეასრულეთ შემდეგი ბრძანება ბრძანების ხაზის ტერმინალზე, რომ დააინსტალიროთ SDK

pip install aspose-words-cloud

PyCharm IDE

თუ იყენებთ PyCharm IDE-ს, შეგიძლიათ პირდაპირ დაამატოთ SDK, როგორც დამოკიდებულება თქვენს პროექტში.

ფაილი ->პარამეტრები ->პროექტი ->პითონის თარჯიმანი ->asposewordscloud

PyCharm პარამეტრები

სურათი 1: - PyCharm პარამეტრების ვარიანტი.

PDF-ზე Word-ის კონვერტაციის API

სურათი 2: - Aspose.Words Python Package.

PDF-დან Word-ის გადამყვანი პითონის გამოყენებით

გთხოვთ, მიჰყევით ქვემოთ მოცემულ ინსტრუქციას, რომ შეასრულოთ PDF ფაილის Word ფორმატში გადაყვანა.

  • ჯერ უნდა შევქმნათ ApiClient ობიექტი და არგუმენტებად გადავიტანოთ ClientID და ClientSecret დეტალები.
  • მეორეც, შექმენით WordsApi-ს ინსტანცია ApiClient-ის ინსტანციის არგუმენტად გადაცემისას.
  • მესამე, ატვირთეთ PDF ფაილი Cloud საცავში UploadFileRequest(..) მეთოდის გამოყენებით.
  • ახლა შექმენით SaveOptionsData ობიექტის ობიექტი, სადაც განვსაზღვრავთ docx-ს ექსპორტის ფორმატად.
  • შემდეგი ნაბიჯი არის SaveAsRequest-ის ინსტანციის შექმნა, რომელიც არგუმენტად იღებს PDF ფაილის სახელს და SaveOptionsData ობიექტს.
  • და ბოლოს, გამოიძახეთ WordsApi კლასის saveas(..) კონვერტაციის ოპერაციის შესასრულებლად.
# დამატებითი ნიმუშებისთვის ეწვიეთ https://github.com/aspose-words-cloud/aspose-words-cloud-python
# ინიციალიზაცია Aspose.Words Python ობიექტი
words_api = WordsApi("6185429e-17ce-468d-bb81-a51ac9d96c16","73a07e2fb010f559e482d854fe5a8f49")

# შეიყვანეთ PDF დოკუმენტი
inputFileName = 'awesome_table_in_pdf.pdf'
# შედეგად მიღებული Word დოკუმენტის სახელი
resultantFile = 'Converted.docx'

# ატვირთეთ PDF დოკუმენტი Cloud Storage-ში
words_api.upload_file(asposewordscloud.models.requests.UploadFileRequest(open(inputFileName, 'rb'), "", None))

# დოკუმენტის ექსპორტის პარამეტრები
request_save_options_data = asposewordscloud.SaveOptionsData(save_format='docx', file_name=resultantFile)

# შექმენით Document SaveAs მოთხოვნა შეყვანის PDF სახელისა და სიტყვების ექსპორტის ვარიანტების გავლისას
request = asposewordscloud.models.requests.SaveAsRequest(name=inputFileName,
                                                             save_options_data=request_save_options_data,
                                                             folder=None)
# კონვერტაციის ოპერაციის დაწყება
result = words_api.words_api.save_as(request)
# დაბეჭდეთ შედეგი კონსოლში
print("Result {}".format(result))

ზემოთ მოცემულ კოდის ნაწყვეტში გამოყენებული ფაილების ნიმუშის ჩამოტვირთვა შესაძლებელია awesometableinpdf.pdf და Converted.docx-დან.

PDF-დან DOC-ში cURL ბრძანების გამოყენებით

სხვა REST API-ების მსგავსად, Aspose.Words Cloud-ზე წვდომა ასევე შესაძლებელია cURL ბრძანებების საშუალებით. მაგრამ სანამ გავაგრძელებთ API წვდომას, ჩვენ გვჭირდება JWT წვდომის ტოკენის გენერირება Aspose.Cloud dashboard-ზე მითითებულ კლიენტის სერთიფიკატების საფუძველზე. გთხოვთ, შეასრულოთ შემდეგი cURL ბრძანება JWT წვდომის ნიშნის გენერირებისთვის.

curl -v "https://api.aspose.cloud/connect/token" \
-X POST \
-d "grant_type=client_credentials&client_id=4ccf1790-accc-41e9-8d18-a78dbb2ed1aa&client_secret=caac6e3d4a4724b2feb53f4e460eade3" \
-H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
-H "Accept: application/json"

ახლა ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ შემდეგი ბრძანება Cloud საცავში არსებული PDF ფაილების Word ფორმატში გადასაყვანად. შემდეგ ბრძანებაში ჩვენ გამოვიყენეთ -o პარამეტრი ლოკალურ დისკზე გამოსავლის შესანახად.

curl -X GET "https://api.aspose.cloud/v4.0/words/awesome_table_in_pdf.pdf?format=docx" \
-H  "accept: application/octet-stream" \
-H  "Authorization: Bearer <JWT Token>" \
-o Converted.docx

გთხოვთ, გამოიყენოთ შემდეგი ბრძანება, თუ გჭირდებათ გამომავალი word დოკუმენტის პირდაპირ შენახვა Cloud საცავში. გთხოვთ გაითვალისწინოთ outPath მოთხოვნის პარამეტრი შემდეგ ბრძანებაში.

curl -X GET "https://api.aspose.cloud/v4.0/words/awesome_table_in_pdf.pdf?format=docx&outPath=newResultant.docx" \
-H  "accept: application/octet-stream" \
-H  "Authorization: Bearer <JWT Token>"

დასკვნა

ამ სტატიაში ჩვენ გამოვიკვლიეთ Aspose.Words Cloud-ის საოცარი შესაძლებლობები იმის შესახებ, თუ როგორ უნდა გადაიყვანოთ PDF Word-ად Python API-ის გამოყენებით. ანალოგიურად, ჩვენ ასევე გამოვიკვლიეთ დეტალები, რომ შეგვიძლია PDF-ის ექსპორტი DOC-ში ან სხვა მხარდაჭერილ ფორმატებში cURL ბრძანებების გამოყენებით. გარდა ამისა, თქვენ ასევე შეგიძლიათ სცადოთ API-ზე წვდომა ვებ ბრაუზერში [Swagger ინტერფეისის] გამოყენებით 21. გარდა ამისა, Cloud SDK შემუშავებულია MIT ლიცენზიით, ამიტომ მისი სრული კოდი ხელმისაწვდომია GitHub საცავში.

თუ API-ს გამოყენებისას რაიმე პრობლემას წააწყდებით ან გაქვთ რაიმე დაკავშირებული შეკითხვა, გთხოვთ დაგვიკავშირდეთ [პროდუქტის მხარდაჭერის უფასო ფორუმის] მეშვეობით 23.

დაკავშირებული სტატიები

ჩვენ გირჩევთ ეწვიოთ შემდეგ ბმულებს მეტის გასაგებად: