【python】Python将100个PDF文件对应的json文件存储到MySql数据库(源码)【独一无二】

简介: 【python】Python将100个PDF文件对应的json文件存储到MySql数据库(源码)【独一无二】



1. 需求描述

给100篇PDF文件与其一一对应的json文件,假定这一百篇PDF文件存储于D盘的名为100PDF的文件夹中,json文件存储在D盘名为100JSON的文件夹中。

要求

1.利用python对接数据库,将这100篇PDF和对应的JSON文件存储在名为Mypdf的数据库中。

2.写一段python代码,能够调用这100篇 PDF和其对应的JSON文件。

100_PDF_MetaData.json 部分内容如下:

{
    "elsevier_05cbcb9ef5629bc25e84df43572f9d1eddb9a35f": {
        "date": "1981-12-01T00:00:00",
        "ref_paper": [],
        "conference": "",
        "keywords": [],
        "year": 1981,
        "author": {
            "affiliation": [
                "Chemistry Department, B-017, University of California at San Diego, La Jolla, CA 92093 U.S.A.",
                "Chemistry Department, B-017, University of California at San Diego, La Jolla, CA 92093 U.S.A."
            ],
            "name": [
                "R.W. Carlson",
                "G.W. Lugmair"
            ]
        },
        "last_page": 8,
        "link": "https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/0012821X81901126",
        "abstract": "Pristine samples from the lunar highlands potentially offer important information bearing on the nature of early crustal development on all the terrestrial planets. One apparently unique sample of this group of lunar crustal rocks, the feldspathic lherzolite 67667, was studied utilizing the Sm-Nd radiometric system in an attempt to define its age and the implications of that age for the evolution of the lunar highlands. Data for 67667 precisely define an isochron corresponding to an age of 4.18\u00b10.07 AE. The observed lack of disturbance of the Sm-Nd system of this sample may suggest that this time marks its crystallization at shallow depth in the lunar crust. However, the possibility that this age, as well as those of other highland rocks, indicate the time of their impact-induced excavation from regions deep enough in the lunar crust to allow subsolidus isotopic equilibrium to be produced or maintained between their constituent minerals is also considered. Taken together, bulk rock Sm-Nd data for four \u201chigh-Mg\u201d rocks, including 67667, indicate that the chemical characteristics of all their source materials were established 4.33\u00b10.08 AE ago and were intimately associated with the parent materials of KREEP. This finding provides more support for the concept of a large-scale differentiation episode early in lunar history. The possible roles of the crystallization of a global magma ocean, endogenous igneous activity, and of planetesimal impact, in producing the observed geochemical and chronological aspects of lunar highland rocks are discussed.",
        "title": "Sm-Nd age of lherzolite 67667: implications for the processes involved in lunar crustal formation",
        "paper_id": "elsevier_05cbcb9ef5629bc25e84df43572f9d1eddb9a35f",
        "volume": 56,
        "update_time": "2022-07-16T14:06:08.117141",
        "journal": "Earth and Planetary Science Letters",
        "issn": "0012-821X",
        "first_page": 1,
        "publisher": "elsevier",
        "doi": "10.1016/0012-821X(81)90112-6"
    },
    ....略...
 }

pdf文档内容如下:


2. 结果展示

json数据表:

关注公众号,回复 “PDF数据库存储” 获取源码👇👇👇

论文内容数据表:

关注公众号,回复 “PDF数据库存储” 获取源码👇👇👇


3. 代码分析

当然,让我们更详细地分析这段代码的每个部分:

3. 1 导入模块

  • os:用于文件和目录操作,如遍历目录和打开文件。
  • pymysql:一个Python库,用于连接和操作MySQL数据库。
  • PyPDF2:Python库,用于读取PDF文件。
  • json:内置库,用于处理JSON数据,这里主要用于读取JSON文件。

3.2 数据库配置

  • db_config:一个字典,包含连接MySQL数据库所需的信息(如主机、用户、密码、数据库名)。

3.3 数据库连接

  • 使用pymysql.connect建立到MySQL的连接。
  • cursor对象用于执行SQL命令。

3.4 创建数据库表

  • CREATE TABLE SQL语句被用来创建两个表:paper_metadata(存储论文的元数据)和paper_content(存储论文的PDF内容)。
  • IF NOT EXISTS确保如果表已存在,不会重复创建。

3.5 数据插入函数

  • insert_metadata:将JSON中的元数据插入paper_metadata表。这里处理了如作者、出版日期等多种字段。
  • insert_content:将PDF文件的内容插入paper_content表。这里只提取了PDF的第一页内容。
  • 使用cursor.execute来执行SQL插入命令,并且在每次插入后调用connection.commit来提交事务。

3.6 加载和处理JSON数据

  • 从指定路径加载JSON文件,其中包含与PDF文件相关联的元数据。
  • 遍历一个特定目录中的PDF文件,使用PyPDF2读取每个文件,提取第一页内容。
  • 对于每个PDF,如果它的ID在JSON元数据中,它的内容和元数据将被插入到数据库中。

3.7数据检索函数

  • retrieve_data:根据paper_idpaper_metadatapaper_content表中检索信息。
  • 使用cursor.execute执行查询,并通过cursor.fetchone获取结果。

1.8 示例检索和清理

  • 使用retrieve_data函数来检索特定paper_id的数据。
  • 如果找到数据,它将被打印出来;如果没有,会打印一条消息表示没有找到数据。
  • 最后,代码清理部分关闭了数据库游标和连接。

部分代码

部分代码如下:

import os
import pymysql
from PyPDF2 import PdfReader
import json

# 数据库配置
db_config = {
    'host': '127.0.0.1',
    'user': 'root',
    'password': 'root',
    'database': 'Mypdf'
}


# 连接数据库
connection = pymysql.connect(**db_config)
cursor = connection.cursor()

# 创建表格 - paper_metadata
cursor.execute("""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS paper_metadata (
        paper_id VARCHAR(255) PRIMARY KEY,
        # ...略....
    )
""")

# 创建表格 - paper_content
cursor.execute("""
      ...略
      (源码关注公众号:测试开发自动化, 
       回复 “PDF数据库存储” 获取)
""")


# 插入数据的函数 - paper_metadata
def insert_metadata(paper_id, json_data):
    query = """
        INSERT INTO paper_metadata (paper_id, title, date, year, abstract, authors, affiliations, last_page, first_page, link, ref_paper, conference, keywords, volume, update_time, journal, issn, publisher, doi)
        VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)
    """
    authors = ', '.join(json_data['author']['name'])
    affiliations = ', '.join(json_data['author']['affiliation'])
    cursor.execute(query, (paper_id, json_data['title'], json_data['date'], json_data['year'], json_data['abstract'], authors, affiliations, json_data['last_page'], json_data['first_page'], json_data['link'], str(json_data['ref_paper']), json_data['conference'], str(json_data['keywords']), json_data['volume'], json_data['update_time'], json_data['journal'], json_data['issn'], json_data['publisher'], json_data['doi']))
    connection.commit()

 ...略

# 检索数据的函数
def retrieve_data(paper_id):
    # 查询metadata表
    query_metadata = "SELECT * FROM paper_metadata WHERE paper_id = %s"
  # ...略
  
    # 查询content表
    query_content = "SELECT pdf_content FROM paper_content WHERE paper_id = %s"
    # ...略


# 检索数据的示例
result = retrieve_data("elsevier_05cbcb9ef5629bc25e84df43572f9d1eddb9a35f")
if result:
    print(result)
else:
    print("No data found for this paper ID.")

# 关闭连接
cursor.close()
connection.close()

关注公众号,回复 “PDF数据库存储” 获取源码👇👇👇


相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
11月前
|
数据可视化 Linux iOS开发
Python脚本转EXE文件实战指南:从原理到操作全解析
本教程详解如何将Python脚本打包为EXE文件,涵盖PyInstaller、auto-py-to-exe和cx_Freeze三种工具,包含实战案例与常见问题解决方案,助你轻松发布独立运行的Python程序。
2478 2
|
10月前
|
监控 机器人 编译器
如何将python代码打包成exe文件---PyInstaller打包之神
PyInstaller可将Python程序打包为独立可执行文件,无需用户安装Python环境。它自动分析代码依赖,整合解释器、库及资源,支持一键生成exe,方便分发。使用pip安装后,通过简单命令即可完成打包,适合各类项目部署。
1702 68
|
11月前
|
JavaScript API PHP
WordPress/Laravel企业官网源码-自适应多端SEO-前后端分离源码含数据库与部署文档​
本文详解如何结合WordPress与Laravel构建现代化企业官网,涵盖响应式设计、SEO优化、前后端分离、数据库安全及自动化部署。通过实战案例展示性能提升成果,并展望AI、云原生与区块链的未来融合方向,助力企业实现数字化增长。
【PDF提取内容改名】批量提取PDF指定区域内容重命名PDF文件,PDF自动提取内容命名的方案和详细步骤
本工具可批量提取PDF中的合同编号、日期、发票号等关键信息,支持PDF自定义区域提取并自动重命名文件,适用于合同管理、发票处理、文档归档和数据录入场景。基于iTextSharp库实现,提供完整代码示例与百度、腾讯网盘下载链接,助力高效处理PDF文档。
1641 40
|
编译器 Python
如何利用Python批量重命名PDF文件
本文介绍了如何使用Python提取PDF内容并用于文件重命名。通过安装Python环境、PyCharm编译器及Jupyter Notebook,结合tabula库实现PDF数据读取与处理,并提供代码示例与参考文献。
|
缓存 数据可视化 Linux
Python文件/目录比较实战:排除特定类型的实用技巧
本文通过四个实战案例,详解如何使用Python比较目录差异并灵活排除特定文件,涵盖基础比较、大文件处理、跨平台适配与可视化报告生成,助力开发者高效完成目录同步与数据校验任务。
366 0
|
安全 Linux 网络安全
Python极速搭建局域网文件共享服务器:一行命令实现HTTPS安全传输
本文介绍如何利用Python的http.server模块,通过一行命令快速搭建支持HTTPS的安全文件下载服务器,无需第三方工具,3分钟部署,保障局域网文件共享的隐私与安全。
3126 0
|
数据管理 开发工具 索引
在Python中借助Everything工具实现高效文件搜索的方法
使用上述方法,你就能在Python中利用Everything的强大搜索能力实现快速的文件搜索,这对于需要在大量文件中进行快速查找的场景尤其有用。此外,利用Python脚本可以灵活地将这一功能集成到更复杂的应用程序中,增强了自动化处理和数据管理的能力。
1001 0
|
11月前
|
缓存 关系型数据库 BI
使用MYSQL Report分析数据库性能(下)
使用MYSQL Report分析数据库性能
639 158
|
11月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
自建数据库如何迁移至RDS MySQL实例
数据库迁移是一项复杂且耗时的工程,需考虑数据安全、完整性及业务中断影响。使用阿里云数据传输服务DTS,可快速、平滑完成迁移任务,将应用停机时间降至分钟级。您还可通过全量备份自建数据库并恢复至RDS MySQL实例,实现间接迁移上云。

推荐镜像

更多