摘要:笔者在今天的工作中,遇到了一个需求,那就是如何将字符串生成。比如,需要把字符串这是测试文件生成为该中含有文字这是测试文件。
笔者在今天的工作中,遇到了一个需求,那就是如何将Python字符串生成PDF。比如,需要把Python字符串‘这是测试文件’生成为PDF, 该PDF中含有文字‘这是测试文件’。
经过一番检索,笔者决定采用wkhtmltopdf这个软件,它可以将HTML转化为PDF。wkhtmltopdf的访问网址为:https://wkhtmltopdf.org/downloads.html ,读者可根据自己的系统下载对应的文件并安装。安装好wkhtmltopdf,我们再安装这个软件的Python第三方模块——pdfkit,安装方式如下:
pip install pdfkit
我们再讨论如下问题:
如何将Python字符串生成PDF;
如何生成PDF中的表格;
解决PDF生成速度慢的问题。
如何将Python字符串生成PDF 该问题的解决思路还是利用将Python字符串嵌入到HTML代码中解决,注意换行需要用
标签,示例代码如下:
import pdfkit # PDF中包含的文字 content = "这是一个测试文件。" + "
" + "Hello from Python!" html = "" ""%content # 转换为PDF pdfkit.from_string(html, "./test.pdf")%s
输出的结果如下:
Loading pages (1/6)
Counting pages (2/6)
Resolving links (4/6)
Loading headers and footers (5/6)
Printing pages (6/6)
Done
生成的test.pdf如下:
如何生成PDF中的表格接下来我们考虑如何将csv文件转换为PDF中的表格,思路还是利用HTML代码。示例的iris.csv文件(部分)如下:
将csv文件转换为PDF中的表格的Python代码如下:
import pdfkit # 读取csv文件 with open("iris.csv", "r") as f: lines = [_.strip() for _ in f.readlines()] # 转化为html中的表格样式 td_width = 100 content = "
%s | "%(td_width, _) for _ in lines[i].split(",")])+"
生成的PDF文件为iris.pdf,部分内容如下:
解决PDF生成速度慢的问题用pdfkit生成PDF文件虽然方便,但有一个比较大的缺点,那就是生成PDF的速度比较慢,这里我们可以做个简单的测试,比如生成100份PDF文件,里面的文字为“这是第*份测试文件!”。Python代码如下:
import pdfkit import time start_time = time.time() for i in range(100): content = "这是第%d份测试文件!"%(i+1) html = "" "%s" % content # 转换为PDF pdfkit.from_string(html, "./test/%s.pdf"%(i+1)) end_time = time.time() print("一共耗时:%s 秒." %(end_time-start_time))
在这个程序中,生成100份PDF文件一共耗时约192秒。输出结果如下:
...... Loading pages (1/6) Counting pages (2/6) Resolving links (4/6) Loading headers and footers (5/6) Printing pages (6/6) Done 一共耗时:191.9226369857788 秒.
如果想要加快生成的速度,我们可以使用多线程来实现,主要使用concurrent.futures模块,完整的Python代码如下:
import pdfkit import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED start_time = time.time() # 函数: 生成PDF def convert_2_pdf(i): content = "这是第%d份测试文件!"%(i+1) html = "" "%s" % content # 转换为PDF pdfkit.from_string(html, "./test/%s.pdf"%(i+1)) # 利用多线程生成PDF executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10) # 可以自己调整max_workers,即线程的个数 # submit()的参数: 第一个为函数, 之后为该函数的传入参数,允许有多个 future_tasks = [executor.submit(convert_2_pdf, i) for i in range(100)] # 等待所有的线程完成,才进入后续的执行 wait(future_tasks, return_when=ALL_COMPLETED) end_time = time.time() print("一共耗时:%s 秒." %(end_time-start_time))
在这个程序中,生成100份PDF文件一共耗时约41秒,明显快了很多~
注意:不妨了解下笔者的微信公众号: Python爬虫与算法(微信号为:easy_web_scrape), 欢迎大家关注~
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