使用apache.tika判断文件类型

通过介绍如何使用Apache Tika库,该博客详细阐述了如何克服仅依赖后缀名或文件头信息判断文件类型的局限性,提供了一种更准确的文件类型判断方法。

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判断文件类型一般可采用两种方式
  1. 后缀名判断
    简单易操作,但无法准确判断类型
  2. 文件头信息判断
    通常可以判断文件类型,但有些文件类型无法判断(如word和excel头信息的前几个字节是一样的,无法判断)

使用apache.tika可轻松解决以上两种方式存在的问题


使用apache.tika判断文件类型

1. maven依赖
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.tika/tika-core -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.tika</groupId>
    <artifactId>tika-core</artifactId>
    <version>1.9</version>
</dependency>
2. 具体实现
    private static String getMimeType(File file) {
        if (file.isDirectory()) {
            return "the target is a directory";
        }

        AutoDetectParser parser = new AutoDetectParser();
        parser.setParsers(new HashMap<MediaType, Parser>());

        Metadata metadata = new Metadata();
        metadata.add(TikaMetadataKeys.RESOURCE_NAME_KEY, file.getName());

        InputStream stream;
        try {
            stream = new FileInputStream(file);
            parser.parse(stream, new DefaultHandler(), metadata, new ParseContext());
            stream.close();
        } catch (TikaException | SAXException | IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return metadata.get(HttpHeaders.CONTENT_TYPE);
    }
3. 常见文件类型
MimeType文件类型
application/mswordword(.doc)
application/vnd.ms-powerpointpowerpoint(.ppt)
application/vnd.ms-excelexcel(.xls)
application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.documentword(.docx)
application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentationpowerpoint(.pptx)
application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheetexcel(.xlsx)
application/x-rar-compressedrar
application/zipzip
application/pdfpdf
video/*视频文件
image/*图片文件
text/plain纯文本
text/csscss文件
text/htmlhtml文件
text/x-java-sourcejava源代码
text/x-csrcc源代码
text/x-c++srcc++源代码
### YOLOv8Ubuntu上的安装与使用 #### Python环境准备 为了确保YOLOv8能够正常运行,在Ubuntu上需先准备好Python环境。对于Python的安装,可以利用系统的包管理器完成此操作。通过执行命令`sudo apt-get install python3 python3-pip`来获取最新稳定版的Python及其pip工具[^1]。 #### 虚拟环境创建 建议在一个隔离的环境中工作以避免不同项目间的依赖冲突。这里采用Conda作为虚拟环境管理工具,它允许轻松切换不同的Python版本并处理复杂的软件栈。具体来说,可以通过下面几条指令建立名为myYolov8的新环境,并指定Python版本为3.8: ```bash conda create --name myYolov8 python=3.8 conda activate myYolov8 ``` #### 安装PyTorch及相关组件 考虑到GPU加速的需求,针对CUDA 11.7平台下的PyTorch安装至关重要。这一步骤涉及到了解压特定版本号(如1.13.1)以及对应的视觉库vision和音频处理库audio。完整的安装语句如下所示: ```bash pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` #### Ultralytics库集成 最后也是最关键的部分就是引入Ultralytics官方发布的YOLOv8模型实现。只需简单地调用pip命令即可快速部署该库到当前活跃的工作空间内: ```bash pip install ultralytics ``` 至此,整个YOLOv8框架已经在Ubuntu操作系统之上搭建完毕,接下来就可以着手编写检测脚本或是探索更多高级特性了。
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