1.5.2 从简单到实用

1.5.2 从简单到实用

 

启动新项目,开头通常不知道到结束时代码会是什么样子,在这个阶段,代码演变很迅速。但随着项目逐渐成熟,架构更加固定,我们更关心的是解决方案的可靠性,而不是灵活性。有趣的是,这些要求并不会反映在我们所使用的编程语言和工具中;而 F# 在工具和语言两方面都很好地体现这些要求,单从这点来看,F# 就有吸引力。

 

F# 开发过程简介

 

使用F# 交互式工具,用户能够在编写代码的同时立即进行验证、测试,这个工具在开发的初期非常有用,我们可以用它来尝试不同的方法,并选择最好的一个。此外,当解决一些问题时,对是否是最佳算法,没有十足把握,但可以立即进行尝试。写 F# 代码,根本不需要花很多时间进行调试。程序第一次编译并运行,就已经以交互方式测试了程序的主要部分。

早期的测试,主要是尝试用各种不同的输入执行代码,以交互方式验证代码能够运行;在后期,可将这些代码段转换成单元测试,所以,测试(testing)有着不同的含义。对于项目比较成熟的版本,我们可以使用工具,如 Visual Studio 调试器,或其他单元测试框架。

F# 作为一种语言,也反映了这一方向。着手解决任何问题,为了使开始时代码尽可能简单,只需要写一些最基本的函数式结构;随后,当找到解决问题的正确方向时,必须使代码更精致;最后,要使用更多的高级功能,使代码更可靠,更易于归档,更方便从其他 .NET 语言进行访问,如 C#。

 

我们现在就来看看实际的开发进程。我们将使用几个F# 构造,但不过多地关注代码,主要是看开发风格如何随着程序的进展而改变。

内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片和扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径和语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解和实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化据(如图片、扫描件)到结构化据(如文本文件)的转换,便于后续的据分析和处理;③ 提供了一种解决纸质文档字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库和配置参能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参后再大规模应用。
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