解锁文档力量:用Python轻松合并DOC文档内容

本文介绍如何使用Python和wxPython创建GUI工具,自动合并指定文件夹中的DOC文档内容,形成TXT文件,以简化文档管理并提高工作效率。

导读:在数字化时代,我们时常需要处理大量的文档文件,并希望能够高效地提取和整合其中的信息。本文将介绍如何利用Python和wxPython模块,打开指定文件夹中的DOC文档,并将它们的内容合并成一个便捷的TXT文档。通过这个简单而强大的工具,我们可以轻松解锁文档的力量,提高工作效率和信息整合的便捷性。

随着信息技术的迅速发展和普及,我们在工作和学习中常常需要处理大量的文档文件,如报告、论文、合同等。这些文档中蕴藏着丰富的信息和知识,但如何高效地提取和整合其中的内容一直是一个挑战。随着人工智能和自动化技术的不断发展,我们可以借助强大的编程工具来处理这一问题,实现自动化的文档内容合并。

在本文中,我们将介绍如何利用Python编程语言和wxPython模块,打开指定文件夹中的DOC文档,并将它们的内容合并成一个便捷的TXT文档。这个过程不仅简单高效,而且无需复杂的操作和专业的软件,只需几行Python代码即可完成。

首先,我们需要安装所需的Python库。在这个例子中,我们将使用wxPython库来创建一个简单的图形用户界面(GUI),以便我们可以选择要合并的文件夹。另外,我们还需要安装pip install pywin32库来处理DOC文档,以及将内容提取到TXT文件中。

C:\pythoncode\new\megerdocxfile.py

import wx
import os
import win32com.client as win32

class MyFrame(wx.Frame):
    def __init__(self, parent, title):
        super(MyFrame, self).__init__(parent, title=title, size=(400, 200))
        panel = wx.Panel(self)
        
        self.dir_picker = wx.DirPickerCtrl(panel, style=wx.DIRP_DIR_MUST_EXIST)
        self.btn_merge = wx.Button(panel, label='合并')
        
        sizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
        sizer.Add(wx.StaticText(panel, label='选择要合并的文件夹:'), 0, wx.ALL, 5)
        sizer.Add(self.dir_picker, 0, wx.EXPAND|wx.ALL, 5)
        sizer.Add(self.btn_merge, 0, wx.ALIGN_CENTER|wx.ALL, 5)
        
        panel.SetSizer(sizer)
        self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_merge, self.btn_merge)
        
    def on_merge(self, event):
        folder_path = self.dir_picker.GetPath()
        
        if not os.path.exists(folder_path):
            wx.MessageBox('指定的文件夹不存在!', '错误', wx.OK | wx.ICON_ERROR)
            return
        
        try:
            word_app = win32.gencache.EnsureDispatch('Word.Application')
            merged_text = ''
            
            doc_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.doc')]
            if not doc_files:
                wx.MessageBox('文件夹中没有找到任何DOC文件!', '错误', wx.OK | wx.ICON_ERROR)
                return
            
            for doc_file in doc_files:
                doc_path = os.path.join(folder_path, doc_file)
                doc = word_app.Documents.Open(doc_path)
                content = doc.Content.Text
                merged_text += content + '\n'
                doc.Close()
            
            word_app.Quit()
            
            txt_file_path = os.path.join(folder_path, 'merged_text.txt')
            with open(txt_file_path, 'w', encoding='utf-8') as txt_file:
                txt_file.write(merged_text)
            
            wx.MessageBox('合并完成!', '成功', wx.OK | wx.ICON_INFORMATION)
            
        except Exception as e:
            wx.MessageBox(f'合并过程中发生错误:{str(e)}', '错误', wx.OK | wx.ICON_ERROR)

app = wx.App()
frame = MyFrame(None, 'DOC文件合并')
frame.Show()
app.MainLoop()

在安装好所需的库之后,我们可以开始编写代码。首先,我们导入所需的库:

import wx
import os
import win32com.client as win32

接下来,我们创建一个GUI窗口,使用wxPython的DirPickerCtrl控件来选择要合并的文件夹,并添加一个按钮用于触发合并操作。

class MyFrame(wx.Frame):
    def __init__(self, parent, title):
        super(MyFrame, self).__init__(parent, title=title, size=(400, 200))
        panel = wx.Panel(self)
        
        self.dir_picker = wx.DirPickerCtrl(panel, style=wx.DIRP_DIR_MUST_EXIST)
        self.btn_merge = wx.Button(panel, label='合并')
        
        sizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
        sizer.Add(wx.StaticText(panel, label='选择要合并的文件夹:'), 0, wx.ALL, 5)
        sizer.Add(self.dir_picker, 0, wx.EXPAND|wx.ALL, 5)
        sizer.Add(self.btn_merge, 0, wx.ALIGN_CENTER|wx.ALL, 5)
        
        panel.SetSizer(sizer)
        self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_merge, self.btn_merge)

在合并按钮被点击时,我们需要执行以下操作:
1. 获取所选文件夹的路径。
2. 检查文件夹是否存在,如果不存在则提示错误信息。
3. 遍历文件夹中的所有DOC文档,将其内容提取并合并到一个字符串中。
4. 将合并后的内容写入一个TXT文件,并保存在同一文件夹中。

    def on_merge(self, event):
        folder_path = self.dir_picker.GetPath()
        
        if not os.path.exists(folder_path):
            wx.MessageBox('指定的文件夹不存在!', '错误', wx.OK | wx.ICON_ERROR)
            return
        
        try:
            word_app = win32.gencache.EnsureDispatch('Word.Application')
            merged_text = ''
            
            doc_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.doc')]
            if not doc_files:
                wx.MessageBox('文件夹中没有找到任何DOC文件!', '错误', wx.OK | wx.ICON_ERROR)
                return
            
            for doc_file in doc_files:
                doc_path = os.path.join(folder_path, doc_file)
                doc = word_app.Documents.Open(doc_path)
                content = doc.Content.Text
                merged_text += content + '\n'
                doc.Close()
            
            word_app.Quit()
            
            txt_file_path = os.path.join(folder_path, 'merged_text.txt')
            with open(txt_file_path, 'w', encoding='utf-8') as txt_file:
                txt_file.write(merged_text)
            
            wx.MessageBox('合并完成!', '成功', wx.OK | wx.ICON_INFORMATION)
            
        except Exception as e:
            wx.MessageBox(f'合并过程中发生错误:{str(e)}', '错误', wx.OK | wx.ICON_ERROR)

最后,我们需要创建一个应用程序对象并显示GUI窗口。

app = wx.App()
frame = MyFrame(None, '合并DOC文档内容')
frame.Show()
app.MainLoop()

通过以上代码,我们实现了一个简单而强大的工具,可以帮助我们轻松地合并DOC文档的内容,并将结果保存为一个TXT文件。这样一来,我们可以更加高效地处理大量的文档文件,提取所需的信息,并进行进一步的分析和整合。

总结:
- 本文介绍了如何使用Python和wxPython库来创建一个简单的GUI界面,用于合并DOC文档的内容。
- 我们利用python-docx库来处理DOC文档,并提取其中的内容。
- 通过这个工具,我们可以轻松地将多个DOC文档的内容合并成一个便捷的TXT文件,提高工作效率和信息整合的便捷性。

在这个信息爆炸的时代,解锁文档的力量变得尤为重要。通过利用编程工具和自动化技术,我们可以更加高效地处理大量的文档文件,提取其中的信息,并进行进一步的分析和整合。希望本文能够帮助您发现并利用Python的强大功能,为您的工作和学习带来便利和效率的提升。

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<think>我们有两个引用,分别展示了两种不同的文档查重方法:一种是遍历文件夹内的Word文档,逐段比较相似度;另一种是使用多进程比较两个Word文档内容。用户的需求是编写一个文档查重程序,并将对比结果保存到本地。 根据引用[1]和[2],我们可以提取以下关键点: 1. 读取Word文档:使用`docx`库的`Document`来读取文档内容。 2. 遍历文档:需要遍历指定文件夹下的所有Word文档。 3. 比较内容:使用`difflib.SequenceMatcher`来计算两个文本的相似度。 4. 多进程处理:引用[2]使用了多进程来加速比较过程。 5. 输出结果:将相似度超过一定阈值的内容输出。 用户要求将对比结果保存到本地,因此我们可以将结果写入到一个文本文件中。 设计思路: 1. 读取指定文件夹中的所有Word文档,将每个文档内容存储为一个列表(每个段落为一个元素)。 2. 为了避免重复比较(A与B比较和B与A比较是相同的),我们只比较不同文档对一次,且不比较同一个文档内的段落。 3. 使用多进程或多线程来加速比较过程(可选,如果文档数量多则效果明显)。 4. 对于每一对文档,比较它们的所有段落,计算相似度,如果超过阈值(如0.7),则记录这两个段落以及它们所属的文档名。 5. 将比较结果(包括文档名、段落内容和相似度)写入到一个文本文件中。 注意:引用[1]中比较的是相邻的两个文档(在列表中的位置相邻),但我们需要比较所有文档对。引用[2]中采用了多进程,并且比较的是任意两个文档。 步骤: 1. 读取文件夹,获取所有Word文档的路径。 2. 读取每个Word文档,将文档路径(或文件名)和文档内容(段落列表)存储起来。 3. 生成所有需要比较的文档对(组合,非排列,即只比较一次)。 4. 对于每一对文档,使用一个函数进行比较:遍历第一个文档的每个段落和第二个文档的每个段落,计算相似度,记录超过阈值的匹配。 5. 将结果写入文件。 由于比较量可能很大(文档数多且每个文档段落多),我们可以考虑使用多进程来并行处理文档对的比较。 我们将按照以下步骤编写代码: 1. 导入必要的库:`os`, `difflib`, `docx`, 以及多进程相关的库。 2. 定义读取文档内容的函数。 3. 定义比较两个文档的函数。 4. 主函数:读取文档,生成文档对,使用多进程比较,收集结果并写入文件。 由于多进程之间通信需要,我们将使用一个队列来收集结果,或者使用进程池并在比较函数中直接写入文件(为了避免多个进程同时写文件造成混乱,可以选择每个进程将结果写入同一个文件锁,或者每个进程写入不同的临时文件再合并,或者使用队列由主进程统一写入)。 这里我们采用这样的方式:每个进程将比较结果写入一个队列,然后主进程从队列中取出结果并写入文件。同时,为了避免文件写入混乱,我们使用锁来控制多个进程写队列,但队列本身是线程安全的,所以我们只需要在主进程中写入文件即可。 但是,由于多进程的队列在跨进程时比较复杂,我们可以使用`multiprocessing.Manager`来创建一个共享的列表或者使用`multiprocessing.Queue`。另外,也可以使用进程池,然后通过`apply_async`的回调函数来收集结果。 为了简化,我们可以使用`multiprocessing.Pool`和`map`函数,但是注意我们要传递多个参数,所以可以使用`starmap`。不过,由于我们要比较的是文档对,可以将文档对作为参数列表。 但是,由于结果需要写入同一个文件,我们可以让每个进程返回一个结果列表(包含每次匹配的字符串),然后在主进程中将这些字符串写入文件。 另一种简单的方式:每个进程完成一对文档的比较后,将结果写入一个单独的文件(文件名包含进程号或文档对标识),最后再合并这些文件。但这样可能会产生很多小文件,不太优雅。 这里我们选择使用队列(Queue)来收集结果,然后主进程负责写入。 具体步骤: 1. 定义函数`read_doc(file_path)`:读取一个Word文档,返回一个列表,列表的第一个元素是文件名(或路径),之后是每个段落的文本(去空格后非空的段落)。 2. 定义函数`compare_docs(doc1, doc2, threshold=0.7)`:比较两个文档(每个文档都是通过`read_doc`得到的列表)。该函数返回一个列表,列表中的每个元素是一个字符串,表示一次匹配的结果,格式为: "文档1:[文档名1] 段落:[段落内容]" "文档2:[文档名2] 段落:[段落内容]" "相似度:[相似度值]" 和一行分隔符。 3. 主函数: - 读取文件夹,得到所有文档路径。 - 使用`read_doc`读取每个文档,存储在一个列表`docs`中(每个元素是一个文档的列表,包括文件名和段落)。 - 生成所有文档对:从0到n-1的索引,取一对(i, j)其中i<j。 - 创建一个队列(`multiprocessing.Queue`)用于收集结果。 - 创建进程池,将每个文档对的比较任务提交到进程池。每个任务调用`compare_docs`,并将结果(字符串列表)放入队列。 - 同时,启动一个线程或进程来写入文件(或者等所有任务完成后再写入,但这样如果结果很多可能会占用内存,所以一边读取队列一边写入)。 - 也可以在主进程中等待所有任务完成,然后从队列中取出所有结果再写入。但这样如果结果很多可能会占用大量内存,所以我们一边取一边写。 4. 写入文件:主进程在提交任务后,循环从队列中取出结果(每个结果是一个文档对的匹配结果,是一个字符串列表),然后将这些字符串逐行写入文件。 但是,由于多进程的队列在取空后需要知道所有任务是否完成,我们可以使用进程池的`join`方法和队列的`close`等,这里我们可以使用`multiprocessing.Manager`来管理队列,并使用一个计数器来跟踪任务完成情况。 考虑到复杂度,如果文档数量不多,我们可以不使用多进程,因为多进程会增加代码复杂度。用户可以根据需求选择。这里我们提供两种版本:单进程和多进程。 由于用户没有指定文档数量,我们先写一个单进程版本,然后再改造为多进程版本。 我们先实现单进程版本,并保存结果到文件,然后再考虑多进程优化。 单进程版本步骤: 1. 读取文件夹中所有Word文档(.docx)。 2. 将每个文档读取为:{文件名: 文件名, 内容: 段落列表}。 3. 生成所有文档对(每个文档只与其他文档比较一次)。 4. 打开一个文件用于写入结果。 5. 对于每一对文档doc1, doc2): 遍历doc1的每个段落和doc2的每个段落,计算相似度。 如果相似度大于阈值(0.7),则写入以下信息到文件: "文档1:<doc1的文件名>" "段落:<段落内容>" "文档2:<doc2的文件名>" "段落:<段落内容>" "相似度:<相似度值>" "-----------------------" 6. 关闭文件。 多进程版本改进: 1. 我们将比较一对文档的函数独立出来,该函数不直接写文件,而是返回一个字符串(包含该文档对的所有匹配结果,如果没有匹配则返回空字符串)。 2. 使用进程池,将每个文档对的比较任务提交给进程池。 3. 收集每个文档对的比较结果字符串,并写入文件。 注意:多进程版本中,由于每个进程返回的是字符串(可能很长),如果文档很多,返回的结果可能会很大,所以也可以让每个进程直接写文件(但需要加锁避免写入混乱)。或者,我们使用一个队列,然后有一个专门的写入进程。 这里为了简单,我们使用进程池,然后使用回调函数将结果写入文件(在主进程中顺序写入,避免加锁)。但是,回调函数是由主进程执行的,所以不会出现写入冲突。 具体: pool.apply_async(compare_docs, args=(doc1, doc2, threshold), callback=write_result) write_result函数:将返回的字符串写入文件(如果字符串不为空)。 但是,注意:回调函数是由主进程调用的,所以写入文件时是顺序的,不会冲突。 然而,由于比较函数返回的是该文档对的所有匹配结果的字符串(可能包含多行),我们可以在回调中直接写入。 步骤: - 打开文件(在主进程)。 - 创建进程池。 - 提交任务,回调函数将结果字符串写入文件。 - 等待所有任务完成,关闭进程池和文件。 但是,打开文件在回调函数之前,并且所有回调都在主进程执行,所以我们可以保持文件打开。 实现: 我们编写以下函数: - compare_docs(doc1, doc2, threshold=0.7): doc1和doc2都是列表,第一个元素是文件名,后面是段落。 返回一个字符串,包含了所有匹配的结果(每个匹配的格式如上),如果没有匹配则返回空字符串。 回调函数: def write_result(result): if result: # 非空 with open(output_file, 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(result) 但是,这样每次写入都要打开文件(如果使用'a'模式,每次打开关闭效率不高),所以我们在主进程中一开始打开文件,然后回调函数中写入,最后关闭。但是回调函数中写入时,由于是多进程,但回调是在主进程,所以不会有冲突。注意:文件打开模式为'a',但我们在主进程中打开一次并保持打开,然后每个回调写入,最后关闭。 然而,如果我们在主进程中打开文件,然后传递给回调函数,那么回调函数使用同一个文件对象。但是,由于回调是在主进程按顺序执行(进程池的回调是主进程处理结果的),因此可以安全写入。 所以: with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f: # 创建进程池 pool = multiprocessing.Pool() for pair in doc_pairs: pool.apply_async(compare_docs, args=(pair[0], pair[1], threshold), callback=lambda res: f.write(res) if res else None) pool.close() pool.join() 但是,这样会有问题:回调函数中使用的f是主进程的,并且多个回调同时写?实际上,回调是顺序完成的,因为apply_async提交的任务完成时间不同,但回调在主进程是顺序调用的。所以不会同时写。但是,我们无法保证写入的顺序,但是文档对比较的顺序并不重要。 然而,上面的写法中,文件是在with块中打开的,当with块结束时文件会关闭。但是,回调函数在with块结束后可能还在被调用,这将导致在文件关闭后写入,从而出错。 因此,我们可以在主进程中打开文件,然后不用with块,最后关闭。 修改: f = open(output_file, 'w', encoding='utf-8') pool = multiprocessing.Pool() for pair in doc_pairs: pool.apply_async(compare_docs, args=(pair[0], pair[1], threshold), callback=lambda res: f.write(res) if res else None) pool.close() pool.join() f.close() 但是,注意:回调函数中写入时,如果文件很大,可能需要及时flush。另外,由于回调的顺序不确定,但每个回调写一次,每次写入都是完整的字符串(包含多个匹配,每个匹配有多行),所以不会混淆。 但是,我们需要考虑没有匹配的情况,则不写。 然而,由于每个文档对比较的结果是独立的,我们也可以让每个进程自己写文件(加锁),但是这样可能会频繁加锁解锁,效率可能不高。 基于以上,我们决定采用单进程版本,因为实现简单,除非文档非常多,否则效率也可以接受。如果用户需要多进程,我们再改进。 我们先给出单进程版本的代码,然后给出多进程版本的选项。 单进程版本代码示例: 步骤: 1. 读取文件夹中的所有.docx文件。 2. 读取每个文件的内容(段落列表),并存储为列表,列表的每个元素是(文件名, 段落列表)。 3. 生成所有文档对(注意:文档对是索引(i,j),其中i<j)。 4. 打开输出文件(比如'result.txt')。 5. 对于每个文档对: doc1 = (file1, list1) doc2 = (file2, list2) 遍历list1中的每个段落(跳过空段落),遍历list2中的每个段落(跳过空段落),计算相似度。 如果相似度大于阈值,则写入输出文件。 6. 关闭文件。 代码实现如下: </think>以下是一个基于Python文档查重实现方案,结合引用内容并优化了结果保存功能: ### 完整实现方案 ```python import os import difflib import csv from docx import Document import multiprocessing def read_documents(folder_path): """读取文件夹中的所有Word文档内容""" doc_path_list = [] for root, _, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.docx'): doc_path_list.append(os.path.join(root, file)) documents = [] for path in doc_path_list: doc = Document(path) content = [para.text.strip() for para in doc.paragraphs if para.text.strip()] documents.append({ 'path': path, 'content': content }) return documents def compare_paragraphs(args): """比较两个文档的段落(多进程工作函数)""" doc1, doc2, threshold = args results = [] for i, para1 in enumerate(doc1['content']): for j, para2 in enumerate(doc2['content']): # 计算文本相似度 seq = difflib.SequenceMatcher(None, para1, para2) similarity = seq.ratio() if similarity > threshold: results.append([ doc1['path'], i+1, para1, doc2['path'], j+1, para2, f"{similarity:.2%}" ]) return results def save_results(results, output_file='comparison_results.csv'): """保存比较结果到CSV文件""" with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['文档1路径', '段落1', '内容1', '文档2路径', '段落2', '内容2', '相似度']) writer.writerows(results) print(f"结果已保存至: {os.path.abspath(output_file)}") def document_comparison(folder_path, threshold=0.7): """主比较函数""" # 1. 读取所有文档 documents = read_documents(folder_path) # 2. 生成文档对组合(避免重复比较) doc_pairs = [] for i in range(len(documents)): for j in range(i+1, len(documents)): doc_pairs.append((documents[i], documents[j], threshold)) # 3. 使用多进程并行比较 pool = multiprocessing.Pool() all_results = [] # 使用map_async获取异步结果 async_result = pool.map_async(compare_paragraphs, doc_pairs) # 显示进度 print(f"正在比较 {len(doc_pairs)} 组文档...") while not async_result.ready(): async_result.wait(timeout=1) # 收集结果 for result_chunk in async_result.get(): all_results.extend(result_chunk) pool.close() pool.join() # 4. 保存结果 if all_results: save_results(all_results) print(f"发现 {len(all_results)} 处相似内容") else: print("未检测到相似内容") # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 设置参数 FOLDER_PATH = r".\documents" # 文档文件夹路径 SIMILARITY_THRESHOLD = 0.75 # 相似度阈值(0-1) document_comparison(FOLDER_PATH, SIMILARITY_THRESHOLD) ``` ### 关键功能说明 1. **多文档比对** - 自动遍历指定文件夹中的所有`.docx`文件 - 使用组合算法避免重复比较:$C_n^2 = \frac{n(n-1)}{2}$ 次比较 2. **相似度计算** - 基于`difflib.SequenceMatcher`算法计算文本相似度 - 相似度公式:$similarity = \frac{2 \times M}{T}$,其中$M$为匹配字符数,$T$为总字符数 3. **多进程加速** ```python pool = multiprocessing.Pool() async_result = pool.map_async(compare_paragraphs, doc_pairs) ``` 利用CPU多核并行处理文档对,大幅提升比对效率[^2] 4. **结果保存** - 输出标准CSV格式文件,兼容Excel - 包含文档路径、段落位置、内容和相似度百分比 - UTF-8编码支持中文显示 ### 使用指南 1. 安装依赖: ```bash pip install python-docx difflib2 ``` 2. 文件结构: ``` ├── your_script.py └── documents/ # 存放待比较文档 ├── doc1.docx ├── doc2.docx └── ... ``` 3. 输出示例: | 文档1路径 | 段落1 | 内容1 | 文档2路径 | 段落2 | 内容2 | 相似度 | |---|---|---|---|---|---|---| | ./doc/A.docx | 3 | 机器学习算法... | ./doc/B.docx | 5 | 机器学习方法... | 82.50% | ### 优化建议 1. **预处理优化** ```python # 添加文本清洗 def clean_text(text): return re.sub(r'[^\w\u4e00-\u9fff]', '', text) # 保留中英文和数字 ``` 2. **大文件处理** - 添加分段读取机制 - 设置最大段落长度限制 3. **结果过滤** ```python # 添加长度阈值 if len(para1) < 20 or len(para2) < 20: continue # 忽略短段落 ``` 4. **格式扩展** - 支持PDF:添加`pdfplumber`库 - 支持TXT:直接读取文本文件
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