Refactor barcode extraction and enhance PDF processing capabilities

- Added extract_barcodes_from_pdf function to read barcodes from PDF files using fitz.
- Updated read_datamatrix_zxing to return both the barcode text and its Base64 representation.
- Modified main execution block to include PDF barcode extraction.
- Improved image loading for better compatibility with zxing.
- Updated requirements.txt to include pymupdf for PDF processing.
This commit is contained in:
2026-02-21 12:42:17 +03:00
parent 93b28b1ea2
commit 3f8e6935a8
4 changed files with 128 additions and 12 deletions

78
batch_extractor.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,78 @@
import os
import zipfile
import tempfile
import pandas as pd
from read_image import read_datamatrix_zxing, extract_barcodes_from_pdf
import click
import render_eps
def extract_eps_from_zip(zip_path: str) -> list:
"""
Распаковывает zip-архив, ищет eps-файлы,
прогоняет их через read_datamatrix_zxing.
Возвращает список кортежей (текст, base64).
"""
results = []
# Используем временную директорию для безопасного извлечения файлов
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zf:
# Отбираем только файлы с расширением .eps (независимо от регистра)
eps_files = [f for f in zf.namelist() if f.lower().endswith('.eps')]
for eps_file in eps_files:
# Извлекаем конкретный файл во временную директорию
extracted_path = zf.extract(eps_file, path=tmpdir)
# Прогоняем через функцию чтения
code_data = read_datamatrix_zxing(extracted_path)
# Убеждаемся, что код найден и вернулся ожидаемый кортеж
if code_data and isinstance(code_data, tuple):
results.append(code_data)
return results
def extract_dm_from_pdf(pdf_path: str) -> list:
"""
Использует extract_barcodes_from_pdf для получения кодов из многостраничного PDF.
Возвращает список кортежей (текст, base64).
"""
results = []
# Получаем список словарей с информацией о кодах
barcodes_info = extract_barcodes_from_pdf(pdf_path)
for info in barcodes_info:
# Извлекаем текст и base64 по ключам
text_val = info.get("text", "")
base64_val = info.get("base64", "")
results.append((text_val, base64_val))
return results
def save_to_excel(data: list, output_path: str):
"""
Принимает список кортежей (текст, base64) и сохраняет в XLSX файл.
"""
if not data:
print("Нет данных для сохранения в Excel.")
return
# Формируем DataFrame из списка кортежей
df = pd.DataFrame(data, columns=["Текст", "Base64"])
# Сохраняем в XLSX, исключая колонку индексов
df.to_excel(output_path, index=False, engine='openpyxl')
print(f"Данные успешно сохранены в {output_path}")
if __name__ == "__main__":
# Тестовый пример оркестрации:
base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
zip_path = "data/0109 черный xxl 720 шт. d46349f7-148a-4301-b6b5-f9a3c70fdf19_begin_offset_2000_number_of_codes_720.zip"
#zip_data = extract_eps_from_zip(zip_path)
pdf_path = 'data/0109, цвет синий, р.L 10шт_b3ba8577-7874-4dfa-a091-e6953fbe0ca7_gtin_04639970975214_quantity_10.pdf'
pdf_data = extract_dm_from_pdf(pdf_path)