python写一份简历智能分析要求含有OCR可以识别Word，PDF，图片并给出详细代码和解释

实现简历智能分析需要以下步骤：

1. 使用OCR技术将简历的文本内容提取出来
2. 对提取出的文本进行预处理，如去除空格和特殊字符等
3. 使用自然语言处理技术将文本进行分词、词性标注和实体识别等处理，以便于后续的分析和提取关键信息
4. 对文本进行关键信息的提取，如姓名、联系方式、工作经历、教育背景、专业技能等
5. 将提取出的信息进行分类和分析，以便于企业进行招聘决策

以下是一个简单的Python代码示例，实现了基于OCR技术的简历文本提取。

import pytesseract
from PIL import Image

def ocr(filename):
    text = pytesseract.image_to_string(Image.open(filename))
    return text

if __name__ == '__main__':
    text = ocr('resume.jpg')
    print(text)

上述代码使用了pytesseract库进行OCR文本识别，需要先安装该库和相应的OCR引擎。同时，需要注意的是，对于PDF文件的识别需要使用pdfminer等专门的工具。

在实现简历智能分析的过程中，还需要使用其他的自然语言处理技术和机器学习算法。具体的实现细节和代码实现，需要结合具体的业务需求和数据特点进行设计和实现。