如何使用Python批量生成合同文档

时间: 2023-06-09 11:05:40 浏览: 25
使用Python可以通过以下步骤批量生成合同文档: 1. 使用Python的Docx库或者pdfkit库创建模板文件,包含合同的所有需要填写的信息和格式。 2. 使用Python读取Excel或者CSV文件中的数据作为合同的信息,例如合同双方的姓名、地址、签名等。 3. 将Excel或CSV数据填充进模板文件。 4. 将生成的合同文档保存到指定的文件夹中。 这样,使用Python就可以快速、准确地批量生成大量合同文档。
相关问题

如何使用Python批量生成合同文档,请使用代码详细举例

好的,我明白了。关于你的问题,可以使用Python的docx模块来批量生成合同文档。以下是示例代码: ``` import datetime import docx # 根据模板生成合同文档 def generate_contract(contract_template, name, date, amount): # 打开模板文件 doc = docx.Document(contract_template) # 替换文档中的内容 for p in doc.paragraphs: if "name" in p.text: p.text = p.text.replace("name", name) if "date" in p.text: p.text = p.text.replace("date", date) if "amount" in p.text: p.text = p.text.replace("amount", str(amount)) # 获取当前时间作为文件名 current_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S") # 保存合同文档 save_file = "contract_" + current_time + ".docx" doc.save(save_file) return save_file # 测试函数 if __name__ == "__main__": template_file = "contract_template.docx" name = "张三" date = "2021年6月30日" amount = 10000 save_file = generate_contract(template_file, name, date, amount) print("合同已生成,保存在:" + save_file) ``` 以上代码中,generate_contract() 函数用于根据指定的模板文件生成合同文档。该函数接收传入的参数,包括合同模板文件、客户姓名、日期和金额。函数中使用 docx 模块打开模板文件,遍历模板文档中的段落,替换模板中的内容为传入的参数。最后,生成文件名并保存合同文档。在 main 函数中,我们测试了该函数,传入合适的参数后,生成合同文档并保存在当前目录下。

python批量生成word文档

可以使用Python中的docx库来批量生成Word文档。以下是一个简单的示例: ```python from docx import Document # 创建一个新文档 document = Document() # 添加段落 document.add_paragraph('这是第一个段落。') # 保存文档 document.save('document1.docx') ``` 你可以在代码中使用循环来批量生成文档,例如: ```python for i in range(1, 6): # 创建一个新文档 document = Document() # 添加段落 document.add_paragraph(f'这是第{i}个文档。') # 保存文档 document.save(f'document{i}.docx') ``` 这将生成名为document1.docx、document2.docx、document3.docx、document4.docx和document5.docx的五个Word文档。

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如果需要批量实现将Excel表格中的数据转移到Word文档中,可以使用Python编程语言来实现。首先,需要使用Python的第三方库openpyxl和python-docx来处理Excel和Word文件。 第一步是导入需要的库,如下所示: import openpyxl import docx from docx.shared import Inches 第二步是打开Excel表格文件并获取工作簿对象和表格数据。这里假设数据位于第一个工作表,表格结构如下: | Name | Age | Gender | |------|-----|--------| | Tom | 22 | M | | June | 25 | F | | Jack | 30 | M | 将数据存储在一个变量data中: workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx') worksheet = workbook.active data = [] for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): data.append(row) 第三步是打开Word文档模板并准备替换变量。这里使用到python-docx库,可以先创建一个新的Word文档,然后复制模板文档中需要的部分,并使用docx段落和表格函数中的_element属性来实现替换。 模板文档结构如下: Dear ${Name}, Happy birthday! You are ${Age} years old now. We hope you have a wonderful birthday celebration. Best regards, The Birthday Team 将模板文档存储在一个变量template中,并在代码中实现替换部分: document = docx.Document() template = docx.Document('template.docx') for para in template.paragraphs: text = para.text.replace('${Name}', data[i][0]) text = text.replace('${Age}', str(data[i][1])) document.add_paragraph(text) document.save('birthday_letters.docx') 最后,Python程序会自动生成一个新的Word文档,其中包含了Excel表格中所有的数据。这个程序可以用于生成复量的文件,例如生产某些文件,或者写批量邮件。 以上是使用Python批量把Excel中的内容换入Word中的一个简单示例,可以根据实际需要对代码进行修改和扩展。
生成词项词典和倒排记录表的具体实现步骤如下: 1. 首先,需要读入一个文本文件,并对文本进行分词处理。可以使用Python中的nltk库或jieba库进行分词。 2. 对于每个分词结果,需要对其进行词项归一化操作,比如将其转化为小写字母形式等。 3. 对于每个词项,需要记录其在文本中的出现次数,以及出现该词项的文档ID。 4. 根据文档ID,将每个词项加入到对应的倒排记录表中。 5. 最后,将所有词项及其对应的出现次数和倒排记录表保存到磁盘上,以便后续的信息检索操作使用。 下面是一个简单的Python代码示例,用于生成词项词典和倒排记录表: python import jieba # 读取文本文件 with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 分词 words = jieba.lcut(text) # 词项归一化 words = [word.lower() for word in words] # 生成词项词典和倒排记录表 word_dict = {} for i, word in enumerate(words): if word not in word_dict: word_dict[word] = {'tf': 1, 'doc_ids': [i]} else: word_dict[word]['tf'] += 1 word_dict[word]['doc_ids'].append(i) # 保存词项词典和倒排记录表到磁盘上 with open('word_dict.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for word, info in word_dict.items(): f.write('{}\t{}\t{}\n'.format(word, info['tf'], ','.join(map(str, info['doc_ids'])))) 在上述代码中,我们使用了jieba库进行分词,并对每个词项进行了归一化操作。然后,我们遍历所有词项,根据其出现次数和文档ID生成了词项词典和倒排记录表。最后,我们将这些信息保存到磁盘上。需要注意的是,我们在保存倒排记录表时使用了逗号分隔的文档ID列表,以便后续进行查询操作时能够方便地进行处理。
生成对抗网络(GAN)是一种机器学习模型,用于生成逼真的数据样本。在Python中实现一个GAN,可以使用PyTorch等机器学习框架。 首先,需要构建一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)的网络结构。 生成器的作用是接收一个随机噪声向量作为输入,然后将其映射为与所需输出相匹配的图像。生成器的网络结构可以包括多个层,使用线性变换、批量归一化和激活函数等操作来生成图像。 判别器的作用是接收一个真实图像或者由生成器生成的图像作为输入,然后判断它是真实图像还是生成图像。判别器的网络结构也可以包括多个层,使用线性变换和LeakyReLU激活函数等操作来进行判断。 在GAN的训练过程中,生成器和判别器是相互竞争的。生成器试图生成逼真的图像以骗过判别器,而判别器试图准确地判断图像的真实性。通过反复迭代的训练,生成器和判别器可以逐渐提高性能,生成更逼真的图像。 为了训练GAN,可以使用MNIST数据集,该数据集包含了手写数字的图像。在训练过程中,生成器将生成与MNIST数据集中的手写数字类似的图像,而判别器将判断这些图像是真实的还是生成的。 以上是Python中实现生成对抗网络的一些关键步骤和代码片段。具体的实现过程可能需要更多的代码和细节。如果您对实现GAN感兴趣,建议查阅相关的机器学习教程和文档,以了解更多关于GAN的实现方法和技巧。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [生成式对抗网络GAN(一)—基于python实现](https://blog.csdn.net/qq_21754773/article/details/124936256)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
### 回答1: 好的,这是一份生成多个Excel文档的代码: import openpyxl def generate_excel(file_name_prefix, sheet_name, data, num_files): for i in range(num_files): file_name = f"{file_name_prefix}_{i+1}.xlsx" workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active sheet.title = sheet_name for row_data in data: sheet.append(row_data) workbook.save(filename=file_name) print(f"成功生成了{num_files}个Excel文件!") # 示例数据 data = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] # 调用函数生成3个Excel文件 generate_excel("test", "Sheet1", data, 3) 这段代码使用了 openpyxl 库,它可以帮助你读写Excel文件。该代码定义了一个 generate_excel 函数,该函数接受文件名前缀,sheet名称,数据和文件数量等参数,并生成指定数量的Excel文件。 希望这能帮到你! ### 回答2: Python可以使用openpyxl库来操作Excel文档,我们可以利用这个库来写一个一键生成多个Excel文档的代码。 首先,需要安装openpyxl库,可以使用以下命令来安装: pip install openpyxl 然后,我们可以按照以下步骤编写一键生成多个Excel文档的代码: 1. 导入openpyxl库: python import openpyxl 2. 定义一个函数来创建一个Excel文档: python def create_excel(filename): workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active sheet.title = "Sheet1" workbook.save(filename) 3. 定义一个函数来批量生成Excel文档: python def generate_excel(num): for i in range(num): filename = "excel_" + str(i+1) + ".xlsx" create_excel(filename) 4. 调用generate_excel函数来生成多个Excel文档: python generate_excel(5) 上述代码将生成名为excel_1.xlsx、excel_2.xlsx、excel_3.xlsx、excel_4.xlsx和excel_5.xlsx的Excel文档,每个文档都包含一个名为"Sheet1"的工作表。 以上是使用Python写一个一键生成多个Excel文档的代码,希望能帮到你! ### 回答3: 使用Python编写一个一键生成多个Excel文档的代码非常简单。首先,我们需要安装python模块 openpyxl,它可以帮助我们操作Excel文件。 接下来,我们需要定义一个函数,该函数将接收2个参数:要生成的Excel文件的数量和每个文件的名称。代码如下: python from openpyxl import Workbook def generate_excel_files(num_files, file_name): for i in range(1, num_files+1): wb = Workbook() # 创建一个新的工作簿 sheet = wb.active # 获取活动工作表 # 向工作表中写入数据,这里仅作示例,可以根据需求修改 sheet['A1'] = '姓名' sheet['B1'] = '年龄' sheet['C1'] = '性别' # 将数据保存到指定文件名的Excel文档中 wb.save(file_name + str(i) + '.xlsx') # 调用函数生成10个Excel文件,文件名分别为file1.xlsx, file2.xlsx, ..., file10.xlsx generate_excel_files(10, 'file') 上述代码将生成10个Excel文件,每个文件名分别为file1.xlsx, file2.xlsx, ..., file10.xlsx。每个文件中都包含一个默认的工作表,工作表中有3列数据:姓名、年龄和性别。 代码中使用的openpyxl模块提供了许多更高级的功能,例如插入数据、合并单元格等等。您可以根据自己的需求对生成的Excel文件进行进一步的操作和定制化。
### 回答1: 生成随机中文名称的 Python 代码可能需要使用一些第三方库,如 Faker。Faker 可以生成假的中文姓名,可以在命令行中使用 "pip install Faker" 安装。 示例代码: from faker import Faker fake = Faker('zh_CN') print(fake.name()) 运行结果可能是: 陈玲玲 如果需要更多姓名样式可以查看Faker文档,还可以生成地址,电话号码,电子邮件地址等 ### 回答2: Python随机中文名称生成器是一个用Python编写的工具,用于随机生成中文姓名。它可以根据用户要求生成不同数量和不同类型的中文姓名,例如姓氏和名字可以按照特定的要求进行组合,例如可以按照各地区的姓氏特点进行组合。 这个生成器的基本原理是通过随机数生成器来确定姓氏和名字的组合。在使用过程中,用户可以根据自己的需求设置姓氏的组合规则和名字的组合规则。 运行这个生成器,用户会首先输入所需生成姓名的数量,然后程序会根据用户输入的数量随机生成相应数量的中文姓名。用户也可以指定要使用的姓氏和名字的组合规则。生成器会根据这些规则生成对应数量的中文姓名并输出。 这个生成器在实际应用中有很多用途,例如可以用于批量生成测试数据、生成虚拟用户数据、设计游戏角色等。它的使用也非常简单,只需在Python环境中运行,根据提示输入相应的参数即可生成随机的中文姓名。 总而言之,Python随机中文名称生成器是一个利用Python编写的工具,能够根据用户设定的参数生成指定数量的中文姓名,并可以根据用户的需求进行更加灵活和个性化的设置。 ### 回答3: Python随机中文名称生成器是一种可以用Python编程语言创建的工具,用于生成随机的中文名称。 这个生成器可以将已知的中文汉字按照一定的规则组合成随机的中文名称。通过使用随机数生成器以及从事先给定的中文字符中进行随机选择的方式,可以生成不重复且有足够多样性的中文名称。 实现这个生成器需要收集一些汉字数据,并将其存储在程序中。然后,可以使用Python的随机数函数从中选择一定数量的汉字,以创建一个随机的中文名称。 在选择汉字时,可以根据需要进行一些限制和条件。例如,可以设定每个名称的长度、名称中可以使用的汉字范围、是否允许带有特定的拼音等。通过这些限制和条件,可以生成符合特定需求的中文名称。 此外,生成器还可以添加一些附加功能,例如按照姓名的性别来生成不同的名称,或者根据特定的主题或行业生成相关的名称。 总之,Python随机中文名称生成器可以根据设定的条件和需求,生成各种不同类型的随机中文名称,为用户提供一种便捷、高效的方式来生成中文名称。
如果需要通过OCR(光学字符识别)来批量将PDF文件转换为Word文件,可以使用Python中的PyPDF2库和pytesseract库来实现。以下是一个基本的示例代码: python import os import pytesseract from PIL import Image from pdf2image import convert_from_path from docx import Document # 设置OCR引擎和语言 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe" tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tessdata"' # 设置PDF文件路径和输出Word文件路径 pdf_path = "input.pdf" output_path = "output.docx" # 将PDF转换为图片 images = convert_from_path(pdf_path) # 创建一个新的Word文档 doc = Document() # 遍历每一页图片进行OCR转换 for i, image in enumerate(images): # 保存图片以便OCR识别 image_path = f"page_{i+1}.png" image.save(image_path, "PNG") # 使用OCR识别图片内容 text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path), config=tessdata_dir_config) # 将识别的文本添加到Word文档中 doc.add_paragraph(text) # 删除临时生成的图片文件 os.remove(image_path) # 保存Word文档 doc.save(output_path) 请确保已安装相关依赖库,可以使用pip install pytesseract PyPDF2 pdf2image python-docx pillow命令进行安装。同时,还需要安装Tesseract OCR引擎并设置正确的路径。 以上代码将会将PDF文件中的每一页转换为图片,然后使用OCR引擎对图片进行识别,并将识别结果逐页添加到Word文档中。最终生成的Word文件将保存在output.docx路径下。
### 回答1: 抱歉,作为AI语言模型,我无法执行任何代码操作。但是,我可以为您提供一些生成异步批量数据入库代码的一般步骤: 1. 首先,您需要确定要入库的数据的来源和格式。这可能包括从文件、API、数据库等地方获取数据,并将其转换为适合入库的格式(例如JSON、CSV等)。 2. 接着,您需要选择合适的异步库或框架,例如asyncio、aiohttp等。这些库可帮助您使用异步编程技术实现高效的批量数据入库。 3. 然后,您需要编写异步代码来将数据批量入库。这可能涉及使用异步数据库驱动程序和查询语言,例如SQLAlchemy和SQL,或者使用NoSQL数据库和相应的查询语言。 4. 最后,您需要测试您的代码,确保它可以正确地将数据批量入库,并且在处理大量数据时不会出现性能问题。 请注意,这些步骤可能需要根据您的具体情况进行调整和优化。如果您不熟悉异步编程或数据库操作,建议您参考相关文档或寻求专业帮助。 ### 回答2: 生成异步批量数据入库代码的方法有很多种,下面我将介绍一种常见的实现方式。 首先,我们可以选择使用Python编程语言来完成任务。Python具有简洁易读的特点,适合处理数据存储和异步编程。 首先,我们需要导入相应的库,如pandas用于处理数据,asyncio用于实现异步编程,以及数据库相关的库。 接下来,我们需要读取并处理要入库的数据。我们可以使用pandas库来读取CSV或Excel文件,并将数据转化为DataFrame格式。 然后,我们可以使用asyncio库来创建异步任务,并利用协程来实现异步操作。我们可以将入库操作封装在一个异步函数中,如async def save_data_to_db(data):,并在函数中使用数据库相关的库来操作数据库,比如连接数据库和插入数据等。 在主函数中,我们可以利用asyncio库的run_until_complete方法,执行异步任务,来保证异步操作的顺序执行。 最后,我们可以将数据分批次进行入库,来降低数据库的负载和提高效率。我们可以使用pandas库的chunksize参数,将数据划分为多个小块进行入库。 整体的代码结构大致如下: python import pandas as pd import asyncio import database_library async def save_data_to_db(data): # 连接数据库 connection = database_library.connect() # 将数据插入数据库 for row in data: database_library.insert_data(connection, row) # 关闭数据库连接 database_library.close_connection(connection) async def main(): # 读取数据 data = pd.read_csv("data.csv") # 分批次入库 for chunk in pd.read_csv("data.csv", chunksize=1000): await save_data_to_db(chunk) print("数据入库完成!") if __name__ == "__main__": # 执行异步任务 asyncio.run(main()) 通过以上方法,我们可以生成异步批量数据入库代码,实现高效的数据入库操作。当然,具体的代码实现还需要根据实际的业务需求和数据库类型进行相应的调整和优化。 ### 回答3: 生成异步批量数据入库代码可以采用多种方法,下面以Python为例进行解答。 首先,需要引入相关的库,如pandas用于数据处理,asyncio用于异步编程,aiomysql用于异步操作mysql数据库。 代码示例: python import pandas as pd import asyncio import aiomysql async def batch_insert(data): conn = await aiomysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='test', charset='utf8') cur = await conn.cursor() await cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, column_name VARCHAR(255))") # 使用pandas将数据转化为批量插入的sql语句 sql = "INSERT INTO table_name (column_name) VALUES (%s)" values = [(row,) for row in data.values] await cur.executemany(sql, values) await conn.commit() await cur.close() conn.close() async def main(): # 读取数据文件,可以根据实际情况修改 data = pd.read_csv('data.csv') # 分批插入数据,根据实际需求修改每批次的大小 batch_size = 1000 for i in range(0, len(data), batch_size): await batch_insert(data[i:i+batch_size]) if __name__ == '__main__': asyncio.run(main()) 上述代码通过定义async函数实现异步的数据批量插入操作。首先,定义了batch_insert函数用于连接数据库并批量插入数据。然后,在main函数中读取数据文件,并按批次调用batch_insert函数进行数据插入。 需要注意的是,上述代码中的数据库连接配置需要根据实际情况进行修改,还需要提前创建好数据库表。 通过以上代码示例,可以实现异步批量数据入库的代码生成。
### 回答1: 要批量转换Word文件为PDF,可以使用Python中的Python-docx和PyPDF2模块。安装这些模块之前,需要确保已安装Microsoft Word或LibreOffice。 以下是一个示例代码: python import os import sys import argparse from docx2pdf import convert def batch_convert_word_to_pdf(input_dir, output_dir): if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) for filename in os.listdir(input_dir): if filename.endswith('.docx'): input_path = os.path.join(input_dir, filename) output_path = os.path.join(output_dir, filename.replace('.docx', '.pdf')) convert(input_path, output_path) if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description='Convert Word documents to PDF') parser.add_argument('--input', required=True, help='Input directory containing Word files') parser.add_argument('--output', required=True, help='Output directory for PDF files') args = parser.parse_args() batch_convert_word_to_pdf(args.input, args.output) 这个代码使用了argparse模块,可以从命令行接受参数。您可以在命令行中运行以下命令来转换Word文件: python batch_convert.py --input /path/to/input/directory --output /path/to/output/directory 要将这个脚本打包成可执行文件,可以使用PyInstaller。在命令行中输入以下命令安装PyInstaller: pip install pyinstaller 安装完成后,进入脚本所在的目录,运行以下命令来打包: pyinstaller --onefile batch_convert.py 这将生成一个名为batch_convert的可执行文件。您可以将它复制到任何地方,然后在命令行中运行它,就可以转换Word文件为PDF了。 ### 回答2: 使用Python可以通过python-docx库将Word文件转换为PDF文件。首先,需要先安装python-docx库: pip install python-docx 以下是一个示例代码,可以实现批量将指定目录下的所有Word文件转换为PDF文件,并且可以更改转换文件目录,将代码打包成可执行文件: python import os from docx2pdf import convert def convert_to_pdf(word_dir, pdf_dir): for file in os.listdir(word_dir): if file.endswith(".docx"): word_file = os.path.join(word_dir, file) pdf_file = os.path.join(pdf_dir, file.replace(".docx", ".pdf")) convert(word_file, pdf_file) if __name__ == "__main__": word_dir = input("请输入Word文件所在目录:") pdf_dir = input("请输入PDF文件保存目录:") convert_to_pdf(word_dir, pdf_dir) 上述代码使用了os模块来操作文件和目录,使用了docx2pdf库中的convert函数来进行Word文件到PDF文件的转换。在代码中使用input函数来接收用户输入的目录,可以更改转换文件目录。 要将代码打包成可执行文件,可以使用pyinstaller等打包工具,具体步骤如下: 1. 安装pyinstaller:pip install pyinstaller 2. 在代码文件所在目录打开终端或命令提示符窗口,执行以下命令:pyinstaller --onefile your_script.py 3. 执行完上述命令后,会在代码文件所在目录生成一个dist目录,里面包含了可执行文件。 打包后的可执行文件可以在不安装Python的情况下直接运行,用户可以根据提示输入输入文件目录和输出文件目录。 ### 回答3: 使用Python批量转换Word为PDF文件可以使用python-docx和pywin32库。代码如下: python from docx import Document import os import win32com.client as win32 def convert_to_pdf(file_path): # 打开Word文档 word = win32.gencache.EnsureDispatch('Word.Application') doc = word.Documents.Open(file_path) # 获取PDF文件保存路径 pdf_path = os.path.splitext(file_path)[0] + ".pdf" # 将Word文档保存为PDF文件 doc.SaveAs(pdf_path, FileFormat=17) doc.Close() return pdf_path def batch_convert_to_pdf(folder_path): # 遍历文件夹中的所有Word文件 for file in os.listdir(folder_path): if file.endswith(".docx") or file.endswith(".doc"): file_path = os.path.join(folder_path, file) pdf_path = convert_to_pdf(file_path) print(f"已转换为PDF文件:{pdf_path}") if __name__ == "__main__": # 输入待转换的Word文件所在的文件夹路径 folder_path = input("请输入Word文件所在的文件夹路径:") batch_convert_to_pdf(folder_path) 将以上代码保存为word2pdf.py文件。然后,可以使用Pyinstaller库将Python代码打包成可执行文件,并提供更改转换文件目录的功能。代码如下: python from docx import Document import os import win32com.client as win32 import sys def convert_to_pdf(file_path): # 打开Word文档 word = win32.gencache.EnsureDispatch('Word.Application') doc = word.Documents.Open(file_path) # 获取PDF文件保存路径 pdf_path = os.path.splitext(file_path)[0] + ".pdf" # 将Word文档保存为PDF文件 doc.SaveAs(pdf_path, FileFormat=17) doc.Close() return pdf_path def batch_convert_to_pdf(folder_path): # 遍历文件夹中的所有Word文件 for file in os.listdir(folder_path): if file.endswith(".docx") or file.endswith(".doc"): file_path = os.path.join(folder_path, file) pdf_path = convert_to_pdf(file_path) print(f"已转换为PDF文件:{pdf_path}") if __name__ == "__main__": if len(sys.argv) > 1: folder_path = sys.argv[1] if os.path.isdir(folder_path): batch_convert_to_pdf(folder_path) else: print("请输入有效的文件夹路径!") else: folder_path = input("请输入Word文件所在的文件夹路径:") batch_convert_to_pdf(folder_path) 通过运行以下命令将代码打包成可执行文件: pyinstaller --onefile word2pdf.py 运行命令后,会生成word2pdf.exe可执行文件。使用时,可以将Word文件所在的文件夹路径作为命令行参数,或者直接运行可执行文件后输入文件夹路径。

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TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

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自我监督学习算法的效果优于其他自监督学习方法,提供了更好的视觉识别模型

10326自我监督学习Soroush Abbasi Koohpayegani 1,*Ajinkya Tejankar 1,*Hamed Pirsiavash1,21马里兰大学巴尔的摩分校2加州大学戴维斯分校摘要最新的自监督学习(SSL)算法通过对比图像的实例之间或通过对图像进行聚类,然后在图像聚类之间进行对比来学习特征。我们介绍了一个简单的均值漂移算法,学习表示通过分组图像到- gether没有它们之间的对比,或采用大部分的结构或数量的集群的先验。我们简单地“移位”嵌入每个图像,使其接近它的邻居的“平均值”的增加。由于最近邻总是同一图像的另一个增强,因此当仅使用一个最近邻而不是我们实验中使用的5个最近邻时,我们的模型将与BYOL相同。我们的模型达到72。4%的ImageNet线性评估与ResNet50在200epochs优于BYOL。此外,我们的方法优于SOTA的一个很大的利润时,只使用弱增强,促进通过SSL的其他方式。我们的代�