pdf_title_image/celery_tasks/instance_locate.py

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# @Date:   2024-06-11 13:43:14
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# @Last Modified time: 2024-09-03 10:17:47
from typing import List

from celery_tasks.tools import filter_tables, filter_images
from celery_tasks.text_extractor import similarity_filter, similar_match


def get_instances_by_title(title_list: List[dict], table_list: List[dict], image_list: List[dict], instances: List[str] = ['近年财务状况表']):
    """
    获取给定标题的所有表格和图表
    大标题 outlines
    小标题 text
    表/图
    1. 文字 + 表格（取第一行为标题）
    2. 文字 + 图片（取第一行为标题）
    3. 纯图片、表格（向上合并）

    Args:
        title_list: PDF 标题列表
        table_list: PDF 表格列表
        image_list: PDF 图片列表
        instances:  给定标题

    Returns:
        返回列表，包含标题，索引，起始页，终止页，相似度，表格列表，图片列表
    """

    title_sims = similarity_filter(similar_match(title_list, instances, key='title'), 0.5)

    title_filter = [i for i in title_sims]

    results = []

    for item in title_filter:
        try:
            item['end_page'] = title_list[item['seq_num'] + 1]['page_number'] - 1
            if item['end_page'] <= item['page_number']:
                continue
        except IndexError:
            item['end_page'] = float('inf')

        item['tables'] = filter_tables(table_list, item['page_number'], item['end_page'])

        item['images'] = filter_images(image_list, item['page_number'], item['end_page'])

        results.append(item)

    return results


if __name__ == '__main__':
    import json
    from pprint import pprint

    with open('D:\\desktop\\三峡水利\\data\\projects\\三峡左岸及地下电站地坪整治\\投标\\湖北建新建设工程有限公司_T221100130348%2F01整本文件\\投标文件-修改版9-5-1-1-title_n.json', 'r', encoding='utf-8') as fp:
        title_list = json.load(fp)
    with open('D:\\desktop\\三峡水利\\data\\projects\\三峡左岸及地下电站地坪整治\\投标\\湖北建新建设工程有限公司_T221100130348%2F01整本文件\\投标文件-修改版9-5-1-1-table.json', 'r', encoding='utf-8') as fp:
        table_list = json.load(fp)
    with open('D:\\desktop\\三峡水利\\data\\projects\\三峡左岸及地下电站地坪整治\\投标\\湖北建新建设工程有限公司_T221100130348%2F01整本文件\\投标文件-修改版9-5-1-1-image.json', 'r', encoding='utf-8') as fp:
        image_list = json.load(fp)

    year = 2022

    instances = get_instances_by_title(
        title_list=title_list,
        table_list=table_list,
        image_list=image_list,
        instances=['财务状况', '{}年审计报告'.format(year - 1), '{}年审计报告'.format(year - 2)]
    )

    pprint(instances)