前言
Word 文档 (.docx) 是另一种主要用于存储文本的常见文档。它们通常由 Microsoft Office 创建和编辑，但也可以使用其他工具生成兼容文件。它们通常是共享可编辑文件的最常见格式，同时在分发文档时也非常常见。
Python 读取 Word 文档
安装 python-docx库
在本节中，我们将学习如何使用 Python 从 Word 文档中提取文本信息。我们主要使用 python-docx 库来读取和处理 Word 文档，其安装方法与其它第三方库完全相同：
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$ pip install python-docx |
首先，导入 python-docx 库：
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>>> import docx |
打开 document_1.docx 文件：
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>>> doc = docx.Document('document_1.docx') |
检查存储在 core_properties 中的元数据属性，需要访问 core_properties 属性。这些属性是为 Word 定义的文档元数据属性，例如作者或创建日期。但并非所有文档都具有这些元数据信息，因为许多生成 Word 文档的工具不一定会填充这些属性：
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>>> doc.core_properties.title'Research Overview of Adversarial Attacks and Defenses on Graphs'>>> doc.core_properties.keywords'Abstract'>>> doc.core_properties.modifieddatetime.datetime(2020, 8, 1, 3, 11) |
Word 文档中最重要的特点是数据以段落(而不是页)的形式结构化。字体大小、段落缩进和其他因素都可能会使页数发生变化。检查段落数：
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>>> len(doc.paragraphs)28 |
浏览段落以检测包含文本的段落，大多数段落通常是空的，或者只包含换行符、制表符或其他空白字符，检查段落时我们通常跳过这些空段落：
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>>> for index, paragraph in enumerate(doc.paragraphs):... if paragraph.text:... print(index, paragraph.text)=...0 图对抗攻防综述1 摘 要：3 关键字：5 Research Overview of Adversarial Attacks and Defenses on Graphs6 Abstract7 Deep neural networks (DNNs) have been widely applied to various applications, including image classification, ...8 ......27 参考文献 |
可以利用 paragraphs 属性获取文档段落列表并提取原始格式的文本，这些文本不包括样式信息，通常是自动处理数据时最常用的属性。获取第 5 段和第 6 段的文本，分别对应第一页的标题和副标题：
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>>> doc.paragraphs[5].text'Research Overview of Adversarial Attacks and Defenses on Graphs'>>> doc.paragraphs[6].text'Abstract ' |
每个段落都有一个 runs 属性，这是具有不同样式属性的文本分割列表。检查不同文本段落是否为粗体或斜体：
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>>> doc.paragraphs[5].runs[0].boldTrue>>> doc.paragraphs[5].runs[0].italic>>> doc.paragraphs[6].runs[0].bold>>> doc.paragraphs[6].runs[0].italicTrue |
在示例 Word 文档中，大多数段落只有一个 run (即每个段落使用相同的样式)，但我们在第 7 段中文本具有许多不同的样式。例如，Deep neural networks 使用粗体样式，DNNs 使用斜体样式：
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>>> run_0 = doc.paragraphs[7].runs[0]>>> run_0.text'Deep neural networks'>>> run_0.boldTrue>>> run_13 = doc.paragraphs[7].runs[13]>>> run_13.text'DNNs'>>> run_13.italicTrue |
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