锦中融合门户系统

在当前数字化转型的大背景下，政府和企业的服务大厅门户正逐渐向智能化、自动化方向发展。本文将介绍如何通过Python语言实现一个能够处理投标书的自动化系统，该系统可以有效地帮助用户完成从投标书的提取、生成到格式校验等一系列操作。

首先，我们需要定义投标书的基本结构。假设投标书包含以下字段：项目名称、投标人、投标金额、投标日期等。我们可以使用Python的字典来存储这些信息。

        bid = {
            "project_name": "",
            "bidder": "",
            "bid_amount": "",
            "bid_date": ""
        }
        

接下来，我们考虑如何从PDF文档中提取这些信息。这里可以使用Python的第三方库PyPDF2。以下是一个简单的示例代码：

        import PyPDF2

        def extract_text_from_pdf(file_path):
            with open(file_path, 'rb') as file:
                reader = PyPDF2.PdfReader(file)
                text = ""
                for page in reader.pages:
                    text += page.extract_text()
            return text

        pdf_text = extract_text_from_pdf('path/to/bid.pdf')
        print(pdf_text)
        

然后，我们使用正则表达式来解析提取出来的文本，以获取投标书的具体信息：

        import re

        def parse_bid_info(text):
            project_name = re.search(r'项目名称: (.+)', text).group(1)
            bidder = re.search(r'投标人: (.+)', text).group(1)
            bid_amount = re.search(r'投标金额: (.+)', text).group(1)
            bid_date = re.search(r'投标日期: (.+)', text).group(1)
            return {"project_name": project_name, "bidder": bidder, "bid_amount": bid_amount, "bid_date": bid_date}

        bid_info = parse_bid_info(pdf_text)
        print(bid_info)
        

最后，我们将提取的信息用于生成新的投标书文档，这可以通过使用ReportLab库来实现。以下是如何创建一个新的PDF文档并填充数据：

        from reportlab.pdfgen import canvas

        def create_bid_document(bid_info, output_path):
            c = canvas.Canvas(output_path)
            c.drawString(100, 750, f"项目名称: {bid_info['project_name']}")
            c.drawString(100, 730, f"投标人: {bid_info['bidder']}")
            c.drawString(100, 710, f"投标金额: {bid_info['bid_amount']}")
            c.drawString(100, 690, f"投标日期: {bid_info['bid_date']}")
            c.save()

        create_bid_document(bid_info, 'path/to/new_bid.pdf')
        

以上代码展示了一个基本框架，实际应用时可能需要根据具体需求调整正则表达式或进一步优化文档生成过程。

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