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在现代信息化管理中,综合信息门户(Portal)作为企业或政府机构的信息集中展示平台,承担着发布各类公告、通知及文档的重要角色。其中,招标文件作为重要的业务文档,通常以PDF或HTML格式存储在门户系统中。为了提高工作效率,实现对这些文件的自动提取与结构化处理显得尤为重要。
本文将介绍一种基于Python的自动化方案,用于从综合信息门户中提取并解析招标文件内容。首先,通过HTTP请求获取门户页面内容,使用BeautifulSoup库解析HTML结构,定位到包含招标文件的链接。接着,下载对应的PDF文件,并使用PyPDF2库提取文本内容。最后,将提取出的数据按照一定格式进行存储,如JSON或XML,便于后续分析和处理。
示例代码如下:
import requests from bs4 import BeautifulSoup import PyPDF2 url = "https://portal.example.com/tender" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') for link in soup.find_all('a', href=True): if 'tender' in link['href']: file_url = 'https://portal.example.com' + link['href'] file_response = requests.get(file_url) with open('tender.pdf', 'wb') as f: f.write(file_response.content) with open('tender.pdf', 'rb') as pdf_file: pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) page = pdf_reader.getPage(0) text = page.extract_text() print(text)
该方法能够有效提升招标文件的处理效率,减少人工干预,为后续的数据分析和业务决策提供支持。