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这篇文章将为大家详细讲解有关如何将Python字符串生成PDF,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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该问题的解决思路还是利用将Python字符串嵌入到HTML代码中解决,注意换行需要用
标签,示例代码如下:
import pdfkit # PDF中包含的文字 content = '这是一个测试文件。' + '
' + 'Hello from Python!' html = '' \ ''%content # 转换为PDF pdfkit.from_string(html, './test.pdf')%s
输出的结果如下:
Loading pages (1/6)
Counting pages (2/6)
Resolving links (4/6)
Loading headers and footers (5/6)
Printing pages (6/6)
Done
生成的test.pdf如下:
如何生成PDF中的表格
接下来我们考虑如何将csv文件转换为PDF中的表格,思路还是利用HTML代码。示例的iris.csv文件(部分)如下:
将csv文件转换为PDF中的表格的Python代码如下:
import pdfkit # 读取csv文件 with open('iris.csv', 'r') as f: lines = [_.strip() for _ in f.readlines()] # 转化为html中的表格样式 td_width = 100 content = '
%s | '%(td_width, _) for _ in lines[i].split(',')])+'
生成的PDF文件为iris.pdf,部分内容如下:
解决PDF生成速度慢的问题
用pdfkit生成PDF文件虽然方便,但有一个比较大的缺点,那就是生成PDF的速度比较慢,这里我们可以做个简单的测试,比如生成100份PDF文件,里面的文字为“这是第*份测试文件!”。Python代码如下:
import pdfkit import time start_time = time.time() for i in range(100): content = '这是第%d份测试文件!'%(i+1) html = '' \ '%s' % content # 转换为PDF pdfkit.from_string(html, './test/%s.pdf'%(i+1)) end_time = time.time() print('一共耗时:%s 秒.' %(end_time-start_time))
在这个程序中,生成100份PDF文件一共耗时约192秒。输出结果如下:
......
Loading pages (1/6)
Counting pages (2/6)
Resolving links (4/6)
Loading headers and footers (5/6)
Printing pages (6/6)
Done
一共耗时:191.9226369857788 秒.
如果想要加快生成的速度,我们可以使用多线程来实现,主要使用concurrent.futures模块,完整的Python代码如下:
import pdfkit import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED start_time = time.time() # 函数: 生成PDF def convert_2_pdf(i): content = '这是第%d份测试文件!'%(i+1) html = '' \ '%s' % content # 转换为PDF pdfkit.from_string(html, './test/%s.pdf'%(i+1)) # 利用多线程生成PDF executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10) # 可以自己调整max_workers,即线程的个数 # submit()的参数: 第一个为函数, 之后为该函数的传入参数,允许有多个 future_tasks = [executor.submit(convert_2_pdf, i) for i in range(100)] # 等待所有的线程完成,才进入后续的执行 wait(future_tasks, return_when=ALL_COMPLETED) end_time = time.time() print('一共耗时:%s 秒.' %(end_time-start_time))
在这个程序中,生成100份PDF文件一共耗时约41秒,明显快了很多~
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