GroupDocs.Metadata aiuta gli sviluppatori Python a estrarre facilmente i metadati da file DJVU in pochi passaggi:
from groupdocs.metadata import Metadata
from groupdocs.metadata.tagging import Tags
def extract_metadata_properties():
# Ottieni i metadati da un file DJVU
with Metadata("./input.djvu") as metadata:
# Imposta il tipo di metadati da estrarre
# Filtra e leggi i metadati da un gruppo selezionato
properties = metadata.find_properties(
lambda p: any(tag.category == Tags.content for tag in p.tags)
)
# Scorri le voci dei metadati e visualizzale
for property in properties:
print(f"Property name: {property.name}, Property value: {property.value}")
if __name__ == "__main__":
extract_metadata_properties()
Trova e gestisci i metadati nascosti nei file sensibili usando app Python potenziate dal toolkit GroupDocs.Metadata.
Usa GroupDocs.Metadata per cercare e organizzare rapidamente i metadati nei tuoi progetti Python. Ideale per gestire dati incorporati e nascosti.
Affina la ricerca usando filtri come parole chiave, date o pattern. Trova i metadati esatti di cui hai bisogno senza lavoro aggiuntivo.
Usa Python per aggiornare o rimuovere i metadati una volta trovati. GroupDocs.Metadata ti offre pieno controllo su tutti i tipi di file supportati.
Questo esempio mostra come leggere i metadati di grafica vettoriale da un file 3DS.
from groupdocs.metadata import Metadata
def extract_3ds_metadata():
# Apri il file 3DS usando Metadata
with Metadata("./input.3ds") as metadata:
# Ottieni tutti i metadati integrati disponibili
root = metadata.get_root_package()
# Usa i metadati nella logica della tua applicazione
for material in root.three_ds_package.materials:
print(f"Material name: {material.name}")
for node in root.three_ds_package.nodes:
print(f"Node name: {node.name}")
if __name__ == "__main__":
extract_3ds_metadata()
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Un’API flessibile per la lettura dei metadati in Python. Compatibile con numerosi formati di file popolari. Di seguito alcuni dei formati supportati.
