GroupDocs.Metadata помогает разработчикам на Python легко извлекать метаданные из файлов DJVU всего за несколько шагов:
from groupdocs.metadata import Metadata
from groupdocs.metadata.tagging import Tags
def extract_metadata_properties():
# Получить метаданные из файла DJVU
with Metadata("./input.djvu") as metadata:
# Укажите тип метаданных для извлечения
# Отфильтровать и прочитать метаданные из выбранной группы
properties = metadata.find_properties(
lambda p: any(tag.category == Tags.content for tag in p.tags)
)
# Перебрать записи метаданных и вывести их
for property in properties:
print(f"Property name: {property.name}, Property value: {property.value}")
if __name__ == "__main__":
extract_metadata_properties()
pip install groupdocs-metadata-net
Находите и обрабатывайте скрытые метаданные в конфиденциальных файлах с помощью приложений на Python, использующих набор инструментов GroupDocs.Metadata.
Используйте GroupDocs.Metadata для быстрого поиска и организации метаданных в ваших проектах на Python. Идеально подходит для работы с внедрёнными и скрытыми данными.
Сузьте поиск с помощью фильтров, таких как ключевые слова, даты или шаблоны. Найдите точные метаданные, которые вам нужны, без лишних усилий.
Используйте Python для обновления или удаления найденных метаданных. GroupDocs.Metadata предоставляет полный контроль над поддерживаемыми типами файлов.
Этот пример показывает, как считывать метаданные векторной графики из файла 3DS.
from groupdocs.metadata import Metadata
def extract_3ds_metadata():
# Откройте файл 3DS с помощью Metadata
with Metadata("./input.3ds") as metadata:
# Получите все доступные встроенные метаданные
root = metadata.get_root_package()
# Используйте метаданные в логике вашего приложения
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()
Загрузите GroupDocs.Metadata бесплатно или получите пробную лицензию для полного доступа!
Изучите документацию, примеры кода и раздел поддержки, чтобы улучшить ваш опыт.
Гибкий API для чтения метаданных на Python. Работает со многими популярными типами файлов. Ниже представлены некоторые поддерживаемые форматы.
