详解Python如何实现批量为PDF添加水印

yizhihongxing

下面是详解Python如何实现批量为PDF添加水印的完整攻略:

准备工作

首先要安装必要的Python包:PyPDF2。可以使用以下命令进行安装:

pip install PyPDF2

读取PDF文件

使用PyPDF2包中的PdfFileReader类,打开需要添加水印的PDF文件,可以使用以下代码:

import PyPDF2

pdf = PyPDF2.PdfFileReader(open('original.pdf', 'rb'))

这里打开了名为'original.pdf'的PDF文件,并将其存储在变量pdf中。

添加水印

使用PyPDF2包中的PdfFileWriter类,将水印添加到PDF文件中。可以使用以下代码:

import PyPDF2

pdf = PyPDF2.PdfFileReader(open('original.pdf', 'rb'))
output = PyPDF2.PdfFileWriter()

watermark = PyPDF2.PdfFileReader(open('watermark.pdf', 'rb'))

for page_num in range(pdf.getNumPages()):
    page = pdf.getPage(page_num)
    page.mergePage(watermark.getPage(0))
    output.addPage(page)

with open('output.pdf', 'wb') as result:
    output.write(result)

这里打开了名为'watermark.pdf'的PDF文件,并将其作为水印添加到了'original.pdf'中。将新生成的PDF文件输出到名为'output.pdf'的文件中。

批量处理

如果需要批量处理多个PDF文件,可以使用os模块中的listdir函数,遍历文件列表,并进行循环添加水印。

举个例子,假设需要批量处理当前目录下的所有PDF文件,可以使用以下代码:

import os
import PyPDF2

watermark = PyPDF2.PdfFileReader(open('watermark.pdf', 'rb'))

for filename in os.listdir('.'):
    if filename.endswith('.pdf'):
        pdf = PyPDF2.PdfFileReader(open(filename, 'rb'))
        output = PyPDF2.PdfFileWriter()

        for page_num in range(pdf.getNumPages()):
            page = pdf.getPage(page_num)
            page.mergePage(watermark.getPage(0))
            output.addPage(page)

        with open('watermarked_' + filename, 'wb') as result:
            output.write(result)

这里遍历当前目录下的所有PDF文件,并为每个文件添加水印,结果文件保存为'watermarked_' + filename。

以上就是Python如何实现批量为PDF添加水印的完整攻略,希望能对你有所帮助。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:详解Python如何实现批量为PDF添加水印 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年6月13日
下一篇 2023年6月13日

相关文章

  • 使用pandas.apply()将一个函数应用到Dataframe的每一行或每一列

    使用pandas.apply()将一个函数应用到Dataframe的每一行或每一列,可以用于数据清洗、特征工程等操作。下面我会详细讲解该过程,并通过实例说明。 函数定义 首先需要定义一个可以被应用的函数,即将要被应用的函数。下面我们以计算每行的和为例定义一个函数: def sum_row(row): return row.sum() 以上函数传入一行数据,返…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 用Python Pandas操纵数据框架

    下面是详细讲解用Python Pandas操纵数据框架 的完整攻略,过程中实例说明: 什么是Pandas Pandas是一个开源数据分析工具,提供了大量高级数据结构和数据分析工具。其中,最重要的是DataFrame数据结构,可以方便、快捷的进行数据的清洗、转换、统计、分组、排序等一系列操作。 安装Pandas 使用pip命令安装Pandas即可: pip i…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在Pandas中操纵字符串

    在Pandas中有许多方法来操纵字符串,可以让我们快速而方便地进行数据的处理和清洗。下面,我将详细讲解如何在Pandas中操纵字符串。 1. 字符串的切割和拼接 在Pandas中,我们可以使用 str.split() 方法将字符串按照指定的分隔符进行切割,返回一个Series对象。例如: import pandas as pd s = pd.Series([…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Python基于pyecharts实现关联图绘制

    Python基于pyecharts实现关联图绘制是一种挺常用的数据可视化方式,可以很清晰地展示数据之间的关联关系。下面我将为您提供一个完整的攻略,帮助您学会如何用Python的pyecharts库绘制关联图。 1. 安装相关库 如果您还没有安装pyecharts和pandas等库,可以通过以下命令安装: pip install pyecharts panda…

    python 2023年5月14日
    00
  • pandas数据选取:df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

    Pandas是一种Python常用的数据处理工具,它具有很强的数据选取和处理能力,本文将详细讲解Pandas数据选取的完整攻略。 一、pandas数据选取方法 Pandas提供了丰富的数据选取方法,常用的包括: df[]:基于列名或索引选取列或行; df.loc[]:基于行和列名称选取数据; df.iloc[]:通过整数位置选取数据; df.ix[]:基于行…

    python 2023年5月14日
    00
  • VBA处理数据与Python Pandas处理数据案例比较分析

    下面我将详细讲解“VBA处理数据与Python Pandas处理数据案例比较分析”的完整攻略。 1. 简介 VBA和Python Pandas都是常用的数据处理工具,在处理数据时都能发挥出其独特的优势。VBA是Microsoft Office应用程序中自带的宏语言,它能够帮助用户快速地实现自动化和数据处理操作。Python Pandas是Python编程语言…

    python 2023年6月13日
    00
  • 用python爬虫爬取CSDN博主信息

    准备工作 在使用Python爬虫爬取CSDN博主信息之前,需要进行以下准备工作: 1.1 获取CSDN博客的URL地址格式 在浏览器中打开CSDN博客主页之后,搜索博主并进入博主页面,复制页面URL地址,将其中数字部分替换为”000″即可作为抓取博主信息的URL地址模板,示例如下: https://blog.csdn.net/000 1.2 安装Python…

    python 2023年5月14日
    00
  • pandas 数据类型转换的实现

    当我们在处理数据时,经常会遇到相同数据类型不一致的问题,这时候就需要进行数据类型的转换。pandas提供了丰富的数据类型转换方法来解决这个问题。 一、基础方法 pandas中的数据类型转换基本方法是astype()。用法如下: df[‘column_name’] = df[‘column_name’].astype(‘new_data_type’) 这里的c…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部