Python 文件解析: Excel / Word / PDF 的解析、处理、预览与下载

Python 文件解析: Excel / Word / PDF 的解析、处理、预览与下载

1. 总览:同一个入口,不同解析器

当用户上传文件时,技术链路通常是:

  1. 接收文件并保存原件。
  2. 按扩展名选择对应的 Python 解析函数。
  3. 生成可预览数据。
  4. 前端展示原件与解析结果。
  5. 用户编辑后保存。
  6. 提供原件下载与编辑结果下载。

xlsx

docx

pdf

用户上传文件

Upload API

保存原件

按扩展名路由

Excel 处理器

Word 处理器

PDF 处理器

预览数据

预览数据

预览数据

前端预览与编辑

保存编辑结果

下载原件 / 下载编辑结果


2. 插件与依赖清单

先统一约定:本文里“插件”指第三方依赖包(Python 包 / 前端 npm 包)。

2.1 Python 端插件(后端)

插件版本(示例)用途是否必须
fastapi0.111.0提供上传、预览、保存、下载 API必须
uvicorn0.29.0启动 FastAPI 服务必须
python-multipart0.0.9支持 multipart/form-data 文件上传必须
openpyxl3.1.2解析/回写 Excel(xlsx)Excel 必须
pandas2.2.2Excel/表格辅助清洗(可选但常用)推荐
python-docx1.1.0解析/生成 Word(docx)Word 必须
pymupdf (fitz)1.24.9PDF 文本、表格、分页信息提取PDF 必须

对应 import 写法(便于直接复制代码):

  1. from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
  2. from openpyxl import load_workbook
  3. from docx import Document
  4. import fitz(来自 pymupdf

2.2 前端插件(预览与编辑)

插件版本(示例)用途是否必须
xlsx^0.18.5浏览器端 Excel 预览(按 sheet 渲染)Excel 预览必须
mammoth^1.11.0浏览器端 Word 转 HTML 预览Word 预览必须
react-data-grid7.0.0-beta.59表格编辑组件(Excel/Word 表格/PDF 表格修订)需要编辑时必须

2.3 可选插件(PDF OCR 兜底)

插件用途是否必须
pytesseract + PillowPDF/图片 OCR 兜底可选
paddleocr中文 OCR 兜底(效果通常更好)可选

2.4 可选插件(兼容旧格式)

插件/工具用途是否必须
xlrd仅当你要直接读取 .xls 时使用可选
libreoffice (soffice).doc 转成 .docx,再交给 python-docx 解析可选

2.5 安装命令示例

# Backend pip install fastapi uvicorn python-multipart openpyxl pandas python-docx pymupdf # Frontendnpminstall xlsx mammoth react-data-grid # Optional OCR fallback pip install pytesseract pillow # or pip install paddleocr # Optional legacy-format support pip install xlrd 

3. 通用基础:上传、存储、路由

3.1 上传接口示例

from pathlib import Path from fastapi import APIRouter, UploadFile, File router = APIRouter()@router.post("/api/files/upload")asyncdefupload(files:list[UploadFile]= File(...)): items =[]for f in files: suffix = Path(f.filename).suffix.lower() raw_path = save_raw_file(f)# 保存原件if suffix ==".xlsx": file_id = process_excel(raw_path) file_type ="excel"elif suffix ==".docx": file_id = process_word(raw_path) file_type ="word"elif suffix ==".pdf": file_id = process_pdf(raw_path) file_type ="pdf"else: items.append({"filename": f.filename,"error":"unsupported file type"})continue items.append({"file_id": file_id,"type": file_type,"filename": f.filename})return{"items": items}
说明:openpyxl 主流场景是 .xlsxpython-docx 主流场景是 .docx
如果必须支持 .xls / .doc,建议先做“格式转换”再进入本文解析流水线。

3.2 原件下载接口(通用)

from fastapi.responses import FileResponse @router.get("/api/files/{file_id}/download/raw")defdownload_raw(file_id:str): path = locate_raw_file(file_id)return FileResponse(path, filename=path.name)

4. Excel:解析、处理、预览、编辑保存、下载

本章用到的插件:openpyxlpandas(可选)、xlsxreact-data-grid

Excel 的特点是天然二维网格,所以处理策略是“保留 sheet + 保留行列”。

4.1 解析(Python)

from openpyxl import load_workbook defparse_excel(path:str)->dict: wb = load_workbook(path, data_only=True) sheets:dict[str,list[list[str]]]={}for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] rows:list[list[str]]=[]for row in ws.iter_rows(values_only=True): rows.append([""if c isNoneelsestr(c)for c in row]) sheets[sheet_name]= rows return{"sheet_names": wb.sheetnames,"sheets": sheets,}

4.2 处理(可选)

常见的通用处理:

  1. 去掉尾部空行。
  2. 统一行长度(短行补空字符串)。
  3. 把非字符串安全转成字符串,避免前端渲染异常。
defnormalize_excel_rows(rows:list[list[str]])->list[list[str]]:ifnot rows:return[[""]] width =max(len(r)for r in rows) normalized =[]for r in rows: row =[""if c isNoneelsestr(c)for c in r]iflen(row)< width: row +=[""]*(width -len(row)) normalized.append(row[:width])return normalized 

4.3 前端预览

前端展示方式:

  1. Sheet 名作为 tab。
  2. 当前 sheet 用 table 或 DataGrid 渲染。
  3. 支持切换 sheet。

4.4 编辑保存

PUT /api/excel/{file_id}/edit 
{"sheet_name":"Sheet1","rows":[["A1","B1"],["A2","B2"]]}

后端可把编辑结果保存成:

  1. excel_edits.json(便于二次编辑)。
  2. edited.xlsx(便于下载)。

4.5 下载

  1. 原件:GET /api/excel/{file_id}/download/raw
  2. 编辑版:GET /api/excel/{file_id}/download/edited
@router.get("/api/excel/{file_id}/download/edited")defdownload_excel_edited(file_id:str): edited_path = build_edited_excel(file_id)# 根据保存的 rows 重建 xlsxreturn FileResponse(edited_path, filename=edited_path.name)

存储后端前端用户存储后端前端用户上传 ExcelPOST /upload保存 raw.xlsxparse_excelsheet_names + sheets编辑单元格PUT /excel/{file_id}/edit保存 excel_edits.json / edited.xlsx下载编辑版GET /excel/{file_id}/download/editededited.xlsx


5. Word:解析、处理、预览、编辑保存、下载

本章用到的插件:python-docxmammothreact-data-grid

Word 的天然结构是“段落 + 表格”,不建议简单压平为纯二维表。

5.1 解析(Python)

from docx import Document defparse_word(path:str)->dict: doc = Document(path) blocks:list[dict]=[]# 段落块for p in doc.paragraphs: text = p.text.strip()if text: blocks.append({"type":"paragraph","text": text})# 表格块for table_index, table inenumerate(doc.tables): rows =[]for row in table.rows: rows.append([cell.text.strip()for cell in row.cells]) blocks.append({"type":"table","table_index": table_index,"rows": rows})return{"blocks": blocks}

5.2 处理(可选)

  1. 清理连续空段落。
  2. 表格行列补齐。
  3. 对超长文本做安全截断(仅显示时,不改原文)。

5.3 前端预览

Word 常见做法是双视图:

  1. 原件预览:mammoth 转 HTML,阅读体验更接近原文档。
  2. 编辑视图:
    1. 段落块用文本编辑器。
    2. 表格块用 DataGrid。

5.4 编辑保存

PUT /api/word/{file_id}/edit 
{"blocks":[{"type":"paragraph","text":"Updated paragraph"},{"type":"table","table_index":0,"rows":[["Header1","Header2"],["V1","V2"]]}]}

后端可以:

  1. 保存 word_edits.json
  2. python-docx 生成 edited.docx

5.5 下载

  1. 原件:GET /api/word/{file_id}/download/raw
  2. 编辑版:GET /api/word/{file_id}/download/edited
@router.get("/api/word/{file_id}/download/edited")defdownload_word_edited(file_id:str): edited_docx = build_edited_word_docx(file_id)return FileResponse(edited_docx, filename=edited_docx.name)

6. PDF:解析、处理、预览、编辑保存、下载

本章用到的插件:pymupdf(可选 OCR:pytesseract/paddleocr)、react-data-grid

PDF 的关键是“按页处理”,因为页面是它的天然单位。

6.1 解析(Python)

import fitz defparse_pdf(path:str)->dict: pages =[]with fitz.open(path)as doc:for i inrange(doc.page_count): page = doc.load_page(i) text = page.get_text("text")or"" tables =[] finder = page.find_tables()if finder and finder.tables:for t in finder.tables: tables.append([[str(c or"").strip()for c in row]for row in t.extract()]) pages.append({"page_no": i +1,"text": text,"tables": tables,"width":float(page.rect.width),"height":float(page.rect.height),})return{"page_count":len(pages),"pages": pages}

6.2 处理(可选)

  1. find_tables() 抽不到表时,回退到 page.get_text("words") 做词块聚合。
  2. 对文本进行页级摘要(便于快速预览)。
  3. 对识别结果增加 warnings 字段(纯技术提示)。

6.3 前端预览

建议双层:

  1. 原件:iframe/objectURL 直接预览 PDF。
  2. 解析结果:按页展示 text + tables

6.4 编辑保存

PUT /api/pdf/{file_id}/edit 
{"page_no":1,"table_index":0,"rows":[["Col1","Col2"],["A","B"]],"notes":"manual correction"}

后端可保存:

  1. pdf_edits.json
  2. edited.pdf(可选实现:加批注页、嵌入修订信息)

6.5 下载

  1. 原件:GET /api/pdf/{file_id}/download/raw
  2. 编辑版 PDF:GET /api/pdf/{file_id}/download/edited
  3. 编辑记录 JSON(可选):GET /api/pdf/{file_id}/download/edits-json

存储后端前端用户存储后端前端用户上传 PDFPOST /upload保存 raw.pdfparse_pdf(分页提取)pages/meta修订表格PUT /pdf/{file_id}/edit保存 pdf_edits.json / edited.pdf下载编辑版GET /pdf/{file_id}/download/editededited.pdf


7. API 清单(示例)

类型预览接口保存接口下载接口
ExcelGET /api/excel/{file_id}/previewPUT /api/excel/{file_id}/editdownload/raw / download/edited
WordGET /api/word/{file_id}/previewPUT /api/word/{file_id}/editdownload/raw / download/edited
PDFGET /api/pdf/{file_id}/previewPUT /api/pdf/{file_id}/editdownload/raw / download/edited
说明:这三组接口可以由同一个服务实现。本文拆开写,仅用于按文件格式独立说明技术实现细节。

8. 工程落地建议(纯技术)

  1. 原件一定要保存,不要只存解析结果。
  2. 编辑结果建议落 JSON,再按需导出编辑版文件。
  3. 下载接口统一加 Content-Disposition: attachment
  4. 所有预览数据都做空值与类型兜底,前端会省很多判断。
  5. 文件名建议带时间戳,例如:
    1. report_edited_20260224_1530.xlsx
    2. doc_edited_20260224_1530.docx
    3. scan_edited_20260224_1530.pdf

9. 效果

excel预览效果

excel预览效果

word预览效果

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pdf 预览效果

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