feat: refactor 30+ skills to Anthropic progressive disclosure pattern
- All SKILL.md files now <500 lines (avg reduction 69%) - Detailed content extracted to references/ subdirectories - Frontmatter standardised: only name + description (Anthropic standard) - New skills: brand-guidelines, spec-coauthor, report-templates, skill-creator - Design skills: anti-slop guidelines, premium-proposals reference - Removed non-standard frontmatter fields (triggers, version, author, category) Plugins affected: infraestrutura, marketing, dev-tools, crm-ops, gestao, core-tools, negocio, perfex-dev, wordpress, design-media Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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796
dev-tools/skills/pdf/SKILL.md
Normal file
796
dev-tools/skills/pdf/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,796 @@
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name: pdf
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description: Processamento completo de ficheiros PDF — leitura, extraccao de texto/tabelas, merge, split, watermarks, encriptacao, OCR, criacao e preenchimento de formularios.
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# PDF Processing Guide
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## Resumo
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Guia completo para processamento de PDFs com bibliotecas Python e ferramentas de linha de comandos. Para formularios PDF, seguir as instruccoes na seccao "Preenchimento de formularios". Para funcionalidades avancadas e bibliotecas JavaScript, consultar a seccao "Referencia avancada".
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## Quick Start
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```python
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from pypdf import PdfReader, PdfWriter
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# Read a PDF
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reader = PdfReader("/media/ealmeida/Dados/GDrive/Cloud/Descomplicar/documento.pdf")
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print(f"Pages: {len(reader.pages)}")
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# Extract text
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text = ""
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for page in reader.pages:
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text += page.extract_text()
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```
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## Bibliotecas Python
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### pypdf — operacoes basicas
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#### Merge PDFs
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```python
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from pypdf import PdfWriter, PdfReader
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||||
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||||
writer = PdfWriter()
|
||||
for pdf_file in ["doc1.pdf", "doc2.pdf", "doc3.pdf"]:
|
||||
reader = PdfReader(pdf_file)
|
||||
for page in reader.pages:
|
||||
writer.add_page(page)
|
||||
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||||
with open("merged.pdf", "wb") as output:
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writer.write(output)
|
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```
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#### Split PDF
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||||
```python
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||||
reader = PdfReader("input.pdf")
|
||||
for i, page in enumerate(reader.pages):
|
||||
writer = PdfWriter()
|
||||
writer.add_page(page)
|
||||
with open(f"page_{i+1}.pdf", "wb") as output:
|
||||
writer.write(output)
|
||||
```
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||||
#### Extract Metadata
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||||
```python
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||||
reader = PdfReader("document.pdf")
|
||||
meta = reader.metadata
|
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print(f"Title: {meta.title}")
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||||
print(f"Author: {meta.author}")
|
||||
print(f"Subject: {meta.subject}")
|
||||
print(f"Creator: {meta.creator}")
|
||||
```
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||||
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#### Rotate Pages
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||||
```python
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||||
reader = PdfReader("input.pdf")
|
||||
writer = PdfWriter()
|
||||
|
||||
page = reader.pages[0]
|
||||
page.rotate(90) # Rotate 90 degrees clockwise
|
||||
writer.add_page(page)
|
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|
||||
with open("rotated.pdf", "wb") as output:
|
||||
writer.write(output)
|
||||
```
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### pdfplumber — extraccao de texto e tabelas
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#### Extract Text with Layout
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||||
```python
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||||
import pdfplumber
|
||||
|
||||
with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
|
||||
for page in pdf.pages:
|
||||
text = page.extract_text()
|
||||
print(text)
|
||||
```
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||||
|
||||
#### Extract Tables
|
||||
```python
|
||||
with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
|
||||
for i, page in enumerate(pdf.pages):
|
||||
tables = page.extract_tables()
|
||||
for j, table in enumerate(tables):
|
||||
print(f"Table {j+1} on page {i+1}:")
|
||||
for row in table:
|
||||
print(row)
|
||||
```
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||||
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||||
#### Advanced Table Extraction
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||||
```python
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
|
||||
all_tables = []
|
||||
for page in pdf.pages:
|
||||
tables = page.extract_tables()
|
||||
for table in tables:
|
||||
if table: # Check if table is not empty
|
||||
df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
|
||||
all_tables.append(df)
|
||||
|
||||
# Combine all tables
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||||
if all_tables:
|
||||
combined_df = pd.concat(all_tables, ignore_index=True)
|
||||
combined_df.to_excel("extracted_tables.xlsx", index=False)
|
||||
```
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||||
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||||
### reportlab — criacao de PDFs
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||||
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||||
#### Basic PDF Creation
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||||
```python
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||||
from reportlab.lib.pagesizes import letter
|
||||
from reportlab.pdfgen import canvas
|
||||
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||||
c = canvas.Canvas("hello.pdf", pagesize=letter)
|
||||
width, height = letter
|
||||
|
||||
# Add text
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||||
c.drawString(100, height - 100, "Hello World!")
|
||||
c.drawString(100, height - 120, "This is a PDF created with reportlab")
|
||||
|
||||
# Add a line
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||||
c.line(100, height - 140, 400, height - 140)
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||||
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||||
# Save
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||||
c.save()
|
||||
```
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||||
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||||
#### Create PDF with Multiple Pages
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||||
```python
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||||
from reportlab.lib.pagesizes import letter
|
||||
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Spacer, PageBreak
|
||||
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet
|
||||
|
||||
doc = SimpleDocTemplate("report.pdf", pagesize=letter)
|
||||
styles = getSampleStyleSheet()
|
||||
story = []
|
||||
|
||||
# Add content
|
||||
title = Paragraph("Report Title", styles['Title'])
|
||||
story.append(title)
|
||||
story.append(Spacer(1, 12))
|
||||
|
||||
body = Paragraph("This is the body of the report. " * 20, styles['Normal'])
|
||||
story.append(body)
|
||||
story.append(PageBreak())
|
||||
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||||
# Page 2
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||||
story.append(Paragraph("Page 2", styles['Heading1']))
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||||
story.append(Paragraph("Content for page 2", styles['Normal']))
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||||
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||||
# Build PDF
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||||
doc.build(story)
|
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```
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||||
#### Subscripts and Superscripts
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||||
**Importante**: nunca usar caracteres Unicode subscript/superscript (subscript: 0-9, superscript: 0-9) em PDFs ReportLab. As fontes built-in nao incluem estes glifos, resultando em caixas pretas.
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||||
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||||
Usar as tags XML do ReportLab em objectos Paragraph:
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||||
```python
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||||
from reportlab.platypus import Paragraph
|
||||
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet
|
||||
|
||||
styles = getSampleStyleSheet()
|
||||
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||||
# Subscripts: use <sub> tag
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||||
chemical = Paragraph("H<sub>2</sub>O", styles['Normal'])
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||||
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||||
# Superscripts: use <super> tag
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||||
squared = Paragraph("x<super>2</super> + y<super>2</super>", styles['Normal'])
|
||||
```
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||||
Para texto desenhado com canvas (nao Paragraph), ajustar manualmente o tamanho da fonte e posicao.
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## Ferramentas de linha de comandos
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### pdftotext (poppler-utils)
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||||
```bash
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||||
# Extract text
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pdftotext input.pdf output.txt
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||||
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||||
# Extract text preserving layout
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||||
pdftotext -layout input.pdf output.txt
|
||||
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||||
# Extract specific pages
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||||
pdftotext -f 1 -l 5 input.pdf output.txt # Pages 1-5
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```
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||||
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||||
### qpdf
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||||
```bash
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||||
# Merge PDFs
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||||
qpdf --empty --pages file1.pdf file2.pdf -- merged.pdf
|
||||
|
||||
# Split pages
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||||
qpdf input.pdf --pages . 1-5 -- pages1-5.pdf
|
||||
qpdf input.pdf --pages . 6-10 -- pages6-10.pdf
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||||
|
||||
# Rotate pages
|
||||
qpdf input.pdf output.pdf --rotate=+90:1 # Rotate page 1 by 90 degrees
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||||
|
||||
# Remove password
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||||
qpdf --password=mypassword --decrypt encrypted.pdf decrypted.pdf
|
||||
```
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### pdftk (if available)
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||||
```bash
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||||
# Merge
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||||
pdftk file1.pdf file2.pdf cat output merged.pdf
|
||||
|
||||
# Split
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pdftk input.pdf burst
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||||
# Rotate
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||||
pdftk input.pdf rotate 1east output rotated.pdf
|
||||
```
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||||
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||||
## Tarefas comuns
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||||
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||||
### Extrair texto de PDFs digitalizados (OCR)
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||||
```python
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||||
# Requires: pip install pytesseract pdf2image
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||||
import pytesseract
|
||||
from pdf2image import convert_from_path
|
||||
|
||||
# Convert PDF to images
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||||
images = convert_from_path('scanned.pdf')
|
||||
|
||||
# OCR each page
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||||
text = ""
|
||||
for i, image in enumerate(images):
|
||||
text += f"Page {i+1}:\n"
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||||
text += pytesseract.image_to_string(image)
|
||||
text += "\n\n"
|
||||
|
||||
print(text)
|
||||
```
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||||
|
||||
### Adicionar watermark
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||||
```python
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||||
from pypdf import PdfReader, PdfWriter
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||||
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||||
# Create watermark (or load existing)
|
||||
watermark = PdfReader("watermark.pdf").pages[0]
|
||||
|
||||
# Apply to all pages
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||||
reader = PdfReader("document.pdf")
|
||||
writer = PdfWriter()
|
||||
|
||||
for page in reader.pages:
|
||||
page.merge_page(watermark)
|
||||
writer.add_page(page)
|
||||
|
||||
with open("watermarked.pdf", "wb") as output:
|
||||
writer.write(output)
|
||||
```
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||||
|
||||
### Extrair imagens
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||||
```bash
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||||
# Using pdfimages (poppler-utils)
|
||||
pdfimages -j input.pdf output_prefix
|
||||
|
||||
# This extracts all images as output_prefix-000.jpg, output_prefix-001.jpg, etc.
|
||||
```
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||||
|
||||
### Proteccao por password
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||||
```python
|
||||
from pypdf import PdfReader, PdfWriter
|
||||
|
||||
reader = PdfReader("input.pdf")
|
||||
writer = PdfWriter()
|
||||
|
||||
for page in reader.pages:
|
||||
writer.add_page(page)
|
||||
|
||||
# Add password
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||||
writer.encrypt("userpassword", "ownerpassword")
|
||||
|
||||
with open("encrypted.pdf", "wb") as output:
|
||||
writer.write(output)
|
||||
```
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||||
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||||
## Referencia rapida
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||||
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||||
| Tarefa | Melhor ferramenta | Comando/codigo |
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||||
|--------|-------------------|----------------|
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||||
| Merge PDFs | pypdf | `writer.add_page(page)` |
|
||||
| Split PDFs | pypdf | One page per file |
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||||
| Extrair texto | pdfplumber | `page.extract_text()` |
|
||||
| Extrair tabelas | pdfplumber | `page.extract_tables()` |
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||||
| Criar PDFs | reportlab | Canvas or Platypus |
|
||||
| Merge CLI | qpdf | `qpdf --empty --pages ...` |
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||||
| OCR scanned PDFs | pytesseract | Convert to image first |
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||||
| Preencher formularios | pypdf ou annotations | Ver seccao abaixo |
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## Preenchimento de formularios
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||||
|
||||
**Obrigatorio: seguir estes passos por ordem. Nao saltar para codigo directamente.**
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||||
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||||
Primeiro verificar se o PDF tem campos preenchíveis. Executar a partir da pasta de scripts desta skill:
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||||
`python scripts/check_fillable_fields.py <file.pdf>`
|
||||
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||||
Consoante o resultado, seguir a seccao "Campos preenchíveis" ou "Campos nao preenchíveis".
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||||
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||||
### Campos preenchíveis
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||||
Se o PDF tiver campos de formulario nativos:
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||||
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||||
1. Extrair informacao dos campos:
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||||
`python scripts/extract_form_field_info.py <input.pdf> <field_info.json>`
|
||||
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||||
O JSON resultante contem campos com esta estrutura:
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||||
```json
|
||||
[
|
||||
{
|
||||
"field_id": "(ID unico do campo)",
|
||||
"page": "(numero da pagina, 1-based)",
|
||||
"rect": "[left, bottom, right, top]",
|
||||
"type": "text | checkbox | radio_group | choice"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
Para **checkboxes**: propriedades `checked_value` e `unchecked_value`.
|
||||
Para **radio groups**: lista `radio_options` com `value` e `rect`.
|
||||
Para **choice fields**: lista `choice_options` com `value` e `text`.
|
||||
|
||||
2. Converter PDF para imagens para analise visual:
|
||||
`python scripts/convert_pdf_to_images.py <file.pdf> <output_directory>`
|
||||
Analisar as imagens para determinar o proposito de cada campo.
|
||||
|
||||
3. Criar `field_values.json`:
|
||||
```json
|
||||
[
|
||||
{
|
||||
"field_id": "last_name",
|
||||
"description": "Apelido do utilizador",
|
||||
"page": 1,
|
||||
"value": "Silva"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"field_id": "Checkbox12",
|
||||
"description": "Checkbox para maiores de 18",
|
||||
"page": 1,
|
||||
"value": "/On"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
4. Preencher:
|
||||
`python scripts/fill_fillable_fields.py <input.pdf> <field_values.json> <output.pdf>`
|
||||
|
||||
### Campos nao preenchíveis
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||||
Se o PDF nao tiver campos nativos, usar anotacoes de texto. Tentar primeiro extraccao por estrutura (mais preciso), depois estimativa visual como fallback.
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||||
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||||
#### Passo 1: extraccao por estrutura
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||||
|
||||
`python scripts/extract_form_structure.py <input.pdf> form_structure.json`
|
||||
|
||||
Extrai labels de texto, linhas horizontais e checkboxes com coordenadas exactas.
|
||||
|
||||
**Se form_structure.json tiver labels significativos** -> usar abordagem A (estrutura).
|
||||
**Se o PDF for digitalizado/imagem** -> usar abordagem B (visual).
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||||
|
||||
#### Abordagem A: coordenadas por estrutura (preferida)
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||||
|
||||
Analisar form_structure.json e identificar:
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||||
- **Label groups**: elementos de texto adjacentes que formam um label
|
||||
- **Row structure**: labels com `top` similar estao na mesma linha
|
||||
- **Field columns**: areas de entrada comecam apos o label (x0 = label.x1 + gap)
|
||||
- **Checkboxes**: usar coordenadas directamente do JSON
|
||||
|
||||
Criar fields.json com `pdf_width`/`pdf_height`:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"pages": [
|
||||
{"page_number": 1, "pdf_width": 612, "pdf_height": 792}
|
||||
],
|
||||
"form_fields": [
|
||||
{
|
||||
"page_number": 1,
|
||||
"description": "Campo apelido",
|
||||
"field_label": "Apelido",
|
||||
"label_bounding_box": [43, 63, 87, 73],
|
||||
"entry_bounding_box": [92, 63, 260, 79],
|
||||
"entry_text": {"text": "Silva", "font_size": 10}
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Abordagem B: estimativa visual (fallback)
|
||||
|
||||
1. Converter PDF para imagens:
|
||||
`python scripts/convert_pdf_to_images.py <input.pdf> <images_dir/>`
|
||||
|
||||
2. Identificar campos e posicoes aproximadas nas imagens.
|
||||
|
||||
3. Refinar com zoom (ImageMagick):
|
||||
```bash
|
||||
magick <page_image> -crop <width>x<height>+<x>+<y> +repage <crop_output.png>
|
||||
```
|
||||
|
||||
Converter coordenadas do crop de volta para coordenadas da imagem completa:
|
||||
- full_x = crop_x + crop_offset_x
|
||||
- full_y = crop_y + crop_offset_y
|
||||
|
||||
4. Criar fields.json com `image_width`/`image_height`.
|
||||
|
||||
#### Abordagem hibrida
|
||||
|
||||
Quando a extraccao por estrutura funciona para a maioria dos campos mas falta alguns:
|
||||
1. Usar abordagem A para campos detectados
|
||||
2. Usar abordagem B para campos em falta
|
||||
3. Converter todas as coordenadas para PDF:
|
||||
- pdf_x = image_x * (pdf_width / image_width)
|
||||
- pdf_y = image_y * (pdf_height / image_height)
|
||||
4. Usar sistema de coordenadas unico com `pdf_width`/`pdf_height`
|
||||
|
||||
#### Validacao e preenchimento
|
||||
|
||||
Validar bounding boxes antes de preencher:
|
||||
`python scripts/check_bounding_boxes.py fields.json`
|
||||
|
||||
Preencher o formulario:
|
||||
`python scripts/fill_pdf_form_with_annotations.py <input.pdf> fields.json <output.pdf>`
|
||||
|
||||
Verificar resultado:
|
||||
`python scripts/convert_pdf_to_images.py <output.pdf> <verify_images/>`
|
||||
|
||||
Criar imagem de validacao com bounding boxes sobrepostas:
|
||||
`python scripts/create_validation_image.py <page_number> <fields.json> <input_image> <output_image>`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Referencia avancada
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||||
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||||
### pypdfium2 — rendering rapido
|
||||
|
||||
```python
|
||||
import pypdfium2 as pdfium
|
||||
from PIL import Image
|
||||
|
||||
# Load PDF
|
||||
pdf = pdfium.PdfDocument("document.pdf")
|
||||
|
||||
# Render page to image
|
||||
page = pdf[0]
|
||||
bitmap = page.render(scale=2.0, rotation=0)
|
||||
img = bitmap.to_pil()
|
||||
img.save("page_1.png", "PNG")
|
||||
|
||||
# Process multiple pages
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||||
for i, page in enumerate(pdf):
|
||||
bitmap = page.render(scale=1.5)
|
||||
img = bitmap.to_pil()
|
||||
img.save(f"page_{i+1}.jpg", "JPEG", quality=90)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### pdfplumber — funcionalidades avancadas
|
||||
|
||||
#### Texto com coordenadas precisas
|
||||
```python
|
||||
import pdfplumber
|
||||
|
||||
with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
|
||||
page = pdf.pages[0]
|
||||
|
||||
# Extract all text with coordinates
|
||||
chars = page.chars
|
||||
for char in chars[:10]:
|
||||
print(f"Char: '{char['text']}' at x:{char['x0']:.1f} y:{char['y0']:.1f}")
|
||||
|
||||
# Extract text by bounding box (left, top, right, bottom)
|
||||
bbox_text = page.within_bbox((100, 100, 400, 200)).extract_text()
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Tabelas complexas com settings customizados
|
||||
```python
|
||||
import pdfplumber
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
with pdfplumber.open("complex_table.pdf") as pdf:
|
||||
page = pdf.pages[0]
|
||||
|
||||
table_settings = {
|
||||
"vertical_strategy": "lines",
|
||||
"horizontal_strategy": "lines",
|
||||
"snap_tolerance": 3,
|
||||
"intersection_tolerance": 15
|
||||
}
|
||||
tables = page.extract_tables(table_settings)
|
||||
|
||||
# Visual debugging for table extraction
|
||||
img = page.to_image(resolution=150)
|
||||
img.save("debug_layout.png")
|
||||
```
|
||||
|
||||
### reportlab — relatorios profissionais com tabelas
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Table, TableStyle, Paragraph
|
||||
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet
|
||||
from reportlab.lib import colors
|
||||
|
||||
data = [
|
||||
['Produto', 'Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'],
|
||||
['Widgets', '120', '135', '142', '158'],
|
||||
['Gadgets', '85', '92', '98', '105']
|
||||
]
|
||||
|
||||
doc = SimpleDocTemplate("report.pdf")
|
||||
elements = []
|
||||
|
||||
styles = getSampleStyleSheet()
|
||||
title = Paragraph("Relatorio Trimestral de Vendas", styles['Title'])
|
||||
elements.append(title)
|
||||
|
||||
table = Table(data)
|
||||
table.setStyle(TableStyle([
|
||||
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.grey),
|
||||
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.whitesmoke),
|
||||
('ALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'CENTER'),
|
||||
('FONTNAME', (0, 0), (-1, 0), 'Helvetica-Bold'),
|
||||
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, 0), 14),
|
||||
('BOTTOMPADDING', (0, 0), (-1, 0), 12),
|
||||
('BACKGROUND', (0, 1), (-1, -1), colors.beige),
|
||||
('GRID', (0, 0), (-1, -1), 1, colors.black)
|
||||
]))
|
||||
elements.append(table)
|
||||
|
||||
doc.build(elements)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### JavaScript — pdf-lib (criacao e modificacao)
|
||||
|
||||
#### Load and Manipulate Existing PDF
|
||||
```javascript
|
||||
import { PDFDocument } from 'pdf-lib';
|
||||
import fs from 'fs';
|
||||
|
||||
async function manipulatePDF() {
|
||||
const existingPdfBytes = fs.readFileSync('input.pdf');
|
||||
const pdfDoc = await PDFDocument.load(existingPdfBytes);
|
||||
|
||||
const pageCount = pdfDoc.getPageCount();
|
||||
const newPage = pdfDoc.addPage([600, 400]);
|
||||
newPage.drawText('Added by pdf-lib', { x: 100, y: 300, size: 16 });
|
||||
|
||||
const pdfBytes = await pdfDoc.save();
|
||||
fs.writeFileSync('modified.pdf', pdfBytes);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Advanced Merge and Split
|
||||
```javascript
|
||||
import { PDFDocument } from 'pdf-lib';
|
||||
import fs from 'fs';
|
||||
|
||||
async function mergePDFs() {
|
||||
const mergedPdf = await PDFDocument.create();
|
||||
|
||||
const pdf1 = await PDFDocument.load(fs.readFileSync('doc1.pdf'));
|
||||
const pdf2 = await PDFDocument.load(fs.readFileSync('doc2.pdf'));
|
||||
|
||||
const pdf1Pages = await mergedPdf.copyPages(pdf1, pdf1.getPageIndices());
|
||||
pdf1Pages.forEach(page => mergedPdf.addPage(page));
|
||||
|
||||
const pdf2Pages = await mergedPdf.copyPages(pdf2, [0, 2, 4]);
|
||||
pdf2Pages.forEach(page => mergedPdf.addPage(page));
|
||||
|
||||
fs.writeFileSync('merged.pdf', await mergedPdf.save());
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Operacoes avancadas CLI
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||||
|
||||
#### poppler-utils
|
||||
```bash
|
||||
# Text with bounding box coordinates
|
||||
pdftotext -bbox-layout document.pdf output.xml
|
||||
|
||||
# High-resolution PNG conversion
|
||||
pdftoppm -png -r 300 document.pdf output_prefix
|
||||
|
||||
# Specific page range with high resolution
|
||||
pdftoppm -png -r 600 -f 1 -l 3 document.pdf high_res_pages
|
||||
|
||||
# Extract all embedded images with metadata
|
||||
pdfimages -j -p document.pdf page_images
|
||||
|
||||
# List image info without extracting
|
||||
pdfimages -list document.pdf
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### qpdf avancado
|
||||
```bash
|
||||
# Split PDF into groups of pages
|
||||
qpdf --split-pages=3 input.pdf output_group_%02d.pdf
|
||||
|
||||
# Complex page ranges from multiple PDFs
|
||||
qpdf --empty --pages doc1.pdf 1-3 doc2.pdf 5-7 doc3.pdf 2,4 -- combined.pdf
|
||||
|
||||
# Optimize for web (linearize)
|
||||
qpdf --linearize input.pdf optimized.pdf
|
||||
|
||||
# Repair corrupted PDF
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||||
qpdf --check input.pdf
|
||||
qpdf --fix-qdf damaged.pdf repaired.pdf
|
||||
|
||||
# Advanced encryption with permissions
|
||||
qpdf --encrypt user_pass owner_pass 256 --print=none --modify=none -- input.pdf encrypted.pdf
|
||||
|
||||
# Check encryption status
|
||||
qpdf --show-encryption encrypted.pdf
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Processamento em lote com error handling
|
||||
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||||
```python
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||||
import os
|
||||
import glob
|
||||
from pypdf import PdfReader, PdfWriter
|
||||
import logging
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
def batch_process_pdfs(input_dir, operation='merge'):
|
||||
pdf_files = glob.glob(os.path.join(input_dir, "*.pdf"))
|
||||
|
||||
if operation == 'merge':
|
||||
writer = PdfWriter()
|
||||
for pdf_file in pdf_files:
|
||||
try:
|
||||
reader = PdfReader(pdf_file)
|
||||
for page in reader.pages:
|
||||
writer.add_page(page)
|
||||
logger.info(f"Processed: {pdf_file}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Failed to process {pdf_file}: {e}")
|
||||
continue
|
||||
|
||||
with open("batch_merged.pdf", "wb") as output:
|
||||
writer.write(output)
|
||||
|
||||
elif operation == 'extract_text':
|
||||
for pdf_file in pdf_files:
|
||||
try:
|
||||
reader = PdfReader(pdf_file)
|
||||
text = ""
|
||||
for page in reader.pages:
|
||||
text += page.extract_text()
|
||||
|
||||
output_file = pdf_file.replace('.pdf', '.txt')
|
||||
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
f.write(text)
|
||||
logger.info(f"Extracted text from: {pdf_file}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Failed to extract text from {pdf_file}: {e}")
|
||||
continue
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Cropping avancado
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from pypdf import PdfWriter, PdfReader
|
||||
|
||||
reader = PdfReader("input.pdf")
|
||||
writer = PdfWriter()
|
||||
|
||||
page = reader.pages[0]
|
||||
page.mediabox.left = 50
|
||||
page.mediabox.bottom = 50
|
||||
page.mediabox.right = 550
|
||||
page.mediabox.top = 750
|
||||
|
||||
writer.add_page(page)
|
||||
with open("cropped.pdf", "wb") as output:
|
||||
writer.write(output)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Gestao de memoria para PDFs grandes
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def process_large_pdf(pdf_path, chunk_size=10):
|
||||
reader = PdfReader(pdf_path)
|
||||
total_pages = len(reader.pages)
|
||||
|
||||
for start_idx in range(0, total_pages, chunk_size):
|
||||
end_idx = min(start_idx + chunk_size, total_pages)
|
||||
writer = PdfWriter()
|
||||
|
||||
for i in range(start_idx, end_idx):
|
||||
writer.add_page(reader.pages[i])
|
||||
|
||||
with open(f"chunk_{start_idx//chunk_size}.pdf", "wb") as output:
|
||||
writer.write(output)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Troubleshooting
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||||
|
||||
### PDFs encriptados
|
||||
```python
|
||||
from pypdf import PdfReader
|
||||
|
||||
try:
|
||||
reader = PdfReader("encrypted.pdf")
|
||||
if reader.is_encrypted:
|
||||
reader.decrypt("password")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"Failed to decrypt: {e}")
|
||||
```
|
||||
|
||||
### PDFs corrompidos
|
||||
```bash
|
||||
qpdf --check corrupted.pdf
|
||||
qpdf --replace-input corrupted.pdf
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Falha na extraccao de texto (fallback para OCR)
|
||||
```python
|
||||
import pytesseract
|
||||
from pdf2image import convert_from_path
|
||||
|
||||
def extract_text_with_ocr(pdf_path):
|
||||
images = convert_from_path(pdf_path)
|
||||
text = ""
|
||||
for i, image in enumerate(images):
|
||||
text += pytesseract.image_to_string(image)
|
||||
return text
|
||||
```
|
||||
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||||
## Dicas de performance
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||||
1. **PDFs grandes**: usar streaming em vez de carregar tudo em memoria; `qpdf --split-pages` para dividir
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||||
2. **Extraccao de texto**: `pdftotext -bbox-layout` e o mais rapido; pdfplumber para tabelas
|
||||
3. **Extraccao de imagens**: `pdfimages` e muito mais rapido que rendering de paginas
|
||||
4. **Preenchimento de formularios**: pdf-lib mantem melhor a estrutura do formulario
|
||||
5. **Memoria**: processar paginas individualmente com pypdfium2 para documentos grandes
|
||||
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||||
## Integracao Descomplicar
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### Caminhos frequentes para PDFs
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||||
| Localizacao | Caminho |
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|-------------|---------|
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||||
| Documentos empresa | `/media/ealmeida/Dados/GDrive/Cloud/Descomplicar/` |
|
||||
| Propostas | `/media/ealmeida/Dados/Hub/03-Propostas/` |
|
||||
| Arquivo clientes | `/media/ealmeida/Dados/GDrive/Arquivo_de_Clientes/` |
|
||||
| Knowledge Base | `/media/ealmeida/Dados/Hub/06-Operacoes/Knowledge-Base/PDFs/` |
|
||||
| Backups | `/media/ealmeida/Dados/GDrive/Backups/` |
|
||||
| Temporarios | `~/.claude-work/` (limpar ao concluir) |
|
||||
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||||
### MCPs relevantes
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||||
- **mcp__filesystem__read_file** / **write_file**: ler e escrever PDFs locais
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||||
- **mcp__filesystem__search_files**: encontrar PDFs no sistema
|
||||
- **mcp__google-workspace__drive_search_files**: encontrar PDFs no Google Drive
|
||||
- **mcp__google-workspace__drive_read_file_content**: ler conteudo de ficheiros no Drive
|
||||
- **mcp__google-workspace__drive_upload_file**: enviar PDFs processados para o Drive
|
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||||
### Workflow tipico Descomplicar
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||||
1. Localizar PDF (filesystem ou Google Drive)
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||||
2. Descarregar para `~/.claude-work/` se necessario
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||||
3. Processar (extrair, merge, split, OCR, etc.)
|
||||
4. Guardar resultado no destino final
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||||
5. Limpar temporarios de `~/.claude-work/`
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## Licencas das bibliotecas
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- **pypdf**: BSD | **pdfplumber**: MIT | **pypdfium2**: Apache/BSD | **reportlab**: BSD
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- **poppler-utils**: GPL-2 | **qpdf**: Apache | **pdf-lib**: MIT | **pdfjs-dist**: Apache
|
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**Versao**: 1.0.0 | **Autor**: Descomplicar®
|
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Reference in New Issue
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