时间的电影 结局才知道
原来大人已没有童谣
最后的叮咛
最后的拥抱
我们红着眼笑
我们都要把自己照顾好
好到遗憾无法打扰
好好的生活
好好的变老
好好假装我 已经把你忘掉
🎵 五月天《好好》
在进行数据分析、搜索引擎优化或任何需要处理大量不同格式文件的任务时，文本内容提取和处理压缩包变得尤为重要。Apache Tika是一款强大的工具，它不仅可以提取各种文档和媒体文件的文本内容和元数据，还能处理压缩文件。虽然Tika是基于Java开发的，但是通过Tika的服务器模式和Python的Tika库，我们可以轻松地在Python项目中利用它的功能。
启动Apache Tika服务器
在使用Python进行文件内容提取之前，你需要启动Apache Tika服务器。这可以通过以下步骤完成：
下载Tika服务器jar文件：访问Apache Tika官网，下载最新版的tika-server-x.x.jar文件。
运行Tika服务器：确保安装了Java，然后在命令行或终端中运行以下命令来启动Tika服务器：
java -jar tika-server-x.x.jar
替换x.x为你下载的版本号。默认情况下，Tika服务器会监听9998端口。
docker安装方式
docker search apache/tika
docker run --name tika -d -p 0.0.0.0:9998:9998 apache/tika
安装Python Tika库
Python的Tika库封装了与Tika服务器交互的复杂性，使得在Python中使用Tika变得十分简单。通过以下命令安装：
pip install tika
提取文件内容
安装tika库并启动Tika服务器后，就可以编写Python代码来提取文件内容了。
示例：提取文档内容和元数据
from tika import parser
serverURL = 'http://127.0.0.1:9998'
filepath = 'path/to/your/test.txt'
parsed = parser.from_file(filepath,serverURL)
print("Text Content:\n", parsed["content"])
print("\nMetadata:", parsed["metadata"])
解压缩包并提取内容
除了提取单个文件的内容，Tika还能处理压缩文件，如ZIP或TAR包，使你能够访问包内的文件内容。以下示例演示如何处理压缩包：
from tika import unpack
archive_path = 'path/to/your/test.zip'
serverURL = 'http://127.0.0.1:9998'
parsed = unpack.from_file(archive_path,serverURL)
# 假设压缩包内包含文本文件，打印提取的内容
print("Archive Content:\n", parsed["content"])
{'content': '\n\n',
'metadata': {'X-TIKA:Parsed-By': ['org.apache.tika.parser.DefaultParser',
'org.apache.tika.parser.pkg.PackageParser'],
'X-TIKA:Parsed-By-Full-Set': ['org.apache.tika.parser.DefaultParser',
'org.apache.tika.parser.pkg.PackageParser'],
'resourceName': "b'test.zip'",
'Content-Length': '304',
'Content-Type': 'application/zip'},
'attachments': {'test1.txt': b'\xe5\x8e\x8b\xe7\xbc\xa9\xe5\x8c\x85\xe6\xb5\x8b\xe8\xaf\x95\n',
'test2.txt': b'\xe5\x8e\x8b\xe7\xbc\xa9\xe5\x8c\x85\xe6\xb5\x8b\xe8\xaf\x95\n'}}
在这个例子中，from_file方法会处理压缩包文件，自动解压并提取其中文件的内容。这对于需要批量处理多个压缩存档中的文档非常有用。
总结
Apache Tika是一个功能强大的内容分析工具，可以帮助开发者提取文档、图片以及压缩包中的文本内容和元数据。通过Python的Tika库，我们可以轻松将这些功能集成到Python应用中，无论是数据清洗、内容提取还是自动化文档处理任务，Tika都能大显身手。使用Tika处理压缩包特别方便，它自动管理文件解压和内容提取的复杂性，使得开发者可以专注于数据分析和处理逻辑。
