在今天的数字时代，文件管理往往会变得令人望而生畏。但是，如果有一种工具可以简化这个过程，使其高效而轻松呢？
欢迎来到ChatGPT代码解释器的世界——您处理文档的终极盟友。无论是批处理文档、给PDF文件添加水印、合并和拆分文件、还是保护内容的密码，这个多功能工具将您的生产力提升到一个全新的水平。
本文揭示了代码解释器提供的无限可能性，使文档管理变得轻而易举。
让我们深入探索其令人惊叹的功能。
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- 批量给PDF文件添加水印
- 合并和拆分PDF文件
- 从PDF中提取表格和图片
文档非常重要 如果你想显著提高生产力，你可以同时压缩多个文档，然后将压缩包上传到Code Interpreter进行批处理。
批量给PDF文件添加水印 #
给PDF文件添加水印是常见的操作，尤其在专业和商业环境中。许多组织，包括公司、教育机构、政府机构和内容创作者，选择给PDF文件添加水印来保护其内容，彰显所有权并维护品牌形象。
使用Code Interpreter，你可以使用简单的提示来批量给PDF文件添加水印。
请在提供的ZIP文件中的每个页面中心添加一个对角线水印。水印应缩放到目标页面大小的75%。水印的内容应为Courier-Bold字体，灰色，不透明度为50%的"myaiforce.com"。任务完成后， 请分享一个下载链接以获取所有处理过的PDF文件。
为了演示，我首先使用Code Interpreter自动生成了5个PDF文件，并将它们压缩成一个包。然后，我上传了文件并输入了上面的提示。
经过一系列步骤，Code Interpreter在每个PDF的每页上添加了水印。
除了为水印指定文本内容之外，您还可以上传一个标志图片或在PDF末尾添加个性签名。
合并和拆分PDF文件 #
将多个相关的PDF文件合并为一个文件可以简化存储和查看。要在上面的示例中合并多个PDF文件，只需输入以下提示。
请合并 将提供的ZIP文件中的所有PDF合并成一个单独的PDF。完成任务后，请提供处理后的PDF的下载链接。
ChatGPT迅速合并了PDF。
此外，使用Code Interpreter拆分PDF也很简单。
从PDF中提取表格和图片 #
从PDF中提取表格可以使数据分析和可视化更加简单。在提取表格之后，我们可以将其转换为Excel文件以进行进一步处理。
为了指示Code Interpreter执行此任务，提示语很简单：
请从PDF中提取表格并将其保存为Excel文件。让我们一步一步来。完成任务后，请提供Excel文件的下载链接。
在我的初次尝试中，它没有起作用，但是添加了短语“让我们一步一步来”后它就起作用了。如果您遇到不稳定的情况 从ChatGPT生成的输出中，您可以尝试添加以下句子：
我想从下面显示的PDF中提取一个表格：
ChatGPT生成的结果表格如下：
由于原始表格存在合并的单元格，输出表格在行名称上略有不同，但以下数据是正确的。如果您想提取没有合并单元格的原始表格，则结果应与原始表格相同。
在提取表格之后，我们还可以使用代码解释器来分析数据或创建图表。
此外，原始PDF中还有一张条形图的图片。 DF，可以使用哪个代码解释器来帮助提取。
只需向ChatGPT提交以下提示。
请从PDF中提取图像。我们一步一步来。完成任务后，请提供图像的下载链接。
代码解释器成功为我们提取了图像。
尽管我只使用了一个PDF进行演示，但代码解释器的强大之处在于批量处理。您可以将多个PDF压缩成一个包并上传到ChatGPT进行批量提取。还可以从其他文档格式（如Word文档）中提取表格和图像。
对PDF进行密码保护 #
给PDF添加密码 F确保只有授权的人员可以访问其内容。通过添加密码，您可以保护敏感信息并减少数据泄露的风险。
通过一行提示，可以将密码保护添加到PDF中：
在这个pdf中添加一个密码（yU5NIK5Y）。完成后，请提供下载链接。
您还可以同时为多个PDF添加密码保护，但请确保记录密码。除了PDF，您还可以加密其他文档类型，如Excel和Word文件。
概括PDF内容 #
有多种方法可以概括PDF内容，其中Code Interpreter是其中之一。Code Interpreter相对于其他方法的一个重要优点是可以批处理处理文档。
您可以压缩多个PDF并上传它们，允许Ch 使用atGPT生成一个摘要的Excel文件，使得访问内容更加方便。
为了演示，我上传了之前提到的PDF，并提交了以下提示。
用三句话总结这个PDF。让我们一步一步来。
让我们来看看ChatGPT的回答，以了解这个过程：
当然，让我先阅读PDF的内容，然后我会提供一个摘要。让我们首先加载并从PDF中提取文本。
...
初始提取的文本中包含了相当多的重复信息，可能是由于PDF中的元数据或页眉页脚导致的。这些重复可能会削弱文档的实际内容。为了得到更准确的摘要，我将尝试通过删除重复的短语来清理这段文本，如果可能的话。让我们继续进行清理，然后进行摘要。
...
文本清理在一定程度上有所帮助，但预览中仍然包含了重复的信息，可能是因为它来自于同一个来源。 没有标题。
... 从PDF中提取正文内容似乎仍然不成功。提取出的文本似乎重复了某些短语，看起来像是页眉或页脚的一部分。
我使用的PyPDF2库用于PDF文本提取，有时可能在复杂的PDF布局或由扫描图像而不是文本创建的PDF上遇到困难。
为了确保最佳结果，我将尝试使用pdfplumber库进行另一种方法，这通常在复杂的PDF上提供更好的结果。
让我们再试一次使用pdfplumber进行文本提取。
...
使用pdfplumber进行提取似乎更成功。文本中似乎没有重复的短语了。 抱歉引起困惑，但当前环境似乎不支持我计划用于文本摘要的transformers库。然而，我仍然可以根据文档的前几行提供一个手动摘要：
- 这篇名为“ChatGPT-4在OKAP考试中的改进表现：与ChatGPT-3.5的比较研究”的文档由马萨诸塞大学医学院眼科学系的团队撰写。
- 这项研究调查了ChatGPT-4这一先进的人工智能（AI）语言模型在眼科学知识评估计划（OKAP）考试中的表现。
- 它将ChatGPT-4与其前身ChatGPT-3.5的表现进行了比较。 使用180个OKAP练习题进行分析时，我们注意到ChatGPT在摘要过程中删除了重复内容，从而得到了更准确的摘要。根据前面部分提供的摘要，它建议我也可以进行更深入的摘要。
为PDF生成词云 #
词云可以将文档中最常用的单词进行压缩和可视化，帮助我们理解PDF中涵盖的关键概念。
为多个PDF生成词云可以揭示文本之间的相似性和差异，有助于比较分析或聚类分析。
为了为PDF生成词云，我使用了以下提示。
请从PDF中删除停用词并生成词云。
![chatgpt代码解释器pdf词云] 但是，代码解释器还可以批量生成多个PDF的词云。它不仅限于PDF，还可以处理其他文档格式，如Word，Markdown，Epub等，以生成词云。
从PDF中提取信息 #
根据先前生成的词云，我们已经知道了PDF中的主要关键词。例如，如果我想提取所有包含词语“model”的句子并将其输出到一个文本文件中，代码解释器可以轻松完成这个任务。
请从PDF中提取包含词语“model”的句子（不区分大小写），并将其保存为一个文本文件。我们一步一步来。任务完成后，请提供文本文件的下载链接。
代码解释器根据我的请求从PDF中提取了句子，将它们导出到一个文本文件中，并提供了一个下载链接。前五个提取的句子如下： ### OCR识别
OCR（光学字符识别）可以将扫描或基于图像的PDF文件转换为可搜索和可选择的文本，使PDF文件更加用户友好并减小文件大小。对于图像，OCR可以将图像中的文本转换为可编辑文本，以便进一步处理。
为了展示Code Interpreter的识别功能，我选择了一封1972年的扫描信件副本。您还可以同时添加多个PDF文件进行识别。
输入以下提示：
请应用OCR技术识别提供的PDF中的文本，并生成一个包含识别文本的新PDF。完成后， 请分享将任务完成后的PDF下载链接。
对于一个包含两页的PDF文件应用OCR识别后，以下是第一页的效果：
结果令人满意，几乎所有的词汇都被正确识别。
批量文件格式转换 #
阅读和处理文档通常需要使用不同的应用程序，每个应用程序支持不同的格式。利用最适合特定目的的格式可以实现对文档的高效处理、共享、保存和利用。代码解释器可以实现不同格式之间的批量转换，使文件在不同系统之间更具多样性。
批量将WebP转换为JPG #
从互联网上下载的许多图片都是WebP图像格式。由于许多图像编辑软件无法识别或支持这种格式， 我们经常需要将WebP图像转换为其他格式，比如JPG。
使用Code Interpreter进行批量转换非常方便。只需将要转换的图像放入一个压缩文件中，上传它，并使用简单的提示指导ChatGPT进行转换过程。
请将压缩包中的所有图片从WebP格式转换为JPG格式。转换完成后，请提供包含处理后图片的压缩包的下载链接。
将网页转换为Markdown #
Markdown是一种纯文本格式，即使没有互联网连接，也可以轻松打开和阅读。将网页转换为Markdown可以更方便地存储。许多笔记应用程序，如Notion，支持导入Markdown内容。
将网页转换为Markdown很简单。首先，将网页保存为MHTML文件，然后将文件上传到Code Interpreter。最后，为ChatGPT编写一个提示，例如：
将此MHTML文件转换为Markdown文件。 提供给我一个下载链接。我们一步一步来。
其他格式的转换 #
代码解释器除了上述提到的格式转换之外，还支持许多其他格式的转换。
- 归档: 7Z、TAR、ZIP、RAR、GZ、BZ2、XZ、LZMA
- 音频: MP3、WAV、FLAC、AAC、OGG、M4A、AIFF、WMA、AMR
- 文档: DOC、DOCX、PDF、RTF、HTML、TXT、ODT、EPUB、CSV、XLS、XLSX、PPT、PPTX、Markdown、LaTeX
- 表单: XLSX、CSV
- 图片: PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF、GIF、SVG、ICO、WEBP、RAW、HEIC、EPS、PSD
- 视频: MP4、AVI、MOV、FLV、MKV、WMV、3GP、WebM、MPEG、VOB
- 代码文件: PY、JS、JAVA、C、CPP、CS、R、Swift、PHP、Ruby、Go、Kotlin、Lua、Shell
- 数据文件: JSON、XML、YAML、SQL、HDF5、PICKLE、Parquet、Protobuf
- 字幕: SRT、ASS、SSA、VTT
- 字体: TTF、OTF、WOFF、EOT
- 3D文件: STL，OBJ，FBX，COLLADA，3DS，IGES，STEP
- 地理空间数据： GeoJSON，SHP，KML，GPX，GeoTIFF
- 科学数据格式： FITS，VTK，NetCDF，DICOM
- CAD文件： DWG，DXF
- 电子书籍： EPUB，MOBI，AZW3
- 电子邮件： EML，MSG
- 网络： HTML，CSS，JS，WebAssembly
- 其他： LOG
请注意，尽管代码解释器可以处理这些格式，但在某些情况下，转换它们可能并不容易，甚至不可能。
每个转换取决于使用的特定Python库，文件的复杂性以及格式本身提供的支持。例如，将复杂的DOCX文档转换为HTML可能无法完美地保留格式和布局，因为两种格式之间存在差异。
总结 #
通过代码解释器，文件管理的效率得到了提升。人工智能真正地改变了我们处理文件的方式。
最近，还出现了一个令人兴奋的开源项目，名为Open Interpreter。 它允许您直接在本地计算机上利用代码解释，进一步简化某些工作流程。感兴趣吗？来看看这个：
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