import os import pandas as pd import pdfplumber import re import fitz # PyMuPDF import json files = [f for f in os.listdir("/Users/andreeabodea/") if f.endswith(".pdf")] print(files) """ Extract the text from a section of a PDF file between 'wanted_section' and 'next_section'. Parameters: - path (str): The file path to the PDF file. - wanted_section (str): The section to start extracting text from. - next_section (str): The section to stop extracting text at. Returns: - text (str): The extracted text from the specified section range. """ def get_section(path, wanted_section, next_section): print(wanted_section) # Open the PDF file doc = pdfplumber.open(path) start_page = [] end_page = [] # Find the all the pages for the specified sections for page in range(len(doc.pages)): if len(doc.pages[page].search(wanted_section, return_chars = False, case = False)) > 0: start_page.append(page) if len(doc.pages[page].search(next_section, return_chars = False, case = False)) > 0: end_page.append(page) print(max(start_page)) print(max(end_page)) # Extract the text between the start and end page of the wanted section text = [] for page_num in range(max(start_page), max(end_page)): page = doc.pages[page_num] text.append(page.extract_text()) text = " ".join(text) new_text = text.replace("\n", " ") special_char_unicode_list = ["\u00e4", "\u00f6", "\u00fc", "\u00df"] special_char_replacement_list = ["ae", "oe", "ue", "ss"] for index, special_char in enumerate(special_char_unicode_list): final_text = new_text.replace(special_char, special_char_replacement_list[index]) return final_text for file in files: print("for each pdf file...") path = "/Users/andreeabodea/" + file pdf = pdfplumber.open(path) print(path) results_dict = {} results_dict["2.1 Aktualisierte Einordnung des Moduls in das EZ-Programm"] = \ get_section(path, "2.1 Aktualisierte Einordnung des Moduls in das EZ-Programm", "2.2 Andere Entwicklungsmaßnahmen im konkreten Interventionsbereich des Moduls") results_dict["2.1 Aktualisierte Einordnung des Moduls in das EZ-Programm"] = \ get_section(path,"2.1 Aktualisierte Einordnung des Moduls in das EZ-Programm", "2.2 Andere Entwicklungsmaßnahmen im konkreten Interventionsbereich des Moduls") results_dict["2.2 Andere Entwicklungsmaßnahmen im konkreten Interventionsbereich des Moduls"] = \ get_section(path, "2.2 Andere Entwicklungsmaßnahmen im konkreten Interventionsbereich des Moduls", "3. Entwicklungen im Interventionsbereich") results_dict["3. Entwicklungen im Interventionsbereich"] = \ get_section(path, "3. Entwicklungen im Interventionsbereich", "4.1 Bewertungen von Zielen, Zielgruppen, Wirkungshypothesen und Indikatoren") results_dict["4.1 Bewertungen von Zielen, Zielgruppen, Wirkungshypothesen und Indikatoren"] = \ get_section(path, "4.1 Bewertungen von Zielen, Zielgruppen, Wirkungshypothesen und Indikatoren", "4.2 Umgesetzte Maßnahmen / Aktivitäten während des Berichtszeitraums") results_dict["4.2 Umgesetzte Maßnahmen / Aktivitäten während des Berichtszeitraums"] = \ get_section(path, "4.2 Umgesetzte Maßnahmen / Aktivitäten während des Berichtszeitraums", "4.3 Umsetzung von Maßnahmen zur Sicherstellung der nachhaltigen Wirksamkeit") results_dict["4.3 Umsetzung von Maßnahmen zur Sicherstellung der nachhaltigen Wirksamkeit des Vorhabens"] = \ get_section(path, "4.3 Umsetzung von Maßnahmen zur Sicherstellung der nachhaltigen Wirksamkeit", "4.4 Laufzeit und Zeitplan") results_dict["4.4 Laufzeit und Zeitplan"] = \ get_section(path, "4.4 Laufzeit und Zeitplan", "4.5 Entstandene Kosten und Kostenverschiebungen") results_dict["4.5 Entstandene Kosten und Kostenverschiebungen"] = \ get_section(path, "4.5 Entstandene Kosten und Kostenverschiebungen", "4.6 Bewertung der Wirkungen und Risiken") results_dict["4.6 Bewertung der Wirkungen und Risiken"] = \ get_section(path, "4.6 Bewertung der Wirkungen und Risiken", "5. Übergeordnete Empfehlungen") results_dict["5.1 Empfehlungen und Merkposten für den Politik- und Schwerpunktdialog"] = \ get_section(path, "5.1 Empfehlungen und Merkposten für den Politik- und Schwerpunktdialog", "5.2 Lernerfahrungen, die für die Länderstrategie und zukünftige EZ-Programme") results_dict["5.2 Lernerfahrungen, die für die Länderstrategie und zukünftige EZ-Programme interessant sein könnten"] = \ get_section(path, "5.2 Lernerfahrungen", "6. Testat") results_dict["6. Testat (TZ)"] = \ get_section(path, "6. Testat", "Anlage 1: Wirkungsmatrix des Moduls") print(results_dict) json_string = json.dumps(results_dict, indent=4) print(json_string)