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import chardet
from fastapi import UploadFile, HTTPException
from io import BytesIO
from docx import Document
import PyPDF2
async def file_to_text(file: UploadFile):
file_extension = file.filename.split('.')[-1].lower()
# Fait
if file_extension == 'csv':
csv_data = await file.read()
encoding = chardet.detect(csv_data)['encoding']
try:
decoded_data = csv_data.decode(encoding)
return decoded_data
except UnicodeDecodeError:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Le fichier CSV contient des caractères qui ne peuvent pas être décodés.")
# Fait
elif file_extension == 'json':
json_data = await file.read()
return json_data.decode()
# Fait
elif file_extension == 'docx':
doc_data = await file.read()
# Utilisez un flux mémoire pour passer les données au Document
doc_stream = BytesIO(doc_data)
doc = Document(doc_stream)
doc_text = [paragraph.text for paragraph in doc.paragraphs]
return '\n'.join(doc_text)
# Fait
elif file_extension == 'txt':
txt_data = await file.read()
return txt_data.decode()
# Fait
elif file_extension == 'pdf':
try:
pdf_data = await file.read()
# Chargez les données binaires dans un objet fitz.Document
pdf_document = PyPDF2.PdfReader(BytesIO(pdf_data))
text = ""
for page_number in range(len(pdf_document.pages)):
text += pdf_document.pages[page_number].extract_text()
return text
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Erreur de lecture du fichier PDF : {e}")
else:
return HTTPException(status_code=400, detail="Format de fichier non pris en charge") |