科哥PDF-Extract-Kit二次开发：自定义模块添加完整教程-平芜编程栈

科哥PDF-Extract-Kit二次开发：自定义模块添加完整教程

1. 引言

1.1 背景与需求

随着文档数字化进程的加速，PDF内容提取已成为科研、教育、出版等领域的重要技术环节。科哥开发的PDF-Extract-Kit是一个集布局检测、公式识别、OCR文字提取和表格解析于一体的智能工具箱，基于Gradio构建了直观的WebUI界面，极大降低了使用门槛。

然而，在实际项目中，标准功能往往无法满足特定业务场景的需求。例如： - 需要将提取结果自动写入数据库 - 希望支持新的输出格式（如Word或Excel） - 想集成自定义NLP处理流程

这就引出了对系统进行二次开发的强烈需求。本文将手把手教你如何在 PDF-Extract-Kit 中添加一个全新的功能模块——“文本后处理引擎”，实现关键词提取与摘要生成，并深入讲解其扩展机制。

1.2 教程目标

通过本教程，你将掌握： - 理解 PDF-Extract-Kit 的整体架构设计 - 添加自定义功能模块的标准流程 - 实现前后端交互逻辑 - 打包并部署增强版工具箱

2. 系统架构与扩展机制解析

2.1 核心架构概览

PDF-Extract-Kit 采用典型的前后端分离结构：

WebUI (Gradio) ←→ Python Backend ←→ AI Models (YOLO, PaddleOCR, etc.)

关键组件包括： -webui/app.py：主入口，负责注册所有功能标签页 -modules/：各功能模块独立目录（如formula_detection,ocr） -utils/：通用工具函数（文件处理、日志记录等）

这种模块化设计为二次开发提供了良好的扩展性。

2.2 可扩展点分析

系统主要支持以下几种扩展方式： | 扩展类型 | 实现路径 | 示例 | |--------|---------|------| | 新增功能模块 | 在modules/下新建目录并注册 | 添加“文本摘要”功能 | | 替换模型 | 修改对应模块的推理代码 | 使用LaTeX-OCR替代原公式识别模型 | | 自定义输出 | 修改结果保存逻辑 | 输出JSON+Markdown双格式 |

本文聚焦于第一类：新增功能模块。

3. 自定义模块开发实战

3.1 创建模块目录结构

首先，在项目根目录下创建新模块：

mkdir -p modules/text_postprocess/{__init__.py,processor.py,webui.py}

最终结构如下：

modules/ ├── text_postprocess/ │ ├── __init__.py │ ├── processor.py # 核心处理逻辑 │ └── webui.py # Web界面定义

3.2 实现核心处理逻辑

编辑modules/text_postprocess/processor.py：

import jieba from collections import Counter import re class TextPostProcessor: """文本后处理引擎：关键词提取 + 摘要生成""" def __init__(self, top_k=5): self.top_k = top_k def extract_keywords(self, text): """基于词频提取关键词""" # 清洗文本 cleaned = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z]', '', text) # 中文分词 words = [w for w in jieba.lcut(cleaned) if len(w) > 1] # 统计频率 counter = Counter(words) keywords = [item[0] for item in counter.most_common(self.top_k)] return keywords def generate_summary(self, text, max_sentences=3): """简单句子评分式摘要生成""" sentences = re.split(r'[。！？]', text) sentences = [s.strip() for s in sentences if s.strip()] # 按长度打分（越长越重要） scored = [(len(s), s) for s in sentences] scored.sort(reverse=True) summary = '。'.join([s for _, s in scored[:max_sentences]]) + '。' return summary

安装依赖：

pip install jieba

3.3 构建WebUI界面

编辑modules/text_postprocess/webui.py：

import gradio as gr from .processor import TextPostProcessor def build_text_postprocess_tab(): """构建文本后处理标签页""" processor = TextPostProcessor() with gr.Tab("文本后处理"): gr.Markdown("## 文本关键词提取与摘要生成") with gr.Row(): with gr.Column(): input_text = gr.Textbox( label="输入文本", placeholder="粘贴需要处理的文本...", lines=8 ) top_k = gr.Slider( minimum=1, maximum=10, value=5, step=1, label="关键词数量" ) btn_run = gr.Button("执行处理", variant="primary") with gr.Column(): keywords_output = gr.Textbox(label="提取关键词") summary_output = gr.Textbox(label="生成摘要", lines=6) def process(text, k): if not text.strip(): return ["请先输入文本"], "输入为空" p = TextPostProcessor(top_k=k) keywords = p.extract_keywords(text) summary = p.generate_summary(text) return ", ".join(keywords), summary btn_run.click( fn=process, inputs=[input_text, top_k], outputs=[keywords_output, summary_output] ) return input_text, keywords_output, summary_output

3.4 注册新模块到主应用

修改webui/app.py，在顶部导入新模块：

# 在其他 import 下方添加 from modules.text_postprocess.webui import build_text_postprocess_tab

然后在demo = gr.Blocks()内部调用：

with gr.Tabs(): # ...原有tab... # 新增：文本后处理 build_text_postprocess_tab()

3.5 测试运行

启动服务：

bash start_webui.sh

访问http://localhost:7860，你应该能看到新的“文本后处理”标签页。

测试案例：输入：

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

预期输出： - 关键词：人工智能, 计算机科学, 智能机器, 人类智能, 自然语言处理 - 摘要：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

4. 高级扩展技巧

4.1 与其他模块联动

你可以让新模块接收其他模块的输出。例如，从OCR结果直接传入文本后处理：

# 在 OCR 模块的输出处添加 gr.on( triggers=[ocr_btn.click], fn=lambda x: x, inputs=ocr_output, outputs=text_postprocess_input # 连接到新模块的输入框 )

4.2 支持文件上传批量处理

修改processor.py添加文件读取支持：

def load_from_file(file_path): """支持 txt/pdf/docx 文件""" if file_path.endswith('.txt'): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: return f.read() elif file_path.endswith('.pdf'): # 使用 PyMuPDF 或 pdfplumber 提取文本 import pdfplumber text = "" with pdfplumber.open(file_path) as pdf: for page in pdf.pages: text += page.extract_text() return text else: raise ValueError("不支持的文件格式")

并在 WebUI 中增加文件上传组件。

4.3 结果持久化存储

将处理结果保存到数据库（以SQLite为例）：

import sqlite3 import json from datetime import datetime def save_result(text, keywords, summary): conn = sqlite3.connect('postprocess.db') c = conn.cursor() c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS results (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, text TEXT, keywords TEXT, summary TEXT, created_at TIMESTAMP)''') c.execute("INSERT INTO results VALUES (NULL, ?, ?, ?, ?)", (text, json.dumps(keywords), summary, datetime.now())) conn.commit() conn.close()