pyresparser

简历解析器：支持PDF和DOCx格式文件

pyresparser 简历解析信息提取 Python库 NLP Github 开源项目

pyresparser是一个简易的简历解析工具，可以从简历中提取姓名、电子邮件、手机号码、技能、工作经验、学校名称、学位和职位等信息。支持PDF和DOCx文件，易于集成到Python项目中。该工具使用spaCy和nltk进行自然语言处理，并提供便捷的命令行界面。更多信息和安装指南，请参阅官方文档。

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介绍相关项目

Resumenalyzer - 创新简历审核和优化平台

AI工具ATS系统招聘流程求职工具简历优化简历分析

Resumenalyzer是一款专业的简历分析和优化平台，为求职者提供深入的简历审核服务。这个创新工具能帮助用户了解简历在ATS系统和招聘人员眼中的表现，并提供改进建议。通过使用Resumenalyzer，求职者可以在短时间内显著提升简历质量，增加被接受的几率和获得面试机会，从而在竞争激烈的美国就业市场中占据优势。

pylyzer - Rust打造的高速Python代码分析工具

GithubPythonpylyzer开源项目性能语言服务器静态代码分析

pylyzer是一款用Rust开发的Python静态代码分析工具，具有显著的性能优势。该工具提供清晰的错误报告和全面的LSP功能，支持类型检查、推断和内置模块解析。pylyzer基于Erg编程语言的类型系统，可作为VSCode扩展使用，为Python开发者提供高效的代码分析体验。

OCRmyPDF - 扫描PDF文件的OCR转换与优化工具

GithubOCRmyPDFPDF文档多语言支持开源软件开源项目文字识别

OCRmyPDF是一款开源的命令行工具，专门用于为扫描PDF文件添加OCR文本层。它支持多语言识别、页面旋转和倾斜校正，并能生成符合长期存储标准的PDF/A文件。此工具可优化PDF图像，常常生成比原文件更小的输出。OCRmyPDF利用多核处理技术，能高效处理大型文档，已在数百万PDF文件上得到验证。它为用户提供了将不可搜索的扫描文档转换为可搜索、可复制的PDF文件的简便方法。

camelot - 专业的PDF表格数据提取Python库

CamelotGithubPDF表格提取Python库开源项目数据分析

Camelot是一个开源的PDF表格提取Python库，提供高度可配置的设置以精确控制提取过程。它支持将提取的表格直接转换为pandas DataFrame，并可输出为CSV、JSON、Excel等多种格式。Camelot还提供了提取质量评估指标，有助于筛选高质量结果。这个工具适用于需要从PDF文档中提取结构化数据的数据分析师和开发者。

spaCy - 高性能自然语言处理库

GithubPythonspaCy开源项目热门神经网络模型自然语言处理训练系统

spaCy 是一个高级自然语言处理库，支持Python和Cython，适用于实际产品开发。它提供预训练管道，支持70种以上语言的分词和训练，拥有最先进的速度和神经网络模型，可用于词性标注、句法解析、命名实体识别、文本分类等多种任务。spaCy 同时支持多任务学习和使用预训练变换器，如BERT，适合生产环境下的训练系统，模型打包，部署和工作流管理，是商业开源软件，遵循MIT许可证。

pymeta - 基于Python的开源文件元数据提取工具

GithubPyMeta信息收集元数据提取开源项目文件搜索网络爬虫

PyMeta是一个基于Python3的开源文件元数据提取工具。它可以通过Google和Bing搜索并下载特定类型的文件，如PDF、Excel、Word和PowerPoint等，然后提取这些文件的元数据。这个工具主要用于信息收集，能够帮助发现域名、用户账户、命名规则和软件版本等信息。PyMeta具有多线程下载、灵活搜索选项和代理支持等功能，适用于需要进行元数据分析的各类场景。

LapisCV - 基于Markdown的简洁专业简历创建工具

GithubLapisCVMarkdownObsidianTypora开源项目简历模板

LapisCV是一个基于Markdown格式的简历创建工具，兼容Obsidian和Typora编辑器。该工具提供即用型模板，风格简洁正式，编辑便捷，支持实时预览。LapisCV具备多页简历功能，适合各种求职和求学需求。工具允许自定义主题色、字体和布局等样式。此外，LapisCV还支持头像插入和PDF导出，方便用户制作专业简历。

pytextclassifier - PyTextClassifier：支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库

GithubPyTextClassifier开源工具包开源项目文本分类聚类算法自适应文本分析

PyTextClassifier是一款高性能的Python工具库，提供多种文本分类和聚类算法，支持二分类、多分类、多标签分类和Kmeans聚类。适用于情感分析和文本风险分类，设计简明易用，算法高效清晰。支持句子和文档级的文本任务，兼容英文和中文文本。包含FastText、TextCNN、TextRNN和BERT等深度学习模型，适合各类生产环境。

lingua-py - 多语言检测工具，支持75种语言的高效文本解析

GithubLinguaRust实现开源项目文本分类自然语言处理语言检测

该工具能够高效检测文本所属语言，适用于自然语言处理中的文本分类和拼写检查等预处理步骤。这款灵活的小库在长文本和短文本上都能保持高准确率，不依赖外部API或服务，可完全离线使用。相比其他开源库，具有更高的精度和更低的内存占用，尤其适合处理短文本如微博信息。

llmsherpa - PDF智能解析与大语言模型应用框架

GithubLLM SherpaLayoutPDFReaderPDF解析向量搜索开源项目文档结构分析

LLM Sherpa是一个开源项目，提供LayoutPDFReader工具用于智能解析PDF文档结构，包括章节、段落和表格。该工具支持精确分块并保留上下文信息，适用于向量搜索和生成式AI应用。项目提供API接口，便于集成到各类大语言模型应用中，如问答系统和文本摘要。LLM Sherpa简化了PDF处理流程，为开发者提供了高效的大语言模型应用开发框架。

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