需求
人们在日常分发PDF过程中，需要把银行卡号、姓名、电话等敏感信息进行脱敏，方便分发。
架构设计
技术架构
技术架构分为三层：
界面层：用户可见的，采用vue2进行搭建。
后端服务：使用python3进行搭建，利用python的优势在于可以少代码，利用现成丰富的组件库，去处理PDF，PyMuPDF组件等，另外本身python也支持web应用的开发。
持久层：选择sqlite是因为它轻量，方便进行工具类的应用开发，业务处理比较少，方便快速的出效果。
业务架构
业务架构主要从业务流程、功能角度进行分析，用户侧提供功能，上传PDF，可选择脱敏对象（比如身份证号、邮箱、电话等），脱敏后的结果文件下载。
后台提供脱敏接口处理服务。
核心python代码
后台接口入口代码：
读取文件，然后传递给desensitize_pdf_stream方法进行处理
python
@app.post("/desensitize-pdf/")
async def handle_desensitization(file: UploadFile = File(...), rules: List[str] = Form(...), user_email: str = Form(...)):
if file.content_type != "application/pdf": raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid file type.")
if not rules: raise HTTPException(status_code=400, detail="No redaction rules selected.")
pdf_contents = await file.read()
processed_pdf_stream = desensitize_pdf_stream(pdf_contents, rules)
log_tool_usage("desensitize", user_email)
return StreamingResponse(processed_pdf_stream, media_type="application/pdf", headers={"Content-Disposition": f"attachment; filename=desensitized_{file.filename}"})核心功能
desensitize_pdf_stream 函数接收PDF数据的字节流和一组脱敏规则 (active_rules)。它打开PDF文件，遍历每一页，并调用 redact_precise_page 函数进行处理。所有页面处理完毕后，它将修改后的PDF保存到一个字节缓冲区并返回。
脱敏工作原理
redact_precise_page 函数负责对单页进行具体的脱敏操作：
-
提取文本和位置: 它首先从页面中提取所有文本字符及其边界框（位置信息）。
-
识别敏感数据 : 它使用预定义的
SENSITIVE_PATTERNS_MAP，在页面文本中查找特定模式（如电话号码、电子邮件和身份证号）。 -
遮盖与替换: 对于每一个找到的匹配项：
-
它确定敏感文本在页面上的精确矩形区域。
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它在这个区域上绘制一个白色矩形来遮盖原始文本。
-
它对匹配到的文本应用一个替换函数 (
repl_func) 进行处理（例如，12345678901变为123****78901）。 -
最后，它将这个已脱敏的新文本以相同的字体和大小，重新插入到被遮盖的位置。
-
python
SENSITIVE_PATTERNS_MAP = {
"phone": (re.compile(r'(?<!\d)1\d{10}(?!\d)'), lambda m: m.group(0)[:3] + '****' + m.group(0)[-4:]),
"email": (re.compile(r'\b([a-zA-Z0-9])[a-zA-Z0-9._%+-]*([a-zA-Z0-9])@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}\b'), lambda m: m.group(1) + '**' + m.group(2) + m.group(0)[m.group(0).find('@'):]),
"id_card": (re.compile(r'\b\d{6}(\d{8})\d{4}\b'), lambda m: m.group(0).replace(m.group(1), '********')),
}
def redact_precise_page(page: fitz.Page, active_rules: List[str]):
chars = get_char_positions(page)
if not chars: return
full_text = ''.join([ch["c"] for ch in chars])
patterns_to_apply = {key: SENSITIVE_PATTERNS_MAP[key] for key in active_rules if key in SENSITIVE_PATTERNS_MAP}
for pattern, repl_func in patterns_to_apply.values():
for match in pattern.finditer(full_text):
start, end = match.start(), match.end()
matched_chars = chars[start:end]
if not matched_chars: continue
x0, y0, x1, y1 = min(c["bbox"][0] for c in matched_chars), min(c["bbox"][1] for c in matched_chars), max(c["bbox"][2] for c in matched_chars), max(c["bbox"][3] for c in matched_chars)
rect = fitz.Rect(x0, y0, x1, y1)
page.draw_rect(rect, color=(1, 1, 1), fill=(1, 1, 1), overlay=True)
masked_text = repl_func(match)
fontname = map_pdf_font_to_builtin(matched_chars[0]["font"])
fontsize = matched_chars[0]["size"]
insert_point = fitz.Point(rect.x0, rect.y1 - 1)
page.insert_text(insert_point, masked_text, fontname=fontname, fontsize=fontsize, color=(0, 0, 0))
def desensitize_pdf_stream(pdf_bytes: bytes, active_rules: List[str]) -> io.BytesIO:
doc = fitz.open(stream=pdf_bytes, filetype="pdf")
for page in doc:
redact_precise_page(page, active_rules)
output_buffer = io.BytesIO()
doc.save(output_buffer)
doc.close()
output_buffer.seek(0)
return output_buffer后端服务我采用fastapi进行发布。
前端代码利用AI构建，非常nice，比自己写，快准狠。
最后出来的效果：试用地址，网站上线了注册等其他功能，后续再说，当前功能免费使用，有任何好的文档工具创意，可以评论区留言，我来评估实现，并把设计、代码共享，并进行过工具上线。