Python 实现 HTML 转 Word 和 PDF

在日常开发中,经常会遇到这样的需求:将网页中的 HTML 内容保存为 Word 文档,方便进一步编辑;或者直接导出为 PDF 文件,便于分享和存档。手动复制粘贴不仅容易丢失格式,还可能带来兼容性问题,因此在代码层面实现 HTML 到 Word 和 PDF 的转换就显得非常实用。

在 Python 中,常见的做法是借助第三方库完成这一过程。这种方法可以让开发者通过简洁的 API 实现高质量的文件输出,而不需要过多关心底层的排版细节。


为什么要将 HTML 转换为 Word 和 PDF

  • 内容二次编辑:Word 文件更适合后续排版、校对和修订。
  • 归档与分享:PDF 文件在不同设备上保持一致的版式,适合存档和分发。
  • 自动化处理:通过 Python 脚本,可以批量处理大量 HTML 文件,提高工作效率。

使用第三方库实现 HTML 转 Word 和 PDF

在 Python 中,要实现 HTML 到 Word 或 PDF 的转换,一般需要借助第三方库来处理文档格式和排版。Spire.Doc for Python 是其中一个可选方案,它提供了对 HTML、Word、PDF 等文档格式的读取与转换支持,API 简洁易用,适合快速开发文档处理功能。

安装 Spire.Doc for Python

  • 通过 pip 直接安装 (推荐)

    pip install spire.doc

  • 指定版本安装(如果需要固定版本)

ini 复制代码
pip install spire.doc==13.8.0

验证安装

scss 复制代码
python -c "from spire.doc import Document; print('Spire.Doc import OK')"

使用 Python 将 HTML 转换为 Word

将 HTML 转换为 Word 的核心思路是:加载 HTML 文件(或字符串),然后另存为 Word 文档。这里需要注意,无论是 .doc 还是 .docx 格式都支持,开发者可以根据项目需求选择保存的格式。

1. 从 HTML 文件转换为 Word

下面的示例展示了如何将本地的 HTML 文件直接转换为 Word 文档,并分别保存为 .doc.docx 格式。

python 复制代码
from spire.doc import *

# 创建 Document 对象
document = Document()

# 从 HTML 文件加载内容
document.LoadFromFile("input.html", FileFormat.Html, XHTMLValidationType.None_)

# 保存为 Word 2003 格式(.doc)
document.SaveToFile("output.doc", FileFormat.Doc)

# 保存为 Word 2013 格式(.docx)
document.SaveToFile("output.docx", FileFormat.Docx2013)

# 关闭文档
document.Close()

代码说明:

  • Document():初始化一个文档对象。
  • LoadFromFile("input.html", FileFormat.Html, XHTMLValidationType.None_):从本地加载 HTML 文件并解析为文档内容。
  • SaveToFile("output.doc", FileFormat.Doc):将文档保存为 Word 2003 格式(.doc)。
  • SaveToFile("output.docx", FileFormat.Docx2013):将文档保存为 Word 2013 格式(.docx),更适合现代版本的 Office。
  • Close():释放资源,确保文档正确关闭。

这种方式适合直接对已有 HTML 文件进行格式转换。


2. 从 HTML 字符串转换为 Word

如果 HTML 内容是存储在变量中的字符串,比如从数据库或 API 获取,可以使用 AppendHTML 方法将其插入到段落中:

python 复制代码
from spire.doc import *

# 创建 Document 对象
document = Document()

# 添加节和段落
section = document.AddSection()
paragraph = section.AddParagraph()

# 定义一个 HTML 字符串
html_string = """
<h1>Python HTML 转 Word 示例</h1>
<p>这是一段<strong>加粗</strong>文本,以及一个<a href='https://example.com'>超链接</a>。</p>
"""

# 将 HTML 插入到段落中
paragraph.AppendHTML(html_string)

# 保存为 Word 2003 格式(.doc)
document.SaveToFile("string_output.doc", FileFormat.Doc)

# 保存为 Word 2013 格式(.docx)
document.SaveToFile("string_output.docx", FileFormat.Docx2013)

document.Close()

代码说明:

  • AddSection():在文档中添加一个新的节。
  • AddParagraph():在节中创建一个段落,作为 HTML 插入点。
  • AppendHTML(html_string):将 HTML 字符串直接插入段落,自动渲染出对应的标题、加粗文本和超链接。
  • SaveToFile(..., FileFormat.Doc):保存为 .doc 格式。
  • SaveToFile(..., FileFormat.Docx2013):保存为 .docx 格式。

这种方式更灵活,适合 HTML 内容来自数据库、接口或动态生成的场景。


使用 Python 将 HTML 转换为 PDF

在有些场景下,直接将 HTML 转换为 PDF 更符合需求,比如生成报告、合同或网页快照。操作方式与保存 Word 类似,只需更改输出格式即可。

1. 从 HTML 文件转换为 PDF

python 复制代码
from spire.doc import *

# 创建 Document 对象
document = Document()

# 从 HTML 文件加载内容
document.LoadFromFile("input.html", FileFormat.Html, XHTMLValidationType.None_)

# 保存为 PDF 文件
document.SaveToFile("output.pdf", FileFormat.PDF)

# 关闭文档
document.Close()

代码说明:

  • 通过 LoadFromFile 读取 HTML 文件。
  • 使用 SaveToFile("output.pdf", FileFormat.PDF) 将内容直接导出为 PDF 文件。
  • 输出 PDF 文件会保留 HTML 原有的排版和超链接,保证显示效果一致。

这种方法适合快速将现有 HTML 页面归档为 PDF。


2. 从 HTML 字符串转换为 PDF

python 复制代码
from spire.doc import *

document = Document()
section = document.AddSection()
paragraph = section.AddParagraph()

html_string = """
<h2>HTML 转 PDF 示例</h2>
<p>这里是一个包含 <em>斜体</em>、<strong>加粗</strong> 和 <a href='https://example.com'>超链接</a> 的 HTML 内容。</p>
"""

# 插入 HTML
paragraph.AppendHTML(html_string)

# 直接保存为 PDF 文件
document.SaveToFile("string_output.pdf", FileFormat.PDF)

document.Close()

代码说明:

  • AppendHTML(html_string):将 HTML 片段插入段落中并解析为可视化内容。
  • SaveToFile("string_output.pdf", FileFormat.PDF):将最终文档直接导出为 PDF 文件。
  • 支持保留 HTML 的样式、字体和超链接。

这种方法适合需要在运行时动态生成 PDF 的场景,比如接口报表输出。


总结

通过 Python,可以轻松地将 HTML 转换为 Word 和 PDF。不管是从文件读取,还是直接使用 HTML 字符串,Spire.Doc for Python 都提供了简洁高效的 API,支持多种输出格式(.doc.docx.pdf)。

  • 如果需要 二次编辑,可以选择导出为 Word 文档。
  • 如果需要 归档或分享,则导出为 PDF 更加稳妥。
  • 如果 HTML 来源于数据库或接口,也可以通过字符串方式插入,灵活生成目标文档。

这种方法能够在保证文档格式完整的同时,大幅提升开发效率,非常适合用于报表生成、文档归档以及自动化批量处理等场景。


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