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安装

该软件包在PyPI可用，可以通过执行以下命令通过pip安装：

pip install groupdocs-metadata-cloud

PyPI - Version PyPI - Downloads Python-GroupDocsCloud

要求

依赖关系

SDK自动安装以下软件包：

PackageConstraint
urllib3>= 1.15
six>= 1.10
certifi—
python-dateutil—

文档元数据 Python Cloud REST API

GroupDocs.Metadata Cloud Python SDK 是一款功能强大的 REST API 客户端，专为跨各种文件格式的全面元数据管理而设计。它使开发人员能够轻松地从 Python Web 应用程序、脚本和自动化工作流程中的文档、图像、音频、视频和其他文件类型中提取、添加、修改和删除元数据。该 API 提供元数据过滤、搜索和保存的高级功能，确保文件操作期间的数据完整性。凭借跨平台支持和用户友好的 SDK，GroupDocs.Metadata Cloud 简化了元数据处理并简化了与现有系统的集成。

核心元数据管理功能

全面的元数据提取和解析 - 高效地检索和解释文档、图像、音频、视频等中的元数据。
高级元数据过滤和搜索 - 采用基于标签、属性名称和值的灵活搜索条件来进行精确的元数据检索。
动态元数据操作 - 通过无缝添加、修改和删除元数据属性提供完全控制。
有保证的元数据保存 - 在复制和移动等文件操作期间保持元数据完整性。

无缝文件和文件夹操作

强大的云存储集成 - 与云存储中的文件和文件夹安全地交互。
高效的文件上传和下载 - 实现本地系统和云之间的文件快速传输。
直观的文件和文件夹管理 - 复制、移动、重命名和删除云存储中的文件和文件夹。
精细文件版本控制 - 访问和管理存储在云中的不同版本的文件。

主动存储管理

存储存在验证 - 确认云存储帐户的可用性和可访问性。
对象存在检查 - 确定云存储中文件或文件夹的存在。
存储空间利用率监控 - 深入了解存储中的总空间和已使用空间。

许可和身份验证

评估模式 - 使用免费试用帐户试用 API。
安全身份验证 - 使用 Client ID 和 Client Secret 进行安全 API 访问。
MIT License - Python SDK 根据 MIT License 获得许可。

支持的文档格式

GroupDocs.Metadata Cloud 支持100 多种文件格式用于元数据加载和保存操作：

  • 文字处理： DOC、DOCX、DOCM、DOT、DOTX、DOTM、ODT
  • 电子表格： XLS、XLSX、XLSM、XLTM、ODS
  • 演示文稿： PPT、PPTX、PPTM、PPS、PPSX、PPSM、POTX、POTM
  • PDF 和电子书： PDF、EPUB
  • 电子邮件： 味精、EML
  • 图像： BMP、GIF、JPEG、PNG、TIFF、WEBP、PSD、DJVU、JP2、EMF、WMF
  • CAD 和图表： DWG、DXF、VSD、VSDX、VSS、VSX、VDX
  • 音频和视频： MP3、WAV、AVI、MOV、QT、ASF、FLV
  • 档案和其他： ZIP、TORRENT、DICOM、ONE、MPP、OTF、TTF、TTC、VCF、VCR

有关包含加载/保存支持详细信息的完整格式矩阵，请参阅文档。

快速入门

获取您的 API 凭证

要使用GroupDocs.Metadata Cloud，请在GroupDocs.Cloud仪表板注册并获取您的Client ID和Client Secret。

初始化API

使用以下代码开始使用GroupDocs.Metadata Cloud SDK for Python：

import groupdocs_metadata_cloud

# Get your ClientId and ClientSecret at https://dashboard.groupdocs.cloud
client_id = "YourClientId"
client_secret = "YourClientSecret"

# Create API configuration
configuration = groupdocs_metadata_cloud.Configuration(client_id, client_secret)
configuration.api_base_url = "https://api.groupdocs.cloud"

# Create instance of the Metadata API
metadata_api = groupdocs_metadata_cloud.MetadataApi.from_config(configuration)

从文档中提取元数据

初始化后，使用此基本示例从云存储中的文件中提取元数据：

import groupdocs_metadata_cloud

client_id = "YourClientId"
client_secret = "YourClientSecret"

metadata_api = groupdocs_metadata_cloud.MetadataApi.from_keys(client_id, client_secret)

options = groupdocs_metadata_cloud.ExtractOptions()
options.file_info = groupdocs_metadata_cloud.FileInfo()
options.file_info.file_path = "documents/sample.docx"

request = groupdocs_metadata_cloud.ExtractRequest(options)
result = metadata_api.extract(request)

print("Metadata extracted successfully")

通过本快速入门指南，您已准备好开始在 Python 应用程序中使用 GroupDocs.Metadata Cloud 管理元数据。欲了解更多详情，请访问文档。

获取支持的文件格式

通过元数据 API 检索可用的受支持文件格式的完整列表。

import groupdocs_metadata_cloud

info_api = groupdocs_metadata_cloud.InfoApi.from_keys("YourClientId", "YourClientSecret")

result = info_api.get_supported_file_formats()

for fmt in result.formats:
    print("{0} ({1})".format(fmt.file_format, fmt.extension))

通过标签提取元数据

从文档中提取与特定标签匹配的元数据属性。

import groupdocs_metadata_cloud

metadata_api = groupdocs_metadata_cloud.MetadataApi.from_keys("YourClientId", "YourClientSecret")

options = groupdocs_metadata_cloud.ExtractOptions()
options.file_info = groupdocs_metadata_cloud.FileInfo()
options.file_info.file_path = "documents/sample.docx"
options.search_criteria = groupdocs_metadata_cloud.SearchCriteria(
    tag_options=groupdocs_metadata_cloud.TagOptions(
        exact_tag=groupdocs_metadata_cloud.Tag(
            name="Created",
            category="Time"
        )
    )
)

request = groupdocs_metadata_cloud.ExtractRequest(options)
result = metadata_api.extract(request)

print("Properties found: " + str(len(result.properties)))

添加自定义元数据

使用基于标签的搜索条件向文档添加新的元数据属性。

import groupdocs_metadata_cloud

metadata_api = groupdocs_metadata_cloud.MetadataApi.from_keys("YourClientId", "YourClientSecret")

options = groupdocs_metadata_cloud.AddOptions()
options.file_info = groupdocs_metadata_cloud.FileInfo()
options.file_info.file_path = "documents/sample.docx"

add_property = groupdocs_metadata_cloud.AddProperty(
    value="Test User",
    type="String",
    search_criteria=groupdocs_metadata_cloud.SearchCriteriaWithoutValue(
        tag_options=groupdocs_metadata_cloud.TagOptions(
            exact_tag=groupdocs_metadata_cloud.Tag(
                name="Manager",
                category="Person"
            )
        )
    )
)
options.properties = [add_property]

request = groupdocs_metadata_cloud.AddRequest(options)
result = metadata_api.add(request)

print("Added count: " + str(result.added_count))

修改元数据属性

按标签、名称或值搜索条件更新现有元数据属性。

import groupdocs_metadata_cloud

metadata_api = groupdocs_metadata_cloud.MetadataApi.from_keys("YourClientId", "YourClientSecret")

options = groupdocs_metadata_cloud.SetOptions()
options.file_info = groupdocs_metadata_cloud.FileInfo()
options.file_info.file_path = "documents/sample.docx"

set_property = groupdocs_metadata_cloud.SetProperty(
    new_value="NewAuthor",
    type="String",
    search_criteria=groupdocs_metadata_cloud.SearchCriteria(
        tag_options=groupdocs_metadata_cloud.TagOptions(
            exact_tag=groupdocs_metadata_cloud.Tag(
                name="Creator",
                category="Person"
            )
        )
    )
)
options.properties = [set_property]

request = groupdocs_metadata_cloud.SetRequest(options)
result = metadata_api.set(request)

print("Set count: " + str(result.set_count))

删除元数据属性

根据搜索条件从文档中删除元数据属性。

import groupdocs_metadata_cloud

metadata_api = groupdocs_metadata_cloud.MetadataApi.from_keys("YourClientId", "YourClientSecret")

options = groupdocs_metadata_cloud.RemoveOptions()
options.file_info = groupdocs_metadata_cloud.FileInfo()
options.file_info.file_path = "documents/sample.docx"
options.search_criteria = groupdocs_metadata_cloud.SearchCriteria(
    tag_options=groupdocs_metadata_cloud.TagOptions(
        exact_tag=groupdocs_metadata_cloud.Tag(
            name="Created",
            category="Time"
        )
    )
)

request = groupdocs_metadata_cloud.RemoveRequest(options)
result = metadata_api.remove(request)

print("Removed count: " + str(result.removed_count))

获取文档信息

在处理元数据之前检索文档详细信息，例如格式、大小和页数。

import groupdocs_metadata_cloud

info_api = groupdocs_metadata_cloud.InfoApi.from_keys("YourClientId", "YourClientSecret")

options = groupdocs_metadata_cloud.InfoOptions()
options.file_info = groupdocs_metadata_cloud.FileInfo()
options.file_info.file_path = "documents/sample.pptx"

request = groupdocs_metadata_cloud.GetInfoRequest(options)
result = info_api.get_info(request)

print("Document info retrieved successfully")

GitHub 上的 SDK 示例

GroupDocs.Metadata Cloud Python SDK 存储库在 test/apis 文件夹中包含单元测试和 API 使用示例：

CategoryExamples
Metadata OperationsExtract, add, set, remove metadata by tag, name, or value
Info OperationsSupported file formats, document information
Storage & FilesStorage API, file upload/download, folder management
AuthenticationAPI configuration and authentication

.NET 示例存储库 中提供了其他基于场景的示例。

如何运行 SDK 测试

  1. 克隆Python SDK存储库 2.安装依赖：pip install groupdocs-metadata-cloud
  2. 在test/test_settings.py中配置凭证
  3. 从存储库根运行测试：python -m unittest discover test

欲了解更多详情，请访问入门。

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标签

Document Metadata API | Python Cloud API | GroupDocs.Metadata Cloud | REST API | Metadata Extraction | Metadata Management | Metadata Filtering | Metadata Searching | Metadata Preservation | Cloud Storage Integration | File Management | Folder Management | File Versioning | Secure API Access | Cross-Platform API | PDF Metadata | Image Metadata | Video Metadata | Audio Metadata | Document Metadata Editing | MIT License

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