更好看的排版，請移步：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NzQwMzU1Mw==&mid=2247484967&idx=1&sn=3cdf10e49549bd214640b2ca37bd2948&chksm=fb4fa469cc382d7fcd7e0557342b49cc34d822345f80ffc316054df87431582a03edb56e4e8f&token=1734926843&lang=zh_CN#rd
最近在整理以前的書籍和資料，發(fā)現了一堆自己寫的筆記：
攤開之后的畫面是這樣的：
丟了吧，太可惜，留著呢，又用不到，而且還占地方。思來想去，我決定將它們掃描做成電子檔，永久儲存在云端。
說干就干，先拿<操作系統(tǒng)筆記>開刀。我用手機攝像頭充當掃描儀，開始了漫長的掃描，這真是個體力活。
許久，終于掃描完了，共134張圖片。二話不說，在手機相冊中選中掃描的圖片，傳送到手機wps，開始合成pdf...
然后就好了...............................................................嗎？
事實是：wps最高只支持一次將50張圖片合成pdf，而且還是在開會員的前提下才能操作。emm， 看來要另尋他法了。
一個新的想法是，把圖片全部弄進word里，導出pdf就好了
這確實可行，但是每兩張圖片之間的間隔實在是太大了，有點丑
而且作為一個Python愛好者，一遇到問題，就習慣性的想著能不能用Python來解決
因為如果下次，你有1000份文檔的圖片需要轉pdf，使用word的話，你需要手動創(chuàng)建1000個word文檔，然后做1000次導入圖片的操作，這可真讓人手酸。
擁抱Python吧！
經過一番搜索，我發(fā)現了img2pdf這個寶藏Python第三方庫！
開工！
使用img2pdf將批量圖片合成pdf
本次用到兩個Python庫，一個是os庫，用于圖片文件的讀取，另一個當然就是img2pdf了
首先導入它們：
importosimportimg2pdf
然后獲取全部圖片的名稱：
path='note'all_figs?=os.listdir(path)print(all_figs)
輸出的是一個包含全部圖片名稱的列表：
['IMG_20210129_113302.jpg',?
'IMG_20210129_113356.jpg',
??...?,
'IMG_20210129_142250.jpg']
接下來到了核心的部分：將每張圖片與其路徑拼接起來，傳入img2pdf寫好的接口中
withopen('note.pdf','wb')?as?f:????lis=?[]#存儲一個個的"路徑+圖片名稱"字符串forfig_nameinall_figs:????????full_path_name?=os.path.join(path,fig_name)#拼接路徑????????lis.append(full_path_name)????f.write(img2pdf.convert(lis))
完整代碼如下：
importosimport?img2pdfpath='note'all_figs?=os.listdir(path)print(all_figs)withopen('note.pdf','wb')?as?f:????lis=?[]forfig_nameinall_figs:????????full_path_name?=os.path.join(path,fig_name)????????lis.append(full_path_name)????f.write(img2pdf.convert(lis))
此時，打開生成好的note.pdf，看一下效果：
看著順眼了許多
我們可以將其封裝成一個函數，然后就可以調用該函數做批量化的pdf生成啦！
def?generate_pdf(path):????all_figs?=os.listdir(path)print(all_figs)????withopen('note.pdf','wb')?as?f:????????lis=?[]forfig_nameinall_figs:????????????full_path_name?=os.path.join(path,fig_name)????????????lis.append(full_path_name)????????f.write(img2pdf.convert(lis))
代碼量不多，但功能很實用，這就是Python的魅力吧~
對了，上面生成的note.pdf（操作系統(tǒng)手寫筆記）已上傳，后臺回復 ‘操作系統(tǒng)’ 即可獲取鏈接
使用img2pdf，本號后續(xù)會將更多干貨整理出來
不說了，人生苦短，我用Python
最后，求在看，求點贊，求分享
