zbparse/flask_app/货物标/技术参数要求提取.py

# -*- encoding:utf-8 -*-
import json
import os
import re
import time
from collections import defaultdict
from copy import deepcopy

from flask_app.general.file2markdown import convert_pdf_to_markdown
from flask_app.general.format_change import pdf2docx
from flask_app.general.多线程提问 import multi_threading
from flask_app.general.通义千问long import qianwen_long, upload_file
from flask_app.general.json_utils import clean_json_string, combine_json_results
from flask_app.货物标.截取pdf货物标版 import truncate_pdf_main
from flask_app.general.doubao import doubao_model, generate_full_user_query, pdf2txt, read_txt_to_string
from flask_app.货物标.技术参数要求提取后处理函数 import postprocess, all_postprocess

def truncate_system_keys(data):
    """
    遍历输入的字典，若键名中包含'系统'或'软件'，且其子键数量 >= 3，则将其子键的值设置为[]，限制深度为一层。

    Args:
        data (dict or list): 输入的数据，可以是嵌套的字典或列表。

    Returns:
        dict or list: 处理后的数据。
    """
    if isinstance(data, dict):
        new_data = {}
        for key, value in data.items():
            # 检查键名是否包含'系统'或'软件'
            if '系统' in key or '软件' in key:
                if isinstance(value, dict):
                    child_count = len(value)
                    # 判断子键数量是否 >= 3
                    if child_count >= 3:
                        # 截断子键，将其值设置为 []
                        new_data[key] = {subkey: [] for subkey in value.keys()}
                    else:
                        # 子键数量少于3，递归处理子键
                        new_data[key] = truncate_system_keys(value)
                else:
                    # 如果值不是字典（例如列表），直接设置为 []
                    new_data[key] = []
            else:
                # 不包含'系统'或'软件'，递归处理子字典或列表
                new_data[key] = truncate_system_keys(value)
        return new_data
    elif isinstance(data, list):
        # 如果是列表，递归处理列表中的每个元素
        return [truncate_system_keys(item) for item in data]
    else:
        # 对于其他类型的数据，保持不变
        return data
def generate_key_paths(data):
    """
    处理输入的字典，生成 key_paths, grouped_paths 和 good_list，并根据条件修改原始字典。

    参数:
        data (dict): 输入的嵌套字典。

    返回:
        tuple: 包含 key_paths, grouped_paths 和 good_list 的元组。
    """
    # 编译用于匹配后缀的正则表达式模式
    pattern = re.compile(r'(.+)-\d+$')

    # 初始化结果列表和字典
    key_paths = []
    grouped_counts = defaultdict(int)  # 用于记录每个 grouped_path 的数量
    good_list = []

    def recurse(current_dict, path):
        """
        递归遍历字典，处理 key_paths 和 grouped_paths，并收集 good_list 和 grouped_counts。

        参数:
            current_dict (dict): 当前遍历的字典。
            path (list): 当前路径的键列表。
        """
        # 第一遍遍历，统计每个基名的出现次数
        base_name_count = {}
        base_names = {}
        for key in current_dict.keys():
            match = pattern.match(key)
            if match:
                base = match.group(1)
            else:
                base = key
            base_names[key] = base
            base_name_count[base] = base_name_count.get(base, 0) + 1

        # 第二遍遍历，根据基名的出现次数分类
        keys_to_rename = {}
        for key, base in base_names.items():
            if base_name_count[base] == 1:
                # 检查是否是最内层（值为列表）
                value = current_dict[key]
                if isinstance(value, list):
                    current_path = '.'.join(path + [base])
                    key_paths.append(current_path)
                    # 收集 good_list，保持顺序且不重复
                    if base not in good_list:
                        good_list.append(base)
                    # 如果原键名有后缀，需要记录以便后续重命名
                    if key != base:
                        keys_to_rename[key] = base
                elif isinstance(value, dict):
                    # 继续递归处理
                    recurse(value, path + [base])
            else:
                # 记录分组路径，并统计数量
                grouped_path = '.'.join(path + [base])
                grouped_counts[grouped_path] += 1

        # 执行键名的重命名，同时保持原有顺序
        if keys_to_rename:
            new_ordered_dict = {}
            for key in current_dict.keys():
                if key in keys_to_rename:
                    new_key = keys_to_rename[key]
                    new_ordered_dict[new_key] = current_dict[key]
                else:
                    new_ordered_dict[key] = current_dict[key]
            current_dict.clear()
            current_dict.update(new_ordered_dict)

        # 对于基名重复的键，继续递归（如果值是字典）
        for key, base in base_names.items():
            if base_name_count[base] > 1:
                value = current_dict[key]
                if isinstance(value, dict):
                    recurse(value, path + [base])
                elif isinstance(value, list):
                    # 如果值是列表，仍需收集基名到 good_list
                    if base not in good_list:
                        good_list.append(base)

    # 深拷贝数据以避免修改原始输入
    data_copy = deepcopy(data)

    # 开始递归遍历
    recurse(data_copy, [])

    def collect_grouped_paths(current_dict, path, collected):
        for key in current_dict.keys():
            match = pattern.match(key)
            if match:
                base = match.group(1)
            else:
                base = key
            current_path = '.'.join(path + [base])
            if current_path in grouped_counts and current_path not in collected:
                collected.append(current_path)
            value = current_dict[key]
            if isinstance(value, dict):
                collect_grouped_paths(value, path + [base], collected)

    collected_grouped_paths = []
    collect_grouped_paths(data_copy, [], collected_grouped_paths)

    # 将 grouped_paths 转换为包含数量的字典列表
    grouped_paths = [{path: grouped_counts[path]} for path in collected_grouped_paths]

    return key_paths, grouped_paths, good_list, data_copy
def rename_keys(data):
    """
    对整个数据结构进行重命名处理。
    """

    def rename_keys_recursive(current_dict):
        """
        递归地重名字典中的键，确保同一层级下具有相同基名的键被正确编号。
        """
        if not isinstance(current_dict, dict):
            return current_dict

        key_order = list(current_dict.keys())
        base_name_dict = defaultdict(list)

        # 辅助函数：提取基名（去除可能的 -数字 后缀）
        def get_base_name(key):
            if '-' in key:
                parts = key.rsplit('-', 1)
                if parts[1].isdigit():
                    return parts[0]
            return key

        # 将键按基名分组
        for key in key_order:
            base = get_base_name(key)
            base_name_dict[base].append(key)

        new_dict = {}
        for key in key_order:
            base = get_base_name(key)
            keys = base_name_dict[base]
            if len(keys) > 1:
                # 如果存在同基名的多个键，则进行重命名
                if base not in new_dict:
                    # 按原始顺序对需要重命名的键进行排序
                    sorted_keys = sorted(keys, key=lambda x: key_order.index(x))
                    for idx, original_key in enumerate(sorted_keys, start=1):
                        new_key = f"{base}-{idx}"
                        # 如果值是字典，递归处理
                        if isinstance(current_dict[original_key], dict):
                            new_dict[new_key] = rename_keys_recursive(current_dict[original_key])
                        else:
                            new_dict[new_key] = current_dict[original_key]
            else:
                # 如果没有重复的基名，保持原名
                if isinstance(current_dict[key], dict):
                    new_dict[key] = rename_keys_recursive(current_dict[key])
                else:
                    new_dict[key] = current_dict[key]

        return new_dict

    # 对整个数据结构进行递归重命名
    return rename_keys_recursive(data)


def combine_and_update_results(original_data, updates):
    """
    先规范化original和updates中的字典，防止空格的情况导致匹配不上无法更新
    """
    def normalize_key(key):
        """
        规范化键名：
        - 替换全角点号为半角点号。
        - 删除所有空格（包括半角和全角）。
        """
        # 替换全角点号（．、。）为半角点号（.）
        key = key.replace('．', '.').replace('。', '.')
        # 删除所有空格（半角空格和全角空格）
        key = key.replace(' ', '').replace('\u3000', '')
        return key

    def normalize_original_data(d):
        """
        递归规范化原始数据字典的键。
        """
        if not isinstance(d, dict):
            return d
        normalized = {}
        for k, v in d.items():
            nk = normalize_key(k)
            normalized[nk] = normalize_original_data(v)
        return normalized

    def normalize_update_value(value):
        """
        递归规范化更新字典中嵌套的字典的键。
        """
        if isinstance(value, dict):
            return {normalize_key(k): normalize_update_value(v) for k, v in value.items()}
        else:
            return value

    def recursive_update(data, key, value):
        """
        递归更新嵌套字典。
        """
        keys = key.split('.')
        for k in keys[:-1]:
            data = data.setdefault(k, {})
        if isinstance(value, dict) and isinstance(data.get(keys[-1], None), dict):
            data[keys[-1]] = {**data.get(keys[-1], {}), **value}
        else:
            data[keys[-1]] = value

    # 1. 规范化原始数据字典的键
    original_data = normalize_original_data(original_data)

    # 2. 规范化更新字典的键
    normalized_updates = {}
    for key, value in updates.items():
        nk = normalize_key(key)
        nv = normalize_update_value(value)
        normalized_updates[nk] = nv

    # 3. 执行递归更新
    for key, value in normalized_updates.items():
        recursive_update(original_data, key, value)

    return original_data

#文件内容以markdown格式组织，其中表格部分（若有）以html语法组织，
def get_technical_requirements(file_path,invalid_path,processed_filepath):
    # docx_file_path=pdf2docx(file_path)
    file_id=upload_file(file_path) #目前传入的为docx文档
    first_query_template="该文件是否说明了采购需求,即需要采购哪些货物?如果有,请回答'是',否则,回答'否'"   #防止截取失败
    judge_res=qianwen_long(file_id,first_query_template)
    prompt_template1 = '''
任务：解析采购文件，提取采购需求，并以JSON格式返回。

要求与指南：
1. 精准定位：请运用文档理解能力，找到文件中的采购需求部分，若有采购清单，请直接根据采购清单上的货物（或系统）名称给出结果；若未出现采购清单，则从表格或文字中摘取采购信息
2. 采购目标：采购种类通常有硬件（如设备、货物）和软件（如系统软件、应用APP），一次采购活动可以同时包含这两种类型。
3. 系统归属：一些采购活动可能将采购目标划分为若干系统和货物，每个系统可能包含若干货物，则将这些货物名称作为该系统的二级键；系统可以只包含总体'系统功能'而无货物。
4. 软件需求：对于软件应用或系统软件需求，仅需列出系统模块构成（若有），并作为系统键值的一部分，无需在模块下再细分功能。
5. 系统功能：若采购的某系统提及总体系统功能，则在系统值中添加'系统功能'二级键，不展开具体内容。
6. 完整性：确保不遗漏系统内的货物，也不添加未提及的内容，若采购清单之外有额外的货物采购要求，且该货物暂未提取至JSON回答中，请将这些货物名称也包含进来。

输出格式：
1.JSON格式，最外层键名为'采购需求'。
2.层次关系用嵌套键值对表示。
3.嵌套键名为系统或货物或模块名称，与原文保持一致。
4.最内层键值应为空列表[]。
5.不包含'说明'、'规格'、'技术参数'等列内容，仅返回采购的货物或系统或模块名称。

特殊情况处理：
同一层级（如同一系统中）下同名但采购要求不同的货物，以'货物名-编号'区分，编号从1递增。例如若同层级下存在两种型号的交换机，那么命名分别是'交换机-1'和'交换机-2'，以规避重复键名；否则无需在名称后添加编号。

{{
    "采购需求": {{
        "交换机-1": [],
        "交换机-2": [],
        "门禁管理系统": {{
            "系统功能":[]
        }},
        "交通监控视频子系统": {{
            "系统功能": [],
            "高清视频抓拍像机": [],
            "补光灯": []
        }},
        "LED全彩显示屏": []
        // 其他系统和货物
    }}
}}
示例输出2，系统软件采购：
{{
    "采购需求": {{
        "信息管理系统": {{
            "通用模块":[],
            "用户管理":[]
        }},
        "信息检索系统": {{
            "系统功能":[],
            "权限管理模块":[]
        }},
        "XX小程序":[],
        "数据分析中心":[]
    }}
}}

注意事项：
1.严格按照上述要求执行，确保输出准确性和规范性。
2.如有任何疑问或不确定内容，请保留原文描述，必要时使用'未知'标注。
'''
    prompt_template2 = '''
任务：你负责解析采购文件，提取采购需求，并以JSON格式返回，不要遗漏该项目需要采购的货物（或系统）。

要求与指南：
1. 精准定位：请运用文档理解能力，定位文件中的采购需求部分。若有采购清单，请直接根据采购清单上的货物（或系统）名称给出结果，注意你无需提取诸如'说明'、'规格'、'技术参数'、'描述'等列的内容，即你不需要给出详细的采购要求，仅返回采购的货物或系统或模块名称；若没有采购清单，则从表格或文本中摘取采购信息。
2. 采购目标：采购种类通常有硬件（如设备、货物）和软件（如系统软件、应用APP），一次采购活动可以同时包含这两种类型。
3. 系统归属：一些采购活动可能将采购目标划分为若干系统和货物，每个系统可能包含若干货物，则将这些货物名称作为该系统的二级键，注意这种包含关系是通过表格结构或文档标题层次来得出的；系统可以只包含总体'系统功能'而无货物。
5. 软件需求：对于软件应用或系统软件采购，若有多个系统且序号分明，请不要遗漏，最多仅需列出系统模块构成（若有），并作为该系统键值的一部分，无需在模块下再细分功能。
5. 系统功能：若采购的某系统提及总体系统功能，则在系统值中添加'系统功能'二级键，不展开具体内容。
6. 完整性：确保不遗漏系统内的货物，也不添加未提及的内容。若'采购清单'中未提取的货物（或系统）名称在形如'主要设备功能指标'的标题下有详细参数指标要求，请将该货物名也添加至返回中。

特殊情况：
若采购的货物或系统或模块名称前存在三角▲、五角★，注意是名称前而非具体的技术参数或采购要求前，在返回名称时请保留前面的▲或★符号，如'★高清摄像机'。

输出格式：
1.JSON格式，最外层键名为'采购需求'。
2.层次关系用嵌套键值对表示。
3.嵌套键名为系统或货物或模块名称，与原文保持一致。
4.最内层键值应为空列表[]。

特殊情况处理：
若同一层级（如同一系统中）下存在同名但采购要求不同的货物，请以'货物名-编号'区分，编号从1递增，例如若同层级下存在两种型号的交换机，那么命名分别是'交换机-1'和'交换机-2'，以规避重复键名；否则无需在名称后添加编号。

示例输出1，普通系统、货物类采购：
{{
    "采购需求": {{
        "交换机-1": [],
        "交换机-2": [],
        "门禁管理系统": {{
            "系统功能":[]
        }},
        "交通监控视频子系统": {{
            "系统功能": [],
            "交换机":[],
            "高清视频抓拍像机": [],
            "补光灯": []
        }},
        "LED全彩显示屏": []
        // 其他系统和货物
    }}
}}
示例输出2，软件系统类采购：
{{
    "采购需求": {{
        "信息管理系统": {{
            "通用模块":[],
            "用户管理":[]
        }},
        "信息检索系统": {{
            "系统功能":[],
            "权限管理模块":[]
        }},
        "XX管理系统":[],
        //其他系统
    }}
}}

文件内容：{full_text}

注意事项：
1.严格按照上述要求执行，确保输出准确性和规范性。
'''
    if '否' in judge_res:
        print("no!调用invalid_path")
        file_id=upload_file(invalid_path)
        model_res=qianwen_long(file_id,prompt_template1)
        print(model_res)
    else:
        # processed_filepath = convert_pdf_to_markdown(file_path)   # 转markdown格式
        # processed_filepath=r"C:\Users\Administrator\Desktop\货物标\extract_files\107国道.txt"
        user_query=generate_full_user_query(processed_filepath,prompt_template2)
        model_res=doubao_model(user_query)
        # model_res = qianwen_long(file_id,prompt_template1)
        print(model_res)
    cleaned_res = clean_json_string(model_res)     #转字典
    processed_data=truncate_system_keys(cleaned_res['采购需求'])
    key_paths, grouped_paths, good_list, data_copy= generate_key_paths(processed_data)  # 提取需要采购的货物清单 key_list：交通监控视频子系统.高清视频抓拍像机 ... grouped_paths是同一系统下同时有'交换机-1'和'交换机-2'，提取'交换机'  ，输出eg:{'交通标志.标志牌铝板', '交通信号灯.交换机'}
    modified_data=rename_keys(data_copy)
    user_query_template = """请根据货物标中采购要求部分的内容，告诉我\"{}\"的技术参数或采购要求是什么。请以 JSON 格式返回结果，键名为\"{}\"，键值为一个列表，列表中包含若干描述\"{}\"的技术参数或采购要求的字符串，请按原文内容回答，保留三角▲、五角★和序号，不可擅自增删内容，尤其是不可擅自添加序号。

要求与指南：
1. 如果该货物没有相关采购要求或技术参数要求，键值应为空列表[]。
2. 如果存在嵌套结构，且原文为Markdown 的表格语法，如'摄像机|有效像素|≥900W像素'， 请不要返回该Markdown语法，而是使用冒号':'将相关信息拼接在一起，生成一条完整且清晰的技术参数（或采购要求）描述，作为列表中的一个字符串。如"摄像机：有效像素：≥900W像素"。
3. 字符串中的内容为具体的技术参数要求或采购要求，请不要返回诸如'（1）高清录像功能'这种标题性质且不能体现要求的内容。
4. 你的键值应该全面，对于同一个单元格内的数据，尽量全面，不要遗漏，对于单元格内以序号分隔的各条参数要求，请分别添加进键值（即字符串列表）中。

### 示例输出1如下：
{{
    "摄像机控制键盘": [
        "1、▲支持串行 RS232/RS422 和 IP 混合控制，允许在一个控制器上使用 RS232/RS422/IP 控制单个系统中的摄像机；",
        "2、支持 2 组 RS422 串口 VISCA 协议菊花链控制 2x7 台摄像机。",
        "★能够自动对焦，提供检测报告"
    ]
}}

### 示例输出2如下（包含嵌套结构）：
{{
    "摄像机": [
        "摄像机：有效像素：≥900W像素",
        "摄像机：最低照度：彩色≤0.001lx",
        "协议：routes 接口开放：具备；▲支持标准 ONVIF 协议与第三方厂家设备进行互联；支持 GB/T28181；应提供 SDK"
    ]
}}
"""
    user_query_template_two="""请根据货物标中采购要求部分的内容，告诉我\"{}\"的技术参数或采购要求是什么。由于该货物存在 {} 种不同的采购要求或技术参数，请逐一列出，并以 JSON 格式返回结果。请以'货物名-编号'区分多种型号，编号为从 1 开始的自然数，依次递增，即第一个键名为\"{}-1\"；键值为一个列表，列表中包含若干描述\"{}\"的技术参数（或采购要求）的字符串，请按原文内容回答，保留三角▲、五角★和序号（若有），不可擅自增删内容，尤其是不可擅自添加序号。

要求与指南：
1. 如果该货物没有相关采购要求或技术参数要求，键值应为空列表。
2. 如果存在嵌套结构，且原文为Markdown 的表格语法，如'摄像机|有效像素|≥900W像素'， 请不要返回该Markdown语法，而是使用冒号':'将相关信息拼接在一起，生成一条完整且清晰的技术参数（或采购要求）描述，作为列表中的一个字符串。如"摄像机：有效像素：≥900W像素"。
3. 字符串中的内容为具体的技术参数要求或采购要求，请不要返回诸如'（1）高清录像功能'这种标题性质且不能体现要求的内容。
4. 你的键值应该全面，对于同一个单元格内的数据，尽量全面，不要遗漏，对于单元格内以序号分隔的各条参数要求，请分别添加进键值（即字符串列表）中。

### 示例输出1如下：
{{
    "交换机-1": [
        "★1、支持固化千兆电口≥8 个，固化千兆光口≥2 个，桌面型设备;",
        "2、支持静态链路聚合"
    ],
    "交换机-2": [
        "1、交换容量≥52Gbps，包转发率≥38.69Mpps，",
        "2、提供国家强制性产品认证证书及测试报告（3C）",
        "★能实现信号控制独立传输"
    ]
}}

### 示例输出2如下（包含嵌套结构）：
{{
    "摄像机-1": [
                "摄像机：有效像素：≥900W像素",
                "摄像机：最低照度：彩色≤0.001lx",
                "协议：routes 接口开放：具备；▲支持标准 ONVIF 协议与第三方厂家设备进行互联；支持 GB/T28181；应提供 SDK"
            ],
    "摄像机-2": [
        "支持夜视", "支持云存储"
    ]
}}
        """
    queries = []
    for key in key_paths:
        # 将键中的 '.' 替换为 '下的'
        modified_key = key.replace('.', '下的')
        # 使用修改后的键填充第一个占位符，原始键填充第二个占位符
        # full_text = read_txt_to_string(processed_filepath)
        # new_query = user_query_template.format(modified_key, key, modified_key,full_text)   #转豆包后取消注释
        new_query = user_query_template.format(modified_key, key, modified_key)
        queries.append(new_query)

        # 处理 grouped_paths 中的项，应用 user_query_template_two
    for grouped_dict in grouped_paths:
        for grouped_key, grouped_key_cnt in grouped_dict.items():
            # 将键中的 '.' 替换为 '下的'
            modified_grouped_key = grouped_key.replace('.', '下的')
            # 使用修改后的键填充第一个占位符，原始键填充第二个占位符
            # 如果需要使用 full_text，可以取消注释并提供相应的实现
            # full_text = read_txt_to_string(processed_filepath)
            # new_query = user_query_template_two.format(modified_grouped_key, grouped_key, modified_grouped_key, full_text)
            # 根据您的需求，生成新的查询字符串
            new_query = user_query_template_two.format(modified_grouped_key, grouped_key_cnt,grouped_key, modified_grouped_key)
            queries.append(new_query)
    results = multi_threading(queries, "", file_id, 2)  #通义
    # results = multi_threading(queries, "", "", 3)   #豆包
    technical_requirements = []
    if not results:
        print("errror!未获得大模型的回答！")
    else:
        # 打印结果
        for question, response in results:
            technical_requirements.append(response)
            # print(response)
    technical_requirements_combined_res = combine_json_results(technical_requirements)

    """根据所有键是否已添加处理技术要求"""
    # 更新原始采购需求字典
    final_res=combine_and_update_results(modified_data, technical_requirements_combined_res)
    ffinal_res=all_postprocess(final_res)
    # final_res = postprocess(cleaned_res)
    ffinal_res["货物列表"] = good_list
    # 输出最终的 JSON 字符串
    return {"采购需求":ffinal_res}

def test_all_files_in_folder(input_folder, output_folder):
    # 确保输出文件夹存在
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)

    # 遍历指定文件夹中的所有文件
    for filename in os.listdir(input_folder):
        file_path = os.path.join(input_folder, filename)
        # 检查是否是文件
        if os.path.isfile(file_path):
            print(f"处理文件: {file_path}")
            # 调用函数处理文件
            try:
                json_result = get_technical_requirements(file_path)
                # 定义输出文件的路径
                output_file_path = os.path.join(output_folder, os.path.splitext(filename)[0] + '.json')
                # 保存JSON结果到文件
                with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as json_file:
                    json.dump(json_result, json_file, ensure_ascii=False, indent=4)
                print(f"结果已保存到: {output_file_path}")
            except Exception as e:
                print(f"处理文件 {file_path} 时出错: {e}")

if __name__ == "__main__":
    start_time=time.time()
    # truncate_file="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\fsdownload\\469d2aee-9024-4993-896e-2ac7322d41b7\\ztbfile_procurement.docx"
    truncate_docfile=r"C:\Users\Administrator\Desktop\货物标\output1\6_2定版视频会议磋商文件_procurement.docx"
    truncate_file=r'C:\Users\Administrator\Desktop\货物标\output1\6.2定版视频会议磋商文件_procurement.pdf'
    # invalid_path="D:\\flask_project\\flask_app\\static\\output\\output1\\e7dda5cb-10ba-47a8-b989-d2993d34bb89\\ztbfile.pdf"
    # truncate_file="D:\\flask_project\\flask_app\\static\\output\\output1\\e7dda5cb-10ba-47a8-b989-d2993d34bb89\\ztbfile_procurement.docx"
    # output_folder="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\货物标\\output1\\tmp"
    # file_id = upload_file(truncate_file)
    invalid_path=r"C:\Users\Administrator\Desktop\fsdownload\a110ed59-00e8-47ec-873a-bd4579a6e628\ztbfile.pdf"
    # file_id=upload_file(truncate_file)
    processed_filepath = pdf2txt(truncate_file)
    # processed_filepath=r"C:\Users\Administrator\Desktop\fsdownload\e702f1e6-095d-443d-bb7d-ef2e42037cb1\金水河沿线排涝泵站提档升级项目.txt"
    res=get_technical_requirements(truncate_docfile,invalid_path,processed_filepath)
    json_string = json.dumps(res, ensure_ascii=False, indent=4)
    print(json_string)
    # # input_folder = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\货物标\\output1"
    # # output_folder = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\货物标\\output3"
    # # test_all_files_in_folder(input_folder, output_folder)
    end_time=time.time()
    print("耗时:"+str(end_time-start_time))