zbparse/flask_app/货物标/技术参数要求提取.py

# -*- encoding:utf-8 -*-
import concurrent.futures
import json
import os
import re
import time
from collections import defaultdict
from copy import deepcopy
from flask_app.general.model_continue_query import continue_answer, process_continue_answers
from flask_app.general.file2markdown import convert_file_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.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 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

def generate_prompt(judge_res, full_text=None):
    """
    获取需要采购的货物名称
    根据 `judge_res` 和 `full_text` 动态生成 prompt。
    如果 `judge_res` 包含 '否'，则不添加文件内容部分。
    如果 `judge_res` 不包含 '否' 且有 `full_text`，则添加文件内容部分。
    """
    base_prompt = '''
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，若没有采购清单，则从表格或文本中摘取采购信息。
    -注意采购目标通常在诸如'名称'列，且每个目标占据一个单元格，你无需提取诸如'说明'、'规格'、'参数'、'描述'等其他列的内容，即你不需要给出详细的采购要求，更不要将这些单元格内的描述拆分作为其的子键，你仅返回采购的货物或系统或模块名称；
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. 层级结构：
    -采购活动可能将目标划分为多个系统或货物。若文档通过标题或表格层次标明这种归属关系，请在JSON中以嵌套形式表示：
        -系统作为一级键，包含的货物作为二级键。
        -如果系统仅提到"系统功能"，在该系统的值中添加"系统功能"作为二级键，具体内容不展开。
    -系统可以只包含“系统功能”，无需列出具体货物。
4. 软件需求：对于软件系统或应用采购，若有多个系统且序号分明，请不要遗漏；若明确列出系统模块，提取模块名称并作为系统的子键，无需在模块下再细分功能。
5. 完整性：
    -确保系统内的所有货物均被提取，避免遗漏或添加未提及的内容。
    -若某货物（或系统、模块）在“主要设备功能指标”或类似标题下有详细参数说明，但未在前面清单或表格中诸如'名称'的列中列出，也需添加到结果中。

特殊情况：
1.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'。
2.若同一层级下存在名称相同但采购要求（如型号、参数、功能）不同的货物，请在名称后添加编号，以避免键名重复；默认情况下否则无需在名称后添加编号。
    -编号规则：'货物名-编号'，编号从1递增。
    -注意：编号仅用于逻辑区分，取决于种类数，与采购数量无关。
    -例子：若同层级下存在4个但是两种型号的'交换机'，那么命名分别是'交换机-1'和'交换机-2'。


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[]。

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
    }}
}}
'''
    if '否' not in judge_res and full_text:
        # 添加文件内容部分
        base_prompt += f"\n文件内容：\n{full_text}\n"
    base_prompt += "\n注意事项：\n1.严格按照上述要求执行，确保输出准确性和规范性。\n"
    return base_prompt

def get_technical_requirements(invalid_path,processed_filepath,model_type=1):
    judge_res = ""
    file_id = ""
    full_text = read_txt_to_string(processed_filepath)
    if model_type:
        first_query_template = """该文件是否说明了采购需求,即需要采购哪些内容（包括货物、设备、系统、功能模块等）?如果有,请回答'是',否则,回答'否'
    {}
    """
        judge_query = first_query_template.format(f"文件内容：{full_text}")
        judge_res = doubao_model(judge_query)
    if '否' in judge_res or model_type == 0:
        model_type = 0  # 使用qianwen-long+invalid_path
        print("no!调用invalid_path")
        if invalid_path.lower().endswith('.pdf'):  # 确保上传的是docx  upload中一定是docx，但是get_deviation中可能上传的是pdf
            invalid_path = pdf2docx(invalid_path)
        file_id = upload_file(invalid_path)
        user_query = generate_prompt(judge_res)
        model_res = qianwen_long(file_id, user_query)
        print(model_res)
    else:
        user_query = generate_prompt(judge_res, full_text)
        model_res = doubao_model(user_query)
        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或功能说明的字符串，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。
**重要限制**：
- **仅提取技术参数或采购要求，不包括任何商务要求**。商务要求通常涉及供应商资格、报价条款、交货时间、质保等内容，是整体的要求；而技术参数或采购要求则具体描述产品的技术规格、功能、性能指标等。
- **商务要求的关键词示例**（仅供参考，不限于此）：报价、交货、合同、资质、认证、服务、保修期等。如果内容包含上述关键词，请仔细甄别是否属于商务要求。

要求与指南：
1. 你的键值应该全面，不要遗漏。
    -a.若技术参数或采购要求在表格中，那么单元格内的内容基本都要涵盖
        -对于单元格内以序号分隔的各条参数要求，应逐条提取，并分别作为键值中的字符串列表项。
        -对于无序号标明且在同一单元格内的参数要求或功能说明，也要根据语义分别添加进键值中。
    -b.若技术参数或采购要求在正文部分，应准确定位到与目标货物（设备、系统、功能模块）相关的内容，将其后的技术参数或采购要求或功能说明完整提取，逐一添加到键值的字符串列表中，不得擅自添加或修改序号。
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. 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[]。

### 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或功能说明的字符串，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. 你的键值应该全面，不要遗漏。
    -a.若技术参数或采购要求在表格中，那么单元格内的内容基本都要涵盖
        -对于单元格内以序号分隔的各条参数要求，应逐条提取，并分别作为键值中的字符串列表项。
        -对于无序号标明且在同一单元格内的参数要求或功能说明，也要根据语义分别添加进键值中。
    -b.若技术参数或采购要求在正文部分，应准确定位到与目标货物（设备、系统、功能模块）相关的内容，将其后的技术参数或采购要求或功能说明完整提取，逐一添加到键值的字符串列表中，不得擅自添加或修改序号。
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. 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[]。

### 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
        if model_type:
            new_query = user_query_template.format(modified_key, key, modified_key,f"文件内容：{full_text}")   #转豆包后取消注释
        else:
            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')
            if model_type:
                new_query = user_query_template_two.format(modified_grouped_key, grouped_key_cnt, grouped_key,
                                                           modified_grouped_key, f"文件内容：{full_text}")
            else:
                new_query = user_query_template_two.format(modified_grouped_key, grouped_key_cnt, grouped_key,
                                                           modified_grouped_key, "")
            queries.append(new_query)
    if model_type:
        results = multi_threading(queries, "", "", 3,True)  # 豆包
    else:
        results = multi_threading(queries, "", file_id, 2,True)  # 豆包
    temp_final={}
    if not results:
        print("errror!未获得大模型的回答！")
    else:
        # 第一步：收集需要调用 `continue_answer` 的问题和解析结果
        questions_to_continue = []  # 存储需要调用 continue_answer 的 (question, parsed)
        max_tokens=3900 if model_type==1 else 5900
        for question, response in results:
            message=response[0]
            parsed = clean_json_string(message)
            total_tokens=response[1]
            if not parsed and total_tokens>max_tokens:
                questions_to_continue.append((question, message))
            else:
                temp_final.update(parsed)
        # 第二步：多线程处理需要调用 `continue_answer` 的问题
        if questions_to_continue:
            continued_results = process_continue_answers(questions_to_continue, model_type, file_id)
            temp_final.update(continued_results)

    """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, temp_final)
    ffinal_res=all_postprocess(final_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}")
#  如果采购需求为空 考虑再调用一次大模型 qianwen-stream
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\fsdownload\6b7ea51f-eb6d-4a4f-a518-dc1f57d27ea1\ztbfile.docx"
    truncate_file=r'C:\Users\Administrator\Desktop\fsdownload\6b7ea51f-eb6d-4a4f-a518-dc1f57d27ea1\省考试院院内电子屏采购.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"D:\flask_project\flask_app\static\output\output1\000aac0d-4aa4-4bc3-a9f9-76ff82ec2470\invalid_added.docx"
    # file_id=upload_file(truncate_file)
    # processed_filepath = pdf2txt(truncate_file)
    processed_filepath=r"D:\flask_project\flask_app\static\output\output1\000aac0d-4aa4-4bc3-a9f9-76ff82ec2470\extract1.txt"
    res=get_technical_requirements(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))