基于SpringBoot使用Tika實現文檔解析
前言：Tika是一款Apache開源的，跨平臺，支持多品種文本類型的內容檢測和提取工具。Apache官方的介紹如下：Apache Tika™ 工具包可檢測并提取一千多種不同文件類型（如 PPT、XLS 和 PDF）中的元數據和文本。所有這些文件類型都可以通過一個界面進行解析，這使得 Tika 可用于搜索引擎索引、內容分析、翻譯等。
1、Apache Tika是什么？
Apache Tika 是一個內容分析工具包，它能夠從各種類型的文檔中提取元數據和文本內容。Tika 支持多種文件格式，包括但不限于 PDF、Word 文檔、Excel 表格、PowerPoint 演示文稿、HTML、XML、圖像文件等，Tika 通過集成眾多開源庫（如 Apache POI、PDFBox、Tesseract OCR 等）來支持這些格式的解析。Tika 的設計目標是提供一種簡單且一致的方式來處理不同格式的文件，使用 Tika 可避免為不同文件類型單獨開發(fā)解析器，簡化代碼邏輯。
（1）主要功能
- 元數據提取：Tika 可以獲取文件的作者、創(chuàng)建時間、文件類型、修改日期等元數據信息。
- 文本提?。篢ika 能夠解析文件并提取其中的文本內容，這對于需要對文檔進行全文搜索或自然語言處理的應用非常有用。
- 語言檢測：Tika 還具備識別文檔所用語言的能力。
- MIME 類型檢測：通過文件的內容來確定其 MIME 類型（例如 application/pdf 或 text/plain）。
（2）基本特性
- 支持多種格式：Tika 支持多種文件格式，包括常見的文檔、圖片、音頻和視頻格式。
- 支持流式解析，避免大文件內存溢出
- 可擴展性：Tika 的設計是模塊化的，允許開發(fā)者添加新的解析器來支持新的文件格式。
- 安全性：Tika 提供了防止文件注入攻擊的機制，確保在處理用戶上傳的文件時保持安全性。
（3）使用場景
- 搜索引擎：在構建企業(yè)級搜索系統(tǒng)時，可以使用 Tika 來索引非結構化數據。
- 數據分析：對于需要從大量不同格式的文檔中收集信息的數據分析項目來說，Tika 提供了一個強大的工具集。
- 文檔管理系統(tǒng)：幫助實現更智能的文檔管理解決方案，自動分類和標記上傳的文件。
- 安全審計：檢查傳入或傳出組織邊界的文件是否包含敏感信息。
- 數據轉換與翻譯：支持將文檔轉換為純文本、HTML 或翻譯為其他語言，適用于多語言內容平臺。
（4）Tika 架構組件
Apache Tika 的架構組件主要包括以下幾個核心部分，它們共同協作，以支持從各種文件格式中提取文本、元數據和其他信息。以下是 Apache Tika 的主要架構組件：
①Tika Core
Tika Core 是 Apache Tika 的核心組件，提供了文件解析、內容提取的基礎功能。它包含了最基本的功能，如文檔類型識別、解析和提取文本內容。Tika Core 是其他功能和模塊的基礎。
- 文件解析（Parser）：用于解析各種文件格式，返回提取的文本和元數據。
- 內容提?。–ontent Extraction）：提取文件中的內容，包括文本、圖片、音頻、視頻等。
- 文件類型識別（MIME Type Detection）：根據文件的內容而不是擴展名，判斷文件的實際類型（如 PDF、Word、Excel、HTML 等）。
②Tika Parsers
Tika Parsers 是一組負責解析不同類型文件的組件。它們是 Tika 核心的關鍵組成部分，能處理多種格式，如文本文檔、電子表格、PDF、圖像、音頻等。Tika 會根據文件類型自動選擇合適的解析器。
- 文本解析器（Text Parsers）：解析普通文本文件（如 .txt、.xml、.html 等）。
- 多媒體解析器（Media Parsers）：解析圖片、音頻、視頻等多媒體文件。
- 文檔解析器（Document Parsers）：解析各類辦公文檔，如 Word、Excel、PowerPoint、PDF 等。
- 元數據解析器（Metadata Parsers）：提取文件中的元數據，如作者、創(chuàng)建日期、修改日期、文件大小等。
Tika 提供了許多內置的解析器（基于其他開源庫，如 Apache POI、PDFBox、OCR 等），可以擴展和定制以支持新的文件格式。
③Tika Config (配置管理)
Tika Config 是用來管理 Tika 配置的模塊，允許用戶通過配置文件來定制 Tika 的行為。通過 Tika Config，用戶可以指定特定的解析器、提取策略、字符集等設置。
- 配置文件：可以通過
tika-config.xml文件來配置如何解析不同類型的文件。 - 自定義解析器和擴展：用戶可以自定義自己的解析器，并通過配置文件將其加入到
Tika系統(tǒng)中
2、Tika主要方法（Detect、Parse、Translate）
（1）Detect（類型/語言檢測）
- 文件類型檢測
通過 MIME 類型識別（如 application/pdf）和 魔術字節(jié)（文件頭特征）判斷文檔格式。例如，即使將 PDF 文件擴展名改為 .txt，Tika 仍能準確識別其真實類型。
Detector detector = new DefaultDetector(); MediaType type = detector.detect(inputStream, metadata); // 返回 MIME 類型
- 語言檢測
基于 N-gram 算法 分析文本的語言特征（如中文、英文），支持多語種混合文檔識別。
（2）Parse（內容解析）
Parser parser = new AutoDetectParser(); ContentHandler handler = new BodyContentHandler(); // 提取純文本 parser.parse(inputStream, handler, metadata, new ParseContext());
（3）Translate（翻譯）
集成翻譯服務，可調用外部 API（如 Google Translate、Microsoft Translator）將解析后的文本翻譯為目標語言。需配置服務密鑰和端點。
TranslateTranslator translator = new GoogleTranslator(); String translatedText = translator.translate(extractedText, "en", "zh-CN");
3、Tika 核心解析方法
Apache Tika 提供了多種文檔解析方法，適用于不同場景的需求。以下是其核心解析方法及特點：
（1）統(tǒng)一解析接口（Parser API）
通過 AutoDetectParser 自動檢測文檔類型并調用對應的解析器，適用于多格式混合處理場景。
Parser parser = new AutoDetectParser(); ContentHandler handler = new BodyContentHandler(); // 文本提取 Metadata metadata = new Metadata(); parser.parse(inputStream, handler, metadata, new ParseContext());
自動識別 1000+ 文件類型（如 PDF、Word、Excel、HTML 等）
支持流式解析，避免大文件內存溢出
（2）門面類（Facade API）
通過 Tika 類簡化調用，適合快速提取文本或元數據
Tika tika = new Tika();
//解析為純文本
String text = tika.parseToString(new File("document.pdf"));
// 檢測 MIME 類型
String mimeType = tika.detect(file); 優(yōu)勢：
- 代碼簡潔，無需手動配置解析器。
- 內置語言檢測（基于 N-gram 算法）。
（3）手動指定解析器
針對特定格式使用專用解析器（需明確文件類型），可優(yōu)化性能或處理特殊需求。
適用場景：
- 需要深度控制解析流程（如提取特定元數據字段4。
- 處理特殊格式（如 OFD 國家標準文檔。
（4）元數據與內容分離處理
結合 Metadata 和 ContentHandler 分別處理元數據與內容，適用于結構化數據提取15。
Metadata metadata = new Metadata(); ContentHandler textHandler = new BodyContentHandler(); Parser parser = new AutoDetectParser(); parser.parse(inputStream, textHandler, metadata, new ParseContext()); // 獲取元數據 String author = metadata.get(Metadata.AUTHOR);
擴展性：
- 支持自定義元數據字段
- 可集成翻譯服務（如 Google Translate）對提取文本翻譯。
4、利用 Tika 從 PDF 文件中提取文本
（1）引入Maven依賴
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.tika</groupId>
<artifactId>tika-core</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.tika</groupId>
<artifactId>tika-parsers-standard-package</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>
</dependencies>（2）使用 Tika 從 PDF 文件中提取文本和元數據
package com.hs.demo.util.tika;
import org.apache.tika.Tika;
import org.apache.tika.exception.TikaException;
import org.apache.tika.metadata.Metadata;
import org.apache.tika.parser.ParseContext;
import org.apache.tika.parser.pdf.PDFParser;
import org.apache.tika.sax.BodyContentHandler;
import org.xml.sax.SAXException;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
/**
* 首先檢測了給定文件的 MIME 類型，然后使用PDFParser對象來解析該文件，并打印出提取到的文本以及一些基本的元數據信息。
*/
public class TikaExample {
public static void main(String[] args) {
try (FileInputStream input = new FileInputStream(new File("d://xxx.pdf")))
{
// 創(chuàng)建 Tika 實例
Tika tika = new Tika();
// 獲取文件的 MIME 類型
String mimeType = tika.detect(input);
System.out.println("Detected MIME type: " + mimeType);
// 重置輸入流位置
input.getChannel().position(0);
// 準備解析器
BodyContentHandler handler = new BodyContentHandler(-1); // -1 表示不限制輸出大小
Metadata metadata = new Metadata();
ParseContext context = new ParseContext();
// 解析 PDF 并獲取內容
PDFParser parser = new PDFParser();
parser.parse(input, handler, metadata, context);
// 輸出結果
System.out.println("Extracted text:\n" + handler.toString());
System.out.println("Metadata:");
String[] metadataNames = metadata.names();
for (String name : metadataNames) {
System.out.println(name + ": " + metadata.get(name));
}
} catch (IOException | SAXException | TikaException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}輸出元數據如下：
??
5、基于SpringBoot使用Tika
（1）Tika配置文件tika-config.xml 定義 tika 運行屬性
此配置文件存放于 SpringBoot 項目的 resources 目錄下即可，如果位置發(fā)生變化需要在獲取資源的時候改變位置保持同步一致即可。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<properties>
<encodingDetectors>
<!-- 檢測 HTML 文件的字符編碼，它會根據 HTML 元素（如 <meta> 標簽）中的聲明來判斷編碼。 -->
<encodingDetector class="org.apache.tika.parser.html.HtmlEncodingDetector">
<params>
<!-- 讀取的最大字節(jié)數（這里是 64,000 字節(jié)）用于判斷編碼 -->
<param name="markLimit" type="int">64000</param>
</params>
</encodingDetector>
<!-- Tika 的通用編碼檢測器 -->
<encodingDetector class="org.apache.tika.parser.txt.UniversalEncodingDetector">
<params>
<param name="markLimit" type="int">64000</param>
</params>
</encodingDetector>
<!-- 基于 ICU4J 庫的編碼檢測器。ICU4J 是一個強大的國際化庫，能夠更準確地檢測多語言文本的編碼。 -->
<encodingDetector class="org.apache.tika.parser.txt.Icu4jEncodingDetector">
<params>
<param name="markLimit" type="int">64000</param>
</params>
</encodingDetector>
</encodingDetectors>
</properties>（2）編寫配置文件，注入tika bean
import org.apache.tika.Tika;
import org.apache.tika.config.TikaConfig;
import org.apache.tika.detect.Detector;
import org.apache.tika.exception.TikaException;
import org.apache.tika.parser.AutoDetectParser;
import org.apache.tika.parser.Parser;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.springframework.core.io.ResourceLoader;
import org.xml.sax.SAXException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
/**
* tika 配置類
*
*/
@Configuration
public class MyTikaConfig {
@Autowired
private ResourceLoader resourceLoader;
@Bean
public Tika tika() throws TikaException, IOException, SAXException {
Resource resource = resourceLoader.getResource("classpath:tika-config.xml");
InputStream inputStream = resource.getInputStream();
TikaConfig config = new TikaConfig(inputStream);
Detector detector = config.getDetector();
Parser autoDetectParser = new AutoDetectParser(config);
return new Tika(detector, autoDetectParser);
}
}（3）測試類
@SpringBootTest 注解用于在 Spring Boot 應用程序中進行集成測試。它會啟動整個 Spring 應用程序上下文，從而允許測試類在真實的應用環(huán)境中運行。@SpringBootTest 默認會加載主應用程序類作為配置類。
@SpringBootTest
public class TikaParserDemoTest {
@Autowired
private TikaParserService tikaParserService;
@Test
public void testTikaParser() throws TikaException, IOException {
tikaParserService.parser(Paths.get("D:", "xxx.pdf"));
}
}6、注意事項
雖然用起來簡單，但 Tika 有幾個坑踩過才能懂：
（1）大文件解析要注意性能
默認情況下，Tika 會把整個文件的內容加載到內存中解析，文件太大時容易內存爆炸。解決方法是用流式解析，像這樣：
public String parseFileWithStream(String filePath) throws IOException, TikaException {
try (InputStream stream = new FileInputStream(filePath)) {
return tika.parseToString(stream);
}
}（2）字符編碼問題
如果你的文檔內容有亂碼問題，建議檢查 tika-config.xml 的編碼檢測器配置是否正確。
（3）解析結果二次處理
如果你的文檔內容是富文本，比如包含 HTML 標簽，Tika 會直接輸出原始 HTML。這時候可以 用 Jsoup 或類似工具對內容做清理。
參考鏈接：
Spring Boot 實現數據泄露防護：使用 Apache Tika 檢測敏感信息
Apache Tika代碼示例：使用 Tika 從 PDF 文件中提取文本_apache tika 提取文本-CSDN博客
https://juejin.cn/post/7388635438742044681
16. Springboot集成Tika實現文檔解析_springboot tika-CSDN博客
到此這篇關于SpringBoot集成Tika實現文檔解析的文章就介紹到這了,更多相關SpringBoot Tika文檔解析內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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