收到了个word版的电子书，需要拆分并转换为md存储到数据库中，便于搜索，记录下用正则提取文章的过程
word原文中有目录，可提取出目录后，在正文中根据目录来正则提取文章

正则的多行匹配

在匹配大量文章的时候，需要用到多行匹配

• 使.匹配\n:要多行匹配，那么需要加上re.S和re.M标志. 加上re.S后, .将会匹配换行符，默认.不会匹配换行符

str = "a23b\na34b"
re.findall(r"a(\d+)b.+a(\d+)b", str)
#输出[]
#因为不能处理str中间有\n换行的情况
re.findall(r"a(\d+)b.+a(\d+)b", str, re.S)
#s输出[('23', '34')]

• 加上re.M后, ^$标志将会匹配每一行，默{认}^{和}$只会匹配第一行.

str = "a23b\na34b"
re.findall(r"^a(\d+)b", str)
#输出['23']
re.findall(r"^a(\d+)b", str, re.M)
#输出['23', '34']

word转md

开始用的是pandoc这个神器来完成docx转换为md https://pandoc.org/installing.html 下载zip文件，解压缩并加入到环境变量中
通过命令转换 pandoc -f docx -t markdown --extract-media ./ -o 原版1.md 原版.docx
对于py中，可以用mammoth，可以把word中的图片也保存下来。它是一个用于将Word文档转换为HTML的模块，它支持在Python、JavaScript、Java、 .Net等平 台使用。
而markdownify则是将HTML转换为Markdown文档的模块。
https://pypi.org/project/markdownify/

import time
import mammoth
from markdownify import markdownify

# 转存 Word 文档内的图片
def convert_img(image):
    with image.open() as image_bytes:
        file_suffix = image.content_type.split("/")[1]
        path_file = "./img/{}.{}".format(str(time.time()),file_suffix)
        with open(path_file, 'wb') as f:
            f.write(image_bytes.read())

    return {"src":path_file}

# 读取 Word 文件
with open(r"原版.docx" ,"rb") as docx_file:
    # 转化 Word 文档为 HTML
    result = mammoth.convert_to_html(docx_file,convert_image=mammoth.images.img_element(convert_img))
    # 获取 HTML 内容
    html = result.value
    # 转化 HTML 为 Markdown
    md = markdownify(html,heading_style="ATX")
    with open("./docx_to_html.html",'w',encoding='utf-8') as html_file,open("./docx_to_md.md","w",encoding='utf-8') as md_file:
        html_file.write(html)
        md_file.write(md)
    messages = result.messages

手动复制md文件中的目录部分到ml.md

正则提取目录

import re
import csv

with open('ml.md', 'r', encoding='utf-8') as source_file:
    content = source_file.read()

pattern = r'^\[([\u4e00-\u9fa5].*?[\u4e00-\u9fa5].*?)[\：,\s].*?\].*?\)$'

# 使用re.findall找到所有匹配项
matches = re.findall(pattern, content, re.M)

with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    
    # 将每个匹配的单词作为一行写入CSV文件
    for match in matches:
        writer.writerow([match])

保存为csv文件

正则提取文章正文

import re
import json

dir = "文章"
types = ['药方','风寒暑湿燥火辨治','风']
articles = ['荆防达表汤','荆防汤','荆防颗粒','荆防败毒散','桑菊饮','防风汤','牵正散','玉真散','天麻钩藤饮','镇肝熄风汤','羚角钩藤汤','大定风珠','补肝汤']
# 写入到md文件
def write_md(name, content):
    with open(f"{dir}/{name}.md", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(content)

# 正则找到匹配的文章,在嗨正则里不可以，但是在py里是能用的
def match_article(name):
    pattern = re.compile('^(#\s+'+name+'.*?)^#\s+[\u4e00-\u9fa5]+', re.MULTILINE | re.DOTALL)
    items = pattern.search(content).group(1)
    return items

with open('docx_to_md.md', "r", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()

for i in articles:
    print(f"{i}")
    z_content = match_article(i)
    filename = '-'.join(types)+'-'+i
    write_md(filename, z_content)