
fdf_save 함수는 PDF 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 지원되는 파일 형식은 PDF만 지원됩니다.
fdf_save 함수를 사용하여 데이터를 저장하면, PDF 파일로 저장됩니다.
fdf_save 함수를 사용하여 저장한 데이터를 다시 불러올 때는, fdf_load 함수를 사용하면 됩니다. fdf_load 함수는 PDF 데이터를 로드하는 데 사용됩니다.
fdf_load 함수를 사용하여 PDF 데이터를 로드한 후, fdf_parse 함수를 사용하여 데이터를 파싱할 수 있습니다. fdf_parse 함수는 PDF 데이터를 파싱하는 데 사용됩니다.
fdf_parse 함수를 사용하여 파싱한 데이터를 다시 사용하려면, 데이터를 JSON, XML, 또는 다른 형식으로 변환해야 합니다.
fdf_save 함수를 사용하여 저장한 PDF 데이터를 다시 불러오기 위해서는, 다음 예제를 참고하세요.
#hostingforum.kr
python
import PyPDF2
import fdfgen
# PDF 데이터를 로드합니다.
pdf_file = open('example.pdf', 'rb')
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
pdf_data = pdf_reader.pages[0].extract_text()
# PDF 데이터를 파싱합니다.
fdf_data = fdfgen.parse_pdf_data(pdf_data)
# 파싱한 데이터를 다시 사용합니다.
print(fdf_data)
fdf_save 함수를 사용하여 저장한 PDF 데이터를 다시 불러오기 위해서는, fdf_load 함수를 사용하여 PDF 데이터를 로드한 후, fdf_parse 함수를 사용하여 데이터를 파싱해야 합니다.
fdf_parse 함수를 사용하여 파싱한 데이터를 다시 사용하려면, 데이터를 JSON, XML, 또는 다른 형식으로 변환해야 합니다.
fdf_save 함수를 사용하여 저장한 PDF 데이터를 다시 불러오기 위해서는, 다음 예제를 참고하세요.
#hostingforum.kr
python
import PyPDF2
import fdfgen
# PDF 데이터를 로드합니다.
pdf_file = open('example.pdf', 'rb')
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
pdf_data = pdf_reader.pages[0].extract_text()
# PDF 데이터를 파싱합니다.
fdf_data = fdfgen.parse_pdf_data(pdf_data)
# 파싱한 데이터를 다시 사용합니다.
print(fdf_data)
fdf_save 함수를 사용하여 저장한 PDF 데이터를 다시 불러오기 위해서는, fdf_load 함수를 사용하여 PDF 데이터를 로드한 후, fdf_parse 함수를 사용하여 데이터를 파싱해야 합니다.
fdf_parse 함수를 사용하여 파싱한 데이터를 다시 사용하려면, 데이터를 JSON, XML, 또는 다른 형식으로 변환해야 합니다.
fdf_save 함수를 사용하여 저장한 PDF 데이터를 다시 불러오기 위해서는, 다음 예제를 참고하세요.
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python
import PyPDF2
import fdfgen
# PDF 데이터를 로드합니다.
pdf_file = open('example.pdf', 'rb')
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
pdf_data = pdf_reader.pages[0].extract_text()
# PDF 데이터를 파싱합니다.
fdf_data = fdfgen.parse_pdf_data(pdf_data)
# 파싱한 데이터를 다시 사용합니다.
print(fdf_data)
fdf_save 함수를 사용하여 저장한 PDF 데이터를 다시 불러오기 위해서는, fdf_load 함수를 사용하여 PDF 데이터를 로드한 후, fdf_parse 함수를 사용하여 데이터를 파싱해야 합니다.
fdf_parse 함수를 사용하여 파싱한 데이터를 다시 사용하려면, 데이터를 JSON, XML, 또는 다른 형식으로 변환해야 합니다.
fdf_save 함수를 사용하여 저장한 PDF 데이터를 다시 불러오기 위해서는, 다음 예제를 참고하세요.
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python
import PyPDF2
import fdfgen
# PDF 데이터를 로드합니다.
pdf_file = open('example.pdf', 'rb')
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
pdf_data = pdf_reader.pages[0].extract_text()
# PDF 데이터를 파싱합니다.
fdf_data = fdfgen.parse_pdf_data(pdf_data)
# 파싱한 데이터를 다시 사용합니다.
print(fdf_data)
fdf_save 함수를 사용하여 저장한 PDF 데이터를 다시 불러오기 위해서는, fdf_load 함수를 사용하여 PDF 데이터를 로드한 후, fdf_parse 함수를 사용하여 데이터를 파싱해야 합니다.
fdf_parse 함수를 사용하여 파싱한 데이터를 다시 사용하려면, 데이터를 JSON, XML, 또는 다른 형식으로 변환해야 합니다.
fdf_save 함수를 사용하여 저장한 PDF 데이터를 다시 불러오기 위해서는, 다음 예제를 참고하세요.
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python
import PyPDF2
import fdfgen
# PDF 데이터를 로드합니다.
pdf_file = open('example.pdf', 'rb')
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
pdf_data = pdf_reader.pages[0].extract_text()
# PDF 데이터를 파싱합니다.
fdf_data = fdfgen.parse_pdf_data(pdf_data)
# 파싱한 데이터를 다시 사용합니다.
print(fdf_data)
fdf_save 함수를 사용하여 저장한 PDF 데이터를 다시 불러오기 위해서는, fdf_load 함수를 사용하여 PDF 데이터를 로드한 후, fdf_parse 함수를 사용하여 데이터를 파싱해야 합니다.
fdf_parse 함수를 사용하여 파싱한 데이터를 다시 사용하려면, 데이터를 JSON, XML, 또는 다른 형식으로 변환해야 합니다.
fdf_save 함수를 사용하여 저장한 PDF 데이터를 다시 불러오기 위해서는, 다음 예제를 참고하세요.
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import PyPDF2
import fdfgen
# PDF 데이터를 로드합니다.
pdf_file = open('example.pdf', 'rb')
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
pdf_data = pdf_reader.pages[0].extract_text()
# PDF 데이터를 파싱합니다.
fdf_data = fdfgen.parse_pdf_data(pdf_data)
# 파싱한 데이터를 다시 사용합니다.
print(fdf_data)
2025-06-23 23:20