Как получить метаданные файла python

Обновлено: 04.07.2024

Метаданные удаленной конфигурации представляют собой дерево объектов, описывающих состав и свойства следующих объектов системы:

коллекций объектов конфигурации;
объектов конфигурации (справочников, документов и пр..);
реквизитов и табличных частей объектов.

Прямой доступ к метаданным

Дерево метаданных доступно в свойстве "Метаданные" объекта "БромКлиент". Через данное свойство может быть получен доступ ко всем подчиненным узлам на требуемой глубине:

Доступ к подчиненному узлу метаданных на требуемой глубине может быть получен также вызовом методов "Найти()" или "ПопыткаНайти()":

Косвенный доступ к метаданным

Обращение к узлам метаданных конфигурации происходит автоматически в следующих случаях:

при создании/получении ссылок на объекты;
при обращении к контекстным данным ссылок (к реквизитам и табличным частям);
при обращении к контекстным данным объектов (к реквизитам и табличным частям);
при обращении к общим модулям и модулям менеджеров объектов.

Обращение к узлам метаданных происходит для контроля наличия тех или иных объектов конфигурации, а также для определения их полного состава.

Загрузка метаданных

При прямом или косвенном обращении к объектам метаданных происходит их автоматическая загрузка с сервера. По этой причине первое обращение к объектам определенного типа сопровождается дополнительными серверными вызовами. Чтобы уменьшить количество таких вызовов, можно заранее загрузить метаданные одним или несколькими запросами.

Для загрузки метаданных необходимо вызвать метод "ЗагрузитьМетаданные()" объекта "БромКлиент" и указать первым параметром список объектов, которые должны быть загружены. Если требуемых объектов много, то лучше проводить загруку несколькими пакетами. В качестве второго опционального параметра метода можно указать максимальное количество объектов в одном пакете. Клиентский модуль самостоятельно загрузит метаданные с учетом указанных ограничений.

Кеширование метаданных

Чтобы не загружать метаданные с сервера при каждом запуске приложения, в библиотеке реализованы механизмы кеширования метаданных на стороне клиента. Для использования данного механизма достаточно создать объект, управляющий кешем, и передать его клиенту:

В библиотеке реализован простейший кеш с использованием файловой системы. Чтобы реализовать кеш с использованием других механизмов (например, с использованием базы данных), достаточно создать собественный класс кеша, реализующий интерфейс "ИКешМетаданных".

ВАЖНО!
Метод ЗагрузитьМетаданные() всегда загружает данные непосредственно с сервера, игнорируя кеш. При этом загруженные данные кешируются, если менеджер кеша был установлен.

В этой главе мы подробно узнаем об исследовании встроенных метаданных с использованием цифровой криминалистики Python.

Вступление

В случае цифровой криминалистики мы не можем извлечь всю информацию о конкретном файле. С другой стороны, встроенные метаданные могут предоставить нам информацию, необходимую для расследования. Например, метаданные текстового файла могут содержать информацию об авторе, его длине, дате написания и даже краткую сводку об этом документе. Цифровое изображение может включать метаданные, такие как длина изображения, выдержка и т. Д.

Артефакты, содержащие атрибуты метаданных и их извлечение

В этом разделе мы узнаем о различных артефактах, содержащих атрибуты метаданных, и об их процессе извлечения с использованием Python.

Аудио и видео

Это два очень распространенных артефакта, которые имеют встроенные метаданные. Эти метаданные могут быть извлечены для целей исследования.

Вы можете использовать следующий скрипт Python для извлечения общих атрибутов или метаданных из аудио или MP3-файла и видео или MP4-файла.

Вот некоторые из полезных библиотек, которые нам нужно импортировать для этого скрипта Python:

Обработчик командной строки принимает один аргумент, представляющий путь к файлам MP3 или MP4. Затем мы будем использовать метод mutagen.file (), чтобы открыть дескриптор файла следующим образом:

Теперь нам нужно использовать два дескриптора: один для извлечения данных из MP3 и один для извлечения данных из файла MP4. Мы можем определить эти ручки следующим образом:

Теперь нам нужно перебрать этот файл MP4 следующим образом:

Приведенный выше скрипт даст нам дополнительную информацию о MP3, а также файлах MP4.

Изображений

Сначала загрузите стороннюю библиотеку Python с именем Python Imaging Library (PIL) следующим образом:

Это поможет нам извлечь метаданные из изображений.

Мы также можем записать данные GPS, встроенные в изображения, в файл KML, но для этого нам нужно скачать стороннюю библиотеку Python с именем simplekml следующим образом:

Теперь обработчик командной строки примет один позиционный аргумент, который в основном представляет путь файла фотографий.

Теперь мы будем использовать функцию image.open (), чтобы открыть файл как объект PIL.

Найдя тег GPSInfo , мы сохраним ссылку GPS и обработаем координаты методом process_coords () .

lat_ref = value [ 1 ] == u 'N' lat = process_coords ( value [ 2 ]) if not lat_ref : lat = lat * - 1 lon_ref = value [ 3 ] == u 'E' lon = process_coords ( value [ 4 ]) if not lon_ref : lon = lon * - 1

Теперь запустите объект kml из библиотеки simplekml следующим образом:

Теперь мы можем распечатать координаты из обработанной информации следующим образом:

PDF документы

Теперь импортируйте следующие библиотеки для извлечения метаданных из файлов PDF:

Теперь обработчик командной строки примет один позиционный аргумент, который в основном представляет путь к файлу PDF.

Теперь мы можем использовать метод getXmpMetadata (), чтобы предоставить объект, содержащий доступные метаданные, следующим образом:

Мы можем использовать метод custom_print () для извлечения и печати соответствующих значений, таких как title, creator, contributor и т. Д. Следующим образом:

Мы также можем определить метод custom_print () в случае, если PDF создается с использованием нескольких программ следующим образом:

Мы также можем извлечь любое другое пользовательское свойство, сохраненное программным обеспечением, следующим образом:

Приведенный выше скрипт будет читать документ PDF и печатать метаданные, хранящиеся в формате XMP, включая некоторые пользовательские свойства, сохраняемые программным обеспечением, с помощью которого был создан этот PDF.

Исполняемые файлы Windows

Иногда мы можем столкнуться с подозрительным или несанкционированным исполняемым файлом. Но для целей исследования это может быть полезно из-за встроенных метаданных. Мы можем получить такую информацию, как ее местоположение, назначение и другие атрибуты, такие как производитель, дата компиляции и т. Д. С помощью следующего скрипта Python мы можем получить дату компиляции, полезные данные из заголовков и импортированных, а также экспортированные символы.

После успешной установки импортируйте следующие библиотеки следующим образом:

Теперь мы загрузим входной исполняемый файл с помощью класса PE. Мы также будем выгружать исполняемые данные в объект словаря с помощью метода dump_dict () .

Мы можем извлечь полезные данные из заголовков следующим образом:

Приведенный выше скрипт извлечет основные метаданные, информацию из заголовков из исполняемых файлов Windows.

Метаданные офисного документа

Теперь, после запуска вышеуказанного скрипта, мы можем получить различные подробности о конкретном документе. Обратите внимание, что мы можем применять этот сценарий только к документам Office 2007 или более поздней версии.

Эта функциональность является предварительной и может отличаться от обычной семантики версии стандартной библиотеки.

importlib.metadata — библиотека, обеспечивающая доступ к метаданным установленного пакета. Эта библиотека, частично построенная на системе импорта Python, призвана заменить аналогичные функции в API точки входа и API метаданных из pkg_resources . Наряду с importlib.resources в Python 3.7 и новее (портировано как importlib_resources для более старых версий Python), это может устранить необходимость использования более старого и менее эффективного пакета pkg_resources .

Под «установленным пакетом» мы обычно подразумеваем сторонний пакет, установленный в каталог Python site-packages с помощью таких инструментов, как pip. В частности, это означает пакет с обнаруживаемым каталогом dist-info или egg-info и метаданными, определенными PEP 566 или его более ранними спецификациями. По умолчанию метаданные пакета могут находиться в файловой системе или в zip-архивах на sys.path . Благодаря механизму расширения метаданные могут храниться практически где угодно.

Обзор¶

Допустим, вы хотели получить строку версии пакета, который вы установили с помощью pip . Мы начинаем с создания виртуальной среды и установки чего-то в нее:

Вы можете получить строку версии для wheel , выполнив следующее:

Также можно получить номер версии дистрибутива , перечислить его учредительные файлы и получить список зависимостей дистрибутива.

Функциональный API¶

Этот пакет предоставляет следующие функциональные возможности через публичный API.

Точки входа¶

entry_points() функция возвращающая словарь всех точек входа, включенных группой. Точки входа представлены EntryPoint сущности; каждый EntryPoint имеет .name , .group и .value атрибуты и метод .load() для разрешения значение.

group и name являются произвольными значениями, определяемыми автором пакета, и обычно клиент желает разрешить все точки входа для конкретной группы. Дополнительные сведения о точках входа, их определении и использовании см. в разделе документы по setuptools.

Метаданные дистрибуции¶

Каждый дистрибутив включает некоторые метаданные, которые можно извлечь с помощью функции metadata() :

Ключи структуры возвращенный данных [1] именуют ключевые слова метаданных и их значения возвращенный не анализируются из метаданных дистрибутива:

Версии дистрибуции¶

Функция version() - это самый быстрый способ получить номер версии дистрибутива как строку:

Файлы дистрибуции¶

Вы также можете получить полный набор файлов, содержащихся в дистрибутиве. Функция files() принимает имя пакета распространения и возвращает все файлы, установленные этим дистрибутивом. Каждый возвращаемый файловый объект является PackagePath , производным объектом pathlib.Path с дополнительными свойствами dist , size и hash , как указано в метаданных. Например:

После получения файла можно также прочитать его содержимое:

В случае, где файл метаданных, перечисляющий файлы (RECORD или SOURCES.txt), отсутствует, files() будет возвращает None . Вызывающий может пожелать передать вызовы files() в always_iterable или иным образом защитить от этого условия, если целевое распределение не известно, что метаданные присутствуют.

Зависимости дистрибутива¶

Для получения полного набора зависимостей к дистрибутиву используйте функцию requires() :

Distribution¶

Хотя вышеупомянутый API является наиболее распространенным и удобным способом использования, вы можете получить всю эту информацию из класса Distribution . Distribution - это абстрактный объект, представляющий метаданные для пакета Python. Вы можете получить Distribution сущность:

Таким образом, альтернативный способ получения номера версии - через Distribution сущность:

Есть все виды дополнительных метаданных, доступных на Distribution сущность:

Полный набор доступных метаданных здесь не описывается. Дополнительные сведения см. в PEP 566.

Расширение алгоритма поиска¶

Поскольку метаданные пакета недоступны при поиске sys.path или напрямую через загрузчики пакетов, метаданные для пакета можно найти через систему импорта поисковиков . Чтобы найти метаданные пакета распространения, importlib.metadata запрашивает список поисковиков мета путей в sys.meta_path .

PathFinder по умолчанию для Python включает в себя хук, который вызывает importlib.metadata.MetadataPathFinder для поиска распределений, загруженных из типичных путей на основе файловой системы.

Абстрактный класс: py:class: importlib.abc.MetaPathFinder определяет интерфейс, ожидаемый от средств поиска системой импорта Python. importlib.metadata расширяет этот протокол, ища дополнительный find_distributions , вызываемый искателями из sys.meta_path , и представляет этот расширенный интерфейс как абстрактный базовый класс DistributionFinder , который определяет этот абстрактный метод:

Объект DistributionFinder.Context предоставляет свойства .path и .name , указывающие путь поиска и имена, которые должны совпадать, и может предоставлять другие релевантный контекст.

Это означает на практике, что поддержка поиска метаданных пакета распространения в местах, отличных от файловой системы, подкласс Distribution и реализация абстрактных методов. Затем из пользовательского поиска возвращает сущности этого производного Distribution в методе find_distributions() .

Эта статья посвящена работе с файлами (вводу/выводу) в Python: открытие, чтение, запись, закрытие и другие операции.

Файлы Python

Файл — это всего лишь набор данных, сохраненный в виде последовательности битов на компьютере. Информация хранится в куче данных (структура данных) и имеет название «имя файла» (filename).

В Python существует два типа файлов:

Текстовые файлы

Это файлы с человекочитаемым содержимым. В них хранятся последовательности символов, которые понимает человек. Блокнот и другие стандартные редакторы умеют читать и редактировать этот тип файлов.

Текст может храниться в двух форматах: ( .txt ) — простой текст и ( .rtf ) — «формат обогащенного текста».

Бинарные файлы

В бинарных файлах данные отображаются в закодированной форме (с использованием только нулей (0) и единиц (1) вместо простых символов). В большинстве случаев это просто последовательности битов.

Они хранятся в формате .bin .

Любую операцию с файлом можно разбить на три крупных этапа:

Открытие файла
Выполнение операции (запись, чтение)
Закрытие файла

Открытие файла

Метод open()

В Python есть встроенная функция open() . С ее помощью можно открыть любой файл на компьютере. Технически Python создает на его основе объект.

file_name = имя открываемого файла
access_mode = режим открытия файла. Он может быть: для чтения, записи и т. д. По умолчанию используется режим чтения ( r ), если другое не указано. Далее полный список режимов открытия файла

Пример

Создадим текстовый файл example.txt и сохраним его в рабочей директории.

Следующий код используется для его открытия.

В этом примере f — переменная-указатель на файл example.txt .

Следующий код используется для вывода содержимого файла и информации о нем.

Стоит обратить внимание, что в Windows стандартной кодировкой является cp1252 , а в Linux — utf-08 .

Закрытие файла

Метод close()

После открытия файла в Python его нужно закрыть. Таким образом освобождаются ресурсы и убирается мусор. Python автоматически закрывает файл, когда объект присваивается другому файлу.

Существуют следующие способы:

Способ №1

Проще всего после открытия файла закрыть его, используя метод close() .

После закрытия этот файл нельзя будет использовать до тех пор, пока заново его не открыть.

Способ №2

Также можно написать try/finally , которое гарантирует, что если после открытия файла операции с ним приводят к исключениям, он закроется автоматически.

Без него программа завершается некорректно.

Вот как сделать это исключение:

Файл нужно открыть до инструкции try , потому что если инструкция open сама по себе вызовет ошибку, то файл не будет открываться для последующего закрытия.

Этот метод гарантирует, что если операции над файлом вызовут исключения, то он закроется до того как программа остановится.

Способ №3

Инструкция with

Еще один подход — использовать инструкцию with , которая упрощает обработку исключений с помощью инкапсуляции начальных операций, а также задач по закрытию и очистке.

В таком случае инструкция close не нужна, потому что with автоматически закроет файл.

Вот как это реализовать в коде.

Чтение и запись файлов в Python

В Python файлы можно читать или записывать информацию в них с помощью соответствующих режимов.

Функция read()

Функция read() используется для чтения содержимого файла после открытия его в режиме чтения ( r ).

Синтаксис

file = объект файла
size = количество символов, которые нужно прочитать. Если не указать, то файл прочитается целиком.

Пример

Функция readline()

Функция readline() используется для построчного чтения содержимого файла. Она используется для крупных файлов. С ее помощью можно получать доступ к любой строке в любой момент.

Пример

Создадим файл test.txt с нескольким строками:

Посмотрим, как функция readline() работает в test.txt .

Обратите внимание, как в последнем случае строки отделены друг от друга.

Функция write()

Функция write() используется для записи в файлы Python, открытые в режиме записи.

Если пытаться открыть файл, которого не существует, в этом режиме, тогда будет создан новый.

Синтаксис

Пример

Предположим, файла xyz.txt не существует. Он будет создан при попытке открыть его в режиме чтения.

Переименование файлов в Python

Функция rename()

Функция rename() используется для переименовывания файлов в Python. Для ее использования сперва нужно импортировать модуль os.

src = файл, который нужно переименовать
dest = новое имя файла

Пример

Текущая позиция в файлах Python

В Python возможно узнать текущую позицию в файле с помощью функции tell() . Таким же образом можно изменить текущую позицию командой seek() .

Последние два дня я сканировал Интернет, чтобы найти решение своей проблемы. У меня есть папка разных файлов. Они запускают гамбит типов файлов. Я пытаюсь написать скрипт Python, который будет читать метаданные из каждого файла, если он существует. Цель состоит в том, чтобы в конечном итоге вывести данные в файл для сравнения с извлечением метаданных другой программы.

Я нашел несколько примеров, где он работал для очень небольшого числа файлов в каталоге. Все способы, которые я нашел, имели дело с открытием объекта Storage Container. Я новичок в Python и не уверен, что такое объект Storage Container. Я просто знаю, что большинство моих файлов выдают ошибку при попытке использовать

С немногими, которые действительно работают, я могу получить основные теги метаданных, такие как Заголовок, Тема, Автор, Создан и т. Д.

Кто-нибудь знает способ, кроме хранилищ, чтобы добраться до метаданных? Кроме того, если есть более простой способ сделать это на другом языке, обязательно предложите это.

2 ответа

Вы можете использовать com-объекты Shell для получения любых метаданных, видимых в Проводнике:

Проблема в том, что Windows хранит метаданные файла двумя способами. Подход, который вы используете, подходит для файлов, созданных приложениями COM; эти данные включены в сам файл. Однако с появлением NTFS5 любой файл может содержать метаданные как часть альтернативного потока данных. Таким образом, возможно, что успешные файлы - это созданные в COM-приложении файлы, а неудачные - нет.

Вот, возможно, более надежный способ работы с файлами, созданными COM-приложением: Получить сводную информацию о документе из любого файла.

С альтернативными потоками данных их можно читать напрямую:

Обновление: хорошо, теперь я вижу, что ничего из этого не имеет значения, потому что вы использовали метаданные документа, а не метаданные файла. Какое значение может внести ясность в вопросе:|

Ответ Роджера Уполе очень помог. Тем не менее, мне также необходимо было прочитать деталь "последний сохраненный" в файле ".xls".

Я решил написать свой собственный ответ как попытку объединить и прояснить ответы выше (что сильно помогло мне решить мои проблемы).

Я бы сказал, что есть два подхода к этой проблеме.

Ситуация 1: вы знаете, какие метаданные содержит файл (какие метаданные вас интересуют).

В этом случае предположим, что у вас есть список строк, который содержит интересующие вас метаданные. Я предполагаю, что эти теги верны (т.е. вас не интересует количество пикселей в файле.txt).

Теперь, используя код, предоставленный Greedo и Roger Upole, я создал функцию, которая принимает полный путь и имя файла отдельно и возвращает словарь, содержащий интересующие метаданные:

Примечание: вы должны знать полный путь к файлу. Пример использования:

Это правильно, поскольку я только что создал файл и использую программу чтения PDF-файлов Foxit в качестве основного средства чтения PDF-файлов. Таким образом, эта функция возвращает словарь, где ключи - это теги метаданных, а значения - это значения этих тегов для данного файла.

Ситуация 2: вы не знаете, какие метаданные содержит файл

Это несколько более сложная ситуация, особенно с точки зрения оптимальности. Я проанализировал код, предложенный Роджером Уполе, и, по сути, он пытается прочитать метаданные None файл, в результате чего он получает список всех возможных тегов метаданных. Поэтому я подумал, что будет проще распечатать этот список, а затем попытаться прочитать каждый тег. Таким образом, когда вы закончите, у вас будет словарь, содержащий все теги, которыми фактически обладает файл.

Просто скопируйте то, что я ДУМАЮ, это все возможные теги метаданных, и просто попытайтесь получить все теги из файла. По сути, просто скопируйте это объявление списка python и используйте приведенный выше код (замените метаданные этим новым списком):

Я не думаю, что это отличное решение, но, с другой стороны, вы можете сохранить этот список как глобальную переменную, а затем использовать его без необходимости передавать его каждому вызову функции. Для полноты картины, вот результат предыдущей функции, использующей этот новый список метаданных:

Как видите, возвращенный словарь теперь содержит все метаданные, которые содержит файл. Причина, по которой это работает, заключается в инструкции if:

что означает, что всякий раз, когда атрибут равен None , он не будет добавлен в возвращаемый словарь.

Подчеркну, что в случае обработки большого количества файлов было бы лучше объявить список как глобальную / статическую переменную, вместо того, чтобы каждый раз передавать его функции.

Читайте также: