iText 7 - 将HTML转换为PDF的最佳实践
1. 项目介绍
iText 是一个允许你创建和操纵 PDF 和 HTML 文档的库。iText 7 是该库的第七个主要版本,它为开发者提供了丰富的功能,包括将 HTML 转换为 PDF 文档的能力。这个开源项目基于 AGPL 许可,可以通过购买商业许可证来移除 AGPL 许可的限制。
2. 项目快速启动
首先,确保你已经安装了 Java 开发环境。下面是一个简单的示例,展示如何使用 iText 7 将 HTML 转换为 PDF。
import com.itextpdf.html2pdf.ConverterProperties;
import com.itextpdf.html2pdf.HtmlConverter;
import com.itextpdf.kernel.pdf.PdfWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
public class HtmlToPdfExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建一个转换属性对象
ConverterProperties properties = new ConverterProperties();
// 设置转换属性,例如字体路径
// properties.setBaseUri("path/to/fonts");
// 创建输出PDF文件路径
String dest = "target/HelloWorld.pdf";
// 创建HTML文件的输入流
FileInputStream resourceAsStream = new FileInputStream("src/main/resources/hello.html");
// 使用HtmlConverter转换HTML到PDF
HtmlConverter.convertToPdf(resourceAsStream, new FileOutputStream(dest), properties);
System.out.println("The PDF file has been created: " + dest);
}
}
在这个例子中,你需要有一个名为 hello.html 的 HTML 文件和一个名为 HelloWorld.pdf 的输出文件。你需要将 HTML 文件的内容放在 src/main/resources 目录下,并根据你的项目结构相应地修改文件路径。
3. 应用案例和最佳实践
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使用自定义字体:如果你的 HTML 文档使用了特定的字体,你需要在转换属性中设置字体路径,以确保 PDF 中的字体与 HTML 中的字体匹配。
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处理图片:确保 HTML 文档中的图片路径是正确的,并且图片文件可以被访问。
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优化 CSS:对于某些 CSS 样式,可能需要对其进行调整以确保在 PDF 中的渲染效果与预期一致。
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分页处理:在处理长 HTML 文档时,合理使用 CSS 的分页媒体查询(如
@page)可以优化 PDF 的布局。
4. 典型生态项目
iText 7 的生态系统包括多个项目,可以帮助开发者更好地使用 iText 库:
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iText 7 Core:这是 iText 库的核心,提供了创建和修改 PDF 文档的基本功能。
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iText 7 PDFHTML:专注于将 HTML 转换为 PDF,是本教程中主要使用的库。
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iText 7 RUPS:一个用于检查和调试 PDF 文档的工具。
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iText 7 Sign:提供了数字签名和验证 PDF 文档的功能。
通过这些生态项目,开发者可以构建更加完善和强大的文档处理解决方案。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00