classify

classify_pdfs.py

@@ -0,0 +1,95 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+classify_pdfs.py - Analysiert einen Ordner nach deinem neuen Workflow:
+
+  1. Gruppiert Dateien nach Person (aus Dateiname 'Nachname, Vorname')
+  2. Trennt Notes- von Nicht-Notes-Dateien
+  3. Klassifiziert jede Nicht-Notes-Datei als TEXT-PDF oder IMAGE-PDF
+     (hat die pypdf-Textebene genug Inhalt?)
+  4. Prueft bei TEXT-PDFs, ob Datum + Name tatsaechlich im Text stehen
+  5. Findet Personen, die NUR als Image-PDF vorliegen (Sonderbehandlung spaeter)
+
+Kein LLM, keine Netzwerk. Reine lokale Analyse zum Planen.
+
+Aufruf:
+  python3 classify_pdfs.py --src ~/data/S
+"""
+import os, re, glob, argparse
+from collections import defaultdict
+from pypdf import PdfReader
+
+TEXT_THRESHOLD = 120  # Zeichen in der Textebene -> gilt als Text-PDF
+
+def person_from_filename(path):
+    base = os.path.basename(path)
+    base = re.sub(r"\.pdf$", "", base, flags=re.I)
+    base = re.sub(r"(?i)\bnotes\b.*$", "", base)   # ab 'Notes' abschneiden
+    base = re.sub(r"\b\d{6,8}\b.*$", "", base)      # ab Datum abschneiden
+    base = re.sub(r"\([^)]*\)", "", base)           # (Talis) etc. weg
+    return base.strip(" -_").lower()
+
+def get_text(path):
+    try:
+        r = PdfReader(path)
+        return "\n".join(p.extract_text() or "" for p in r.pages[:4])
+    except Exception:
+        return ""
+
+def has_date(text):
+    # sucht MM/DD/YYYY, MM-DD-YY, etc.
+    return bool(re.search(r"\b\d{1,2}\s*[/.-]\s*\d{1,2}\s*[/.-]\s*\d{2,4}\b", text))
+
+def main():
+    ap = argparse.ArgumentParser()
+    ap.add_argument("--src", required=True)
+    args = ap.parse_args()
+
+    pdfs = sorted(glob.glob(os.path.join(args.src, "*.pdf")))
+    persons = defaultdict(list)
+    for p in pdfs:
+        persons[person_from_filename(p)].append(p)
+
+    total_persons = len(persons)
+    n_text = n_image = n_notes = 0
+    text_with_date = 0
+    only_image_persons = []
+    person_has_text = {}
+
+    for person, files in persons.items():
+        non_notes = [f for f in files if "notes" not in os.path.basename(f).lower()]
+        notes = [f for f in files if "notes" in os.path.basename(f).lower()]
+        n_notes += len(notes)
+
+        has_any_text = False
+        for f in non_notes:
+            txt = get_text(f)
+            if len(txt.strip()) >= TEXT_THRESHOLD:
+                n_text += 1
+                has_any_text = True
+                if has_date(txt):
+                    text_with_date += 1
+            else:
+                n_image += 1
+
+        # Person hat NUR Image-PDFs (oder nur Notes)?
+        if not has_any_text:
+            only_image_persons.append(person)
+        person_has_text[person] = has_any_text
+
+    print(f"=== Analyse: {args.src} ===")
+    print(f"PDFs gesamt:              {len(pdfs)}")
+    print(f"Distinkte Personen:       {total_persons}")
+    print(f"Notes-Dateien:            {n_notes}")
+    print()
+    print(f"Nicht-Notes TEXT-PDFs:    {n_text}")
+    print(f"  davon mit Datum im Text: {text_with_date}  ({100*text_with_date//max(n_text,1)}%)")
+    print(f"Nicht-Notes IMAGE-PDFs:   {n_image}")
+    print()
+    print(f"Personen NUR mit Image/Notes (Sonderbehandlung spaeter): {len(only_image_persons)}")
+    for p in only_image_persons[:20]:
+        print(f"    {p}")
+    if len(only_image_persons) > 20:
+        print(f"    ... und {len(only_image_persons)-20} weitere")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()