Projeto de Remoção de Dados Sensíveis de PDF
Este projeto fornece uma solução para ler arquivos PDF e remover informações sensíveis, gerando um novo arquivo de texto com os dados filtrados.
O pacote é uma ferramenta desenvolvida para auxiliar na conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil. Ele oferece funcionalidades para identificar e remover dados sensíveis, ajudando na tarefa de que informações pessoais identificáveis (PII) não sejam expostas ou utilizadas de maneira inadequada.
Este é um projeto da empresa Asi Tech. Soluções em Inteligência Artificial? Fale conosco: asitech.solucoesemia@gmail.com.
Índice
Descrição do Projeto
O objetivo deste projeto é permitir que os usuários leiam arquivos PDF e removam informações sensíveis com base em uma lista de dados.
Instalação
Para usar este projeto, você precisará ter o Python instalado em seu ambiente.
pip install leitor-pdf-sensivel
Uso
Para utilizar a função principal, basta chamar le_arquivo_sem_dados_sensiveis com o caminho do arquivo PDF que você deseja processar.
Exemplo de uso:
from leitor_pdf_sensivel import le_arquivo_sem_dados_sensiveis
resultado = le_arquivo_sem_dados_sensiveis("caminho/para/seu/arquivo.pdf")
print(resultado)
O texto sem dados sensíveis será salvo em um arquivo chamado texto_sem_dados_sensiveis.txt.
Funções
le_arquivo_sem_dados_sensiveis(pdf_path)
Lê um arquivo PDF, remove informações sensíveis com base na LGPD e retorna o texto sem esses dados. A acurácia da ferramenta é alta, mas não 100%.
Parâmetros:
pdf_path(str): Caminho para o arquivo PDF a ser processado.
Retorna:
texto_sem_dados_sensiveis(str): Texto do PDF com as informações sensíveis removidas.arquivo texto(arquivo): texto tratado sem as informações sensíveis encontradas.
Tratamento de Exceções
O código inclui tratamento para as seguintes exceções:
FileNotFoundError: Arquivo PDF não encontrado ou inválido.pd.errors.EmptyDataError: Problemas ao ler o arquivo Excelexames.xlsx.Exception: Outros erros durante a execução.
Observação Importante
Este pacote é um projeto da Empresa Asi Tech. A Asi Tech não se responsabiliza pelo uso de informações sigilosas por seus usuários. Ao instalar esse pacote, o usuário concorda que:
- Ele é unicamente responsável pelo processamento de informações sigilosas.
- A acurácia do pacote não é 100%, portanto pode haver informação sensível não removida.
- Todo o processamento do pacote é feito localmente na máquina do usuário. A Asi Tech não guarda nem processa dados processados com esse pacote.
- O objetivo desse pacote é unicamente ajudar na extração de informações sigilosas de um texto. Entretanto, dado que nem toda informação será necessáriamente retirada, o usuário é responsável por olhar o resultado e garantir que tudo tenha sido extraído.
Licença
Este projeto é licenciado sob a MIT License.
Metadata
Release files for leitor-pdf-sensivel 1.4
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Actions Reset |
|---|---|---|---|---|
| leitor_pdf_sensivel-1.4-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details for leitor_pdf_sensivel-1.4-py3-none-any.whl |
Release files / leitor_pdf_sensivel-1.4-py3-none-any.whl
| Download URL | leitor_pdf_sensivel-1.4-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 62.6 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
788008790eb3c7bf693ecb0deb8b6289e992bf3259575e6e2fdca5b597fa84c4
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
60ee55809c7bdeb59717c6a11bfd22a6e92e70eb8cb8e180ef7a595486735b5a
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/5.1.1 CPython/3.12.4
|
Security for leitor-pdf-sensivel 1.4
Provenance
Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.
No provenance found
None of the files in this release were uploaded with provenance metadata.
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