PDF Craft Service

基于 FastAPI 的 PDF 处理服务，提供 OCR（光学字符识别）和格式转换（EPUB、Markdown）功能。

项目概述

本项目包含两个微服务：

1. pdf-ocr

需要 CUDA 支持的 OCR 服务

• 使用 AI 模型对 PDF 文件进行 OCR 识别
• 必须运行在 CUDA GPU 环境（专为阿里云函数计算 FC 设计）
• 无法在 macOS 上运行 - 需要 Linux + NVIDIA GPU
• 开发建议：直接部署到阿里云 FC 测试效果
• 如果一定要本地测试，需要准备一台有 CUDA 的设备

2. pdf-transform

纯 CPU 的 PDF 转换服务

• 将 PDF 转换为 EPUB 或 Markdown 格式
• 可以在 macOS 上运行 - 不需要 GPU
• 内部调用 OCR 服务进行 PDF 处理
• 适合本地开发和测试

3. 根目录开发环境

VSCode Python 支持

• 根目录的 pyproject.toml 仅用于 IDE 集成
• 运行 poetry install 让 VSCode 的 Python 能读到依赖，不报错
• 自动使用纯 CPU 版本依赖（不包含 CUDA）
• 同时也支持本地运行 pdf-transform

快速开始

环境要求

• Python 3.11+
• Poetry（依赖管理工具）
• pdf-ocr 需要：Linux + NVIDIA GPU + CUDA 支持
• pdf-transform 需要：任意系统（macOS、Linux、Windows）

安装

开发环境（macOS/Linux/Windows）

在根目录安装，用于 VSCode 支持：

poetry install

这会安装：

• CPU 版本的 PyTorch（来自 PyPI）
• FastAPI 及相关依赖
• 开发工具（pytest、httpx、pylint）
• 让 VSCode 的 IntelliSense 正常工作

使用 Conda（可选）

如果你更喜欢用 Conda 管理环境：

# 创建 Conda 环境
conda create -p ./.conda python=3.11.14
conda activate ./.conda

# 安装依赖
poetry install

验证安装：

python -c "import torch; import pdf_craft; print(f'torch: {torch.__version__}'); print('pdf_craft: OK')"

生产环境（CUDA 环境）

在 GPU 机器上安装 pdf-ocr 服务：

cd pdf-ocr
poetry install

这会从 pytorch-cu121 源安装支持 CUDA 的 PyTorch。

环境变量

通用环境变量（pdf-ocr 和 pdf-transform 共享）

环境变量	是否必需	默认值	说明
PORT	否	80	服务监听端口，必须是有效的整数
VERSION	否	"dev"	服务版本号，显示在 API 文档中
SECRET_KEY	否	无	鉴权密钥，设置后会启用 Authorization header 验证
LOG_LEVEL	否	"INFO"	日志级别，可选值："DEBUG"、"INFO"、"WARNING"、"ERROR"、"CRITICAL"。设置为 "DEBUG" 可查看详细的调试日志
LOG_STORAGE_PATH	否	无	日志文件存储目录，若不设置则只输出到控制台
WORKERS_COUNT	否	1	Gunicorn 工作进程数量。对于 FastAPI 异步应用，建议值为 CPU 核心数（如 1 vCPU → 1 worker，2 vCPU → 2 worker，4 vCPU → 4 worker）。每个 worker 运行独立的事件循环处理并发请求。pdf-ocr 建议保持较小值避免 GPU 资源竞争。
WORKER_TIMEOUT	否	86400	Gunicorn worker 超时时间（秒），默认 86400 秒（24 小时）。如果 worker 处理请求超过此时间会被强制重启。处理大文件时可能需要增加此值。

pdf-transform 服务独有环境变量

OCR 处理方式配置（二选一）

方式 1: 使用自建 OCR 服务（推荐用于生产环境）

环境变量	是否必需	默认值	说明
OCR_HOST	条件必需	无	pdf-ocr 服务的 URL，必须是有效的 HTTP/HTTPS URL（如：https://example.com）。与 VENDOR_API_KEY 二选一

方式 2: 使用第三方 Vendor API（例如 SiliconFlow）

环境变量	是否必需	默认值	说明
VENDOR_API_KEY	条件必需	无	第三方 Vendor API 密钥。与 OCR_HOST 二选一，二者至少设置一个
VENDOR_URL	否	无	Vendor API 的服务 URL（可选字符串，如 https://api.siliconflow.cn/v1）。若不设置则使用默认 Vendor 服务地址
VENDOR_MODEL_LV0	否	"deepseek-ocr"	Vendor API 的基础模型名称（Level 0），用于默认请求
VENDOR_MODEL_LV1	否	"deepseek-ocr"	Vendor API 的标准模型名称（Level 1），当使用 OOMOL API 时生效
VENDOR_MODEL_LV2	否	"deepseek-ocr"	Vendor API 的高并发模型名称（Level 2），当并发量达到 VENDOR_L2_CONCURRENCY 阈值时自动切换
VENDOR_L2_CONCURRENCY	否	无	Level 2 模型切换的并发阈值（可选整数）。当全局并发请求数超过此值时，自动从 LV1 切换到 LV2 模型
VENDOR_TEMPERATURE	否	None	Vendor API 的 temperature 参数，控制生成的随机性（可选浮点数，如 0.95）
VENDOR_TOP_P	否	None	Vendor API 的 top_p 参数，控制采样概率（可选浮点数，如 0.95）

注意： OCR_HOST 和 VENDOR_API_KEY 必须至少设置一个：

• 如果设置了 OCR_HOST，将使用自建 OCR 服务
• 如果只设置了 VENDOR_API_KEY，将使用第三方 Vendor API（当前支持 SiliconFlow）
• 如果两者都未设置，服务将无法启动

Redis 配置

环境变量	是否必需	默认值	说明
REDIS_DOMAIN	是	无	Redis 服务器域名或 IP 地址
REDIS_USERNAME	是	无	Redis 用户名
REDIS_PASSWORD	是	无	Redis 密码
REDIS_PORT	是	无	Redis 端口，必须是有效的整数
REDIS_DB	是	无	Redis 数据库编号，必须是有效的整数
REDIS_EXPIRE_SECONDS	是	无	Redis 键过期时间（秒），必须是有效的整数

开发指南

详细的开发指南请参阅 DEVELOPMENT.md。

配置环境变量

1. 复制环境变量模板：

   cp .env.template .env
   

编辑 .env 文件，填入实际配置。

本地运行 pdf-transform

python app.py

若 terminal 无法正常读取 .env 文件，可执行如下命令强制指定

set -a && source .env && set +a && python app.py

服务启动后可访问：

• API：http://localhost:3000
• API 文档：http://localhost:3000/docs

运行 pdf-ocr（需要 CUDA）

注意： 此服务需要 CUDA GPU，通常在阿里云 FC 中运行。

# 从根目录启动（会自动加载 .env 文件）
set -a && source .env && set +a && python app.py

本地测试需要：

• Linux 操作系统
• NVIDIA GPU + CUDA 12.1+
• 正确安装的 GPU 驱动

运行测试

从根目录执行：

poetry run pytest

API 接口文档

pdf-ocr 服务

GET /

健康检查和服务信息。

响应：

{
  "service": "PDF Craft OCR Service",
  "version": "0.1.0",
  "status": "running"
}

示例：

curl https://your-ocr-service.com/

GET /health

简单的健康检查端点。

响应：

{
  "status": "healthy"
}

示例：

curl https://your-ocr-service.com/health

POST /initialize

初始化 OCR 模型。该端点用于预加载 OCR 模型到内存中，加快后续 OCR 请求的处理速度。通常在服务启动后调用一次。

响应：

{
  "status": "initialized",
  "cost_ms": 1234.56
}

示例：

curl -X POST https://your-ocr-service.com/initialize

GET /pre-stop

预停止端点。用于优雅关闭服务，释放 GPU 设备资源。通常在容器或服务即将停止前调用。

响应：

{
  "status": "disposed"
}

示例：

curl https://your-ocr-service.com/pre-stop

POST /ocr

对 PDF 文件执行 OCR，返回流式响应。

请求：

• Content-Type: multipart/form-data
• Headers：
  • TaskID（必需）：任务唯一标识符，用于追踪任务进度和日志
• 参数：
  • file（必需）：要处理的 PDF 文件
  • model（可选）：OCR 模型，可选值："tiny"、"small"、"base"、"large"、"gundam"，默认 "gundam"
  • max_tokens（可选）：最大输入 tokens，默认 0（无限制）
  • max_output_tokens（可选）：最大输出 tokens，默认 0（无限制）
  • includes_cover（可选）：是否处理封面，默认 true
  • includes_footnotes（可选）：是否处理脚注，默认 true
  • ignore_pdf_errors（可选）：是否忽略 PDF 解析错误，默认 false。设为 true 时即使 PDF 文件存在错误也会尝试继续处理
  • ignore_ocr_errors（可选）：是否忽略 OCR 识别错误，默认 false。设为 true 时即使某些页面 OCR 失败也会继续处理其他页面
  • max_waiting_queue_size（可选）：最大等待队列大小，默认 -1（无限制）。当队列已满时会返回 429 错误
  • max_waiting_time_seconds（可选）：最大等待时间（秒），默认 -1（无限制）。超过等待时间会返回 408 错误

响应：

• Content-Type: text/event-stream（服务器发送事件）
• 流式 JSON 事件（每行一个，带 "data: " 前缀）

事件类型：

1. 封面事件（如果 includes_cover=true）

{
  "kind": "cover",
  "content": "<base64编码的图片>"
}

2. 页面处理中事件

{
  "kind": "processing",
  "page_index": 0
}

3. 页面已处理事件

{
  "kind": "processed",
  "page_index": 0,
  "cost": 1234,
  "input_tokens": 5000,
  "output_tokens": 1000
}

4. 页面事件（每个文件会拆成多个片段）

{
  "kind": "page",
  "page_index": 0,
  "content": "<base64编码的XML片段>"
}

5. 资源事件（图片/资源，会被拆分成多个片段）

{
  "kind": "asset",
  "hash": "abc123",
  "content": "<base64编码的图片片段>"
}

6. 完成事件

{"kind": "complete"}

7. 错误事件

{
  "kind": "error",
  "message": "错误描述"
}

错误码：

• 400：无效文件（不是 PDF）
• 408：等待超时（超过 max_waiting_time_seconds 限制）
• 429：队列已满（超过 max_waiting_queue_size 限制）
• 500：服务器错误

示例：

# 基本调用
curl -X POST https://your-ocr-service.com/ocr \
  -H "TaskID: unique-task-id-12345" \
  -F "file=@document.pdf"

# 使用所有参数
curl -X POST https://your-ocr-service.com/ocr \
  -H "TaskID: unique-task-id-12345" \
  -F "file=@document.pdf" \
  -F "model=gundam" \
  -F "max_tokens=10000" \
  -F "max_output_tokens=5000" \
  -F "includes_cover=true" \
  -F "includes_footnotes=false" \
  -F "ignore_pdf_errors=false" \
  -F "ignore_ocr_errors=false" \
  -F "max_waiting_queue_size=100" \
  -F "max_waiting_time_seconds=300"

---

pdf-transform 服务

GET /

健康检查和服务信息。

响应：

{
  "service": "PDF Craft Transform Service",
  "version": "0.1.0",
  "status": "running"
}

示例：

curl https://your-transform-service.com/

GET /health

简单的健康检查端点。

响应：

{
  "status": "healthy"
}

示例：

curl https://your-transform-service.com/health

GET /pre-stop

预停止端点。用于优雅关闭服务，释放并发控制资源。通常在容器或服务即将停止前调用。

响应：

{
  "status": "disposed"
}

示例：

curl https://your-transform-service.com/pre-stop

POST /transform/epub

将 PDF 转换为 EPUB（电子书）格式。

请求：

• Content-Type: multipart/form-data
• Headers：
  • TaskID（必需）：任务唯一标识符，用于追踪任务进度和日志
  • Authorization（条件必需）：Bearer token 格式的鉴权令牌。仅当服务端设置了 SECRET_KEY 环境变量时需要提供，格式为 Bearer <your-secret-key>
• 参数：
  • origin_url（必需）：要转换的 PDF 文件的下载 URL
  • target_url（必需）：转换完成后的 EPUB 文件上传 URL
  • model（可选）：OCR 模型，可选值："tiny"、"small"、"base"、"large"、"gundam"，默认 "gundam"
  • includes_footnotes（可选）：是否处理脚注，默认 true
  • ignore_pdf_errors（可选）：是否忽略 PDF 解析错误，默认 false。设为 true 时即使 PDF 文件存在错误也会尝试继续处理
  • ignore_ocr_errors（可选）：是否忽略 OCR 识别错误，默认 false。设为 true 时即使某些页面 OCR 失败也会继续处理其他页面
  • inline_latex（可选）：是否使用内联 LaTeX 格式输出数学公式，默认 false。设为 true 时数学公式将以 LaTeX 格式内联在文本中
  • ocr_workers（可选）：OCR 并发处理的 worker 数量，默认 1。增加此值可以提高处理速度，但会增加对 OCR 服务的并发请求压力
  • oomol_api_key（可选）：OOMOL API 密钥。配置此字段后，服务将直接连接 OOMOL 平台（https://llm.oomol.com）进行 OCR 处理并走计费系统。如果不配置此字段，服务将优先使用环境变量 OCR_HOST（自建 OCR 服务）或 VENDOR_API_KEY（硅基流动等第三方服务），且不会产生 OOMOL 平台费用

响应：

• Content-Type: application/json
• Body：

{
  "Content-Type": "application/epub+zip",
  "URL": "<上传的目标URL>"
}

错误码：

• 400：无效 URL 或参数
• 401：鉴权失败（需要设置正确的 Authorization header）
• 500：服务器错误

示例：

# 基本调用（需要 TaskID 和 Authorization）
curl -X POST https://your-transform-service.com/transform/epub \
  -H "TaskID: unique-task-id-12345" \
  -H "Authorization: Bearer your-secret-key" \
  -F "origin_url=https://example.com/document.pdf" \
  -F "target_url=https://example.com/upload/output.epub"

# 带所有参数
curl -X POST https://your-transform-service.com/transform/epub \
  -H "TaskID: unique-task-id-12345" \
  -H "Authorization: Bearer your-secret-key" \
  -F "origin_url=https://example.com/document.pdf" \
  -F "target_url=https://example.com/upload/output.epub" \
  -F "model=gundam" \
  -F "includes_footnotes=false" \
  -F "ignore_pdf_errors=false" \
  -F "ignore_ocr_errors=false" \
  -F "inline_latex=true" \
  -F "ocr_workers=2"

# 使用 OOMOL API 进行处理（走计费系统）
curl -X POST https://your-transform-service.com/transform/epub \
  -H "TaskID: unique-task-id-12345" \
  -H "Authorization: Bearer your-secret-key" \
  -F "origin_url=https://example.com/document.pdf" \
  -F "target_url=https://example.com/upload/output.epub" \
  -F "oomol_api_key=your-oomol-api-key"

POST /transform/markdown

将 PDF 转换为 Markdown 格式（带图片），输出为 ZIP 压缩包。

请求：

• Content-Type: multipart/form-data
• Headers：
  • TaskID（必需）：任务唯一标识符，用于追踪任务进度和日志
  • Authorization（条件必需）：Bearer token 格式的鉴权令牌。仅当服务端设置了 SECRET_KEY 环境变量时需要提供，格式为 Bearer <your-secret-key>
• 参数：
  • origin_url（必需）：要转换的 PDF 文件的下载 URL
  • target_url（必需）：转换完成后的 ZIP 文件上传 URL
  • origin_name（可选）：原始 PDF 文件名（不含扩展名），用于生成 Markdown 文件名。若不传则自动从 origin_url 提取文件名。
  • model（可选）：OCR 模型，可选值："tiny"、"small"、"base"、"large"、"gundam"，默认 "gundam"
  • includes_footnotes（可选）：是否处理脚注，默认 true
  • ignore_pdf_errors（可选）：是否忽略 PDF 解析错误，默认 false。设为 true 时即使 PDF 文件存在错误也会尝试继续处理
  • ignore_ocr_errors（可选）：是否忽略 OCR 识别错误，默认 false。设为 true 时即使某些页面 OCR 失败也会继续处理其他页面
  • inline_latex（可选）：是否使用内联 LaTeX 格式输出数学公式，默认 true。设为 true 时数学公式将以 LaTeX 格式内联在文本中。
  • ocr_workers（可选）：OCR 并发处理的 worker 数量，默认 1。增加此值可以提高处理速度，但会增加对 OCR 服务的并发请求压力
  • oomol_api_key（可选）：OOMOL API 密钥。配置此字段后，服务将直接连接 OOMOL 平台（https://llm.oomol.com）进行 OCR 处理并走计费系统。如果不配置此字段，服务将优先使用环境变量 OCR_HOST（自建 OCR 服务）或 VENDOR_API_KEY（硅基流动等第三方服务），且不会产生 OOMOL 平台费用

响应：

• Content-Type: application/json
• Body：

{
  "Content-Type": "application/zip",
  "URL": "<上传的目标URL>"
}

ZIP 压缩包内容：

• {原文件名}.md（根目录）
• images/ 文件夹，包含提取的图片（如果有）

错误码：

• 400：无效 URL 或参数
• 401：鉴权失败（需要设置正确的 Authorization header）
• 500：服务器错误

示例：

# 基本调用（需要 TaskID 和 Authorization）
curl -X POST https://your-transform-service.com/transform/markdown \
  -H "TaskID: unique-task-id-12345" \
  -H "Authorization: Bearer your-secret-key" \
  -F "origin_url=https://example.com/document.pdf" \
  -F "target_url=https://example.com/upload/output.zip"

# 带所有参数
curl -X POST https://your-transform-service.com/transform/markdown \
  -H "TaskID: unique-task-id-12345" \
  -H "Authorization: Bearer your-secret-key" \
  -F "origin_url=https://example.com/document.pdf" \
  -F "target_url=https://example.com/upload/output.zip" \
  -F "model=gundam" \
  -F "includes_footnotes=false" \
  -F "ignore_pdf_errors=false" \
  -F "ignore_ocr_errors=false" \
  -F "inline_latex=true" \
  -F "ocr_workers=2"

# 使用 OOMOL API 进行处理（走计费系统）
curl -X POST https://your-transform-service.com/transform/markdown \
  -H "TaskID: unique-task-id-12345" \
  -H "Authorization: Bearer your-secret-key" \
  -F "origin_url=https://example.com/document.pdf" \
  -F "target_url=https://example.com/upload/output.zip" \
  -F "oomol_api_key=your-oomol-api-key"

Task 进度汇报和用量统计

pdf-transform 服务会将任务的实时进度和用量统计信息上报到 Redis，客户端可以通过查询 Redis 获取任务的实时状态。详细实现参见 task_status.py。

Redis 数据结构

1. 任务总体状态（Hash）

Key: pdf-craft:{task_id} 类型: Hash

字段名	数据类型	说明	更新时机
status	String	任务状态，可选值：pending（阻塞）、reading（读取中）、ocr（OCR处理中）、generating（生成中）、completed（已完成）、failed（失败）、aborted（已中止）	调用 report_status() 时更新；任务完成或异常时自动更新
total_pages	Integer	PDF 总页数	调用 report_pages() 时初始化
completed_pages	Integer	已完成页数	调用 report_page_completed() 时原子性累加（使用 Redis HINCRBY）
input_tokens	Integer	累计输入 token 数	调用 report_page_completed() 时原子性累加（使用 Redis HINCRBY）
output_tokens	Integer	累计输出 token 数	调用 report_page_completed() 时原子性累加（使用 Redis HINCRBY）

过期时间: REDIS_EXPIRE_SECONDS（每次更新时重置）

示例查询:

# 获取任务状态
redis-cli HGET "pdf-craft:{task_id}" status

# 获取所有字段
redis-cli HGETALL "pdf-craft:{task_id}"

2. 页面详细状态（List）

Key: pdf-craft:{task_id}:pages 类型: List（每个元素是 JSON 字符串）

元素结构（JSON）:

{
  "status": "pending | processing | completed",
  "cost_time_ms": 1234,
  "input_tokens": 5000,
  "output_tokens": 1000
}

字段名	数据类型	说明	更新时机
status	String	页面状态：pending（待处理）、processing（处理中）、completed（已完成）	调用 report_page_status() 时更新
cost_time_ms	Integer	该页处理耗时（毫秒）	页面处理完成时记录
input_tokens	Integer	该页输入 token 数	页面处理完成时记录
output_tokens	Integer	该页输出 token 数	页面处理完成时记录

过期时间: REDIS_EXPIRE_SECONDS（每次更新时重置）

初始化时机: 调用 report_pages(total_pages) 时创建，所有页面初始状态为 pending

示例查询:

# 获取所有页面状态
redis-cli LRANGE "pdf-craft:{task_id}:pages" 0 -1

# 获取第一页状态（index 0）
redis-cli LINDEX "pdf-craft:{task_id}:pages" 0

# 获取总页数
redis-cli LLEN "pdf-craft:{task_id}:pages"

使用示例

Python 查询示例:

import redis
import json

r = redis.Redis(host='your-redis-host', decode_responses=True)
task_id = 'your-task-id'

# 获取任务总体状态
task_info = r.hgetall(f"pdf-craft:{task_id}")
print(f"Status: {task_info.get('status')}")
print(f"Total Pages: {task_info.get('total_pages', 0)}")
print(f"Completed Pages: {task_info.get('completed_pages', 0)}")
print(f"Total Input Tokens: {task_info.get('input_tokens', 0)}")
print(f"Total Output Tokens: {task_info.get('output_tokens', 0)}")

# 获取页面详细状态
pages = r.lrange(f"pdf-craft:{task_id}:pages", 0, -1)
for i, page_json in enumerate(pages):
    page = json.loads(page_json)
    print(f"Page {i+1}: {page['status']}, Cost: {page['cost_time_ms']}ms")

监控进度示例:

import time

def monitor_task(task_id):
    while True:
        task_info = r.hgetall(f"pdf-craft:{task_id}")
        status = task_info.get('status')
        if status in ['completed', 'failed', 'aborted']:
            print(f"Task {status}")
            break

        # 从 Hash 字段直接获取进度（更高效）
        completed = int(task_info.get('completed_pages', 0))
        total = int(task_info.get('total_pages', 0))
        print(f"Progress: {completed}/{total} pages, Status: {status}")

        time.sleep(1)

部署

容器化部署文档请参阅 DEPLOYMENT.md。

阿里云函数计算（pdf-ocr）

1. 构建包含 CUDA 依赖的部署包
2. 上传到阿里云 FC
3. 配置 GPU 实例类型（vCPU 范围：0.05~16 核，详见 FC 实例规格）
4. 设置环境变量：
   • PORT：服务端口（默认 80）
   • VERSION：服务版本（默认 "dev"）
   • WORKERS_COUNT：工作进程数（建议与 vCPU 核心数相同，如 1 vCPU 设为 1，2 vCPU 设为 2）
   • SECRET_KEY：鉴权密钥（可选）
5. 获取公网 URL 用于 OCR_HOST

Docker 部署（pdf-transform）

# 构建镜像
docker build -f pdf-transform/Dockerfile -t pdf-transform .

# 运行容器（单核 CPU）
docker run -p 3000:3000 \
  -e PORT=3000 \
  -e WORKERS_COUNT=1 \
  -e OCR_HOST=http://你的fc地址.com \
  pdf-transform

# 运行容器（4 核 CPU）
docker run -p 3000:3000 \
  -e PORT=3000 \
  -e WORKERS_COUNT=4 \
  -e OCR_HOST=http://你的fc地址.com \
  pdf-transform

日志分析

分析 OCR 处理日志

项目提供了日志分析脚本，可以对 pdf-transform 服务的日志文件进行详细分析，生成包含性能统计和处理详情的报告。

使用方法

# 自动分析 ./logs 目录下最新的日志文件
python3 scripts/analyze_log.py

# 或指定日志文件路径
python3 scripts/analyze_log.py <日志文件路径>

示例

# 自动检测并分析最新日志
python3 scripts/analyze_log.py

# 输出
# No log file specified. Using latest log file: logs/2025-11-21-12-35-16.log
# Analyzing log file: logs/2025-11-21-12-35-16.log
# Generating report: report.md
# Analysis complete!
# Report saved to: report.md

# 分析指定日志文件
python3 scripts/analyze_log.py logs/2025-11-21-12-35-16.log

生成的报告内容

脚本会在项目根目录生成 report.md 文件，包含以下统计信息（按 TaskID 分组）：

1. 基本信息

• PDF 总页数
• OCR Workers 并发数

2. 实际处理时长

• 并发处理总时长：从第一条日志到最后一条日志的实际时间
• 累计处理时长（假设不并发）：所有页面处理时间的累加值
• 平均每页实际耗时：并发处理总时长除以已处理页数

3. 页面处理统计

• 平均时长：每页 OCR 处理的平均时间
• 中位时长：中位数时长
• 方差：时长方差

4. OCR 连接建立统计

• 最大建连时长
• 中位建连时长
• 建连次数

5. 每页转换详情

• 详细的页码、耗时、开始时间偏移表格

报告示例

## TaskID: aasdafjksdgjsdfkjsdhkhfjsjdtaskId22

### 基本信息

- **总页数**: 373
- **OCR Workers 并发数**: 2

### 实际处理时长

- **并发处理总时长**: 1315.68 秒
- **累计处理时长(假设不并发)**: 1309.46 秒
- **平均每页实际耗时**: 10.53 秒

### 页面处理统计

- **平均时长**: 10.48 秒
- **中位时长**: 10.74 秒
- **方差**: 2.80

### OCR 连接建立统计

- **最大建连时长**: 68.96 秒
- **中位建连时长**: 0.41 秒
- **建连次数**: 21

### 每页转换详情

| 页码 | 耗时(秒) | 开始时间偏移(秒) |
|------|----------|------------------|
| 1 | 8.12 | 78.69 |
| 2 | 4.12 | 82.43 |
| 3 | 17.89 | 100.34 |
...

依赖管理

版本同步

三个 pyproject.toml 文件都依赖 pdf-craft，需要保持版本一致：

检查版本一致性：

python scripts/check_pdf_craft_version.py

从根目录同步版本：

# 1. 更新根目录 pyproject.toml 中的版本
# 2. 运行同步脚本
python scripts/sync_pdf_craft_version.py
# 3. 提交所有变更的文件

许可证

详见 LICENSE 文件。

贡献

1. Fork 本仓库
2. 创建功能分支
3. 进行修改
4. 运行测试：poetry run pytest
5. 检查代码风格：poetry run pylint
6. 提交 Pull Request

支持

如有问题，请在项目仓库提交 issue。