基于Python 的西昌市城建档案竣工资料复核及数据统计方法研究

1. 城建档案竣工资料问题分析

西昌市城建档案竣工资料在移交与复核中面临两大核心问题：一是竣工资料数量复核困难，二是数字档案质量缺陷。

1.1 在数量复核方面，人工核查移交清单（卷数、总页数、影像资料数量）存在显著困难：首先，逐页统计 PDF 案卷页数极为繁琐且易出错，尤其面对大量案卷时，效率低下。其次，影像资料（照片、视频）数量的核实耗时，且对“有效”影像的界定标准不一，增加了复杂性。最后，各项数据的人工汇总计算容易出现纰漏，影响交接准确性。

1.2 数字档案质量缺陷问题同样突出。移交的数字档案（PDF、图片、视频）常因多种原因无法正常使用：一是扫描质量问题，如分辨率低、图像模糊、内容缺失等，源于设备设置不当或操作不规范。二是文件格式与兼容性问题，非主流 PDF 生成软件或特殊音视频编码可能导致接收方无法打开。三是存储介质损坏或传输错误，如光盘划伤、硬盘坏道、网络传输中断等。四是病毒感染或恶意软件破坏，可能篡改或删除档案文件。五是元数据缺失或错误，影响档案的检索与利用。这些问题严重影响档案管理效率与档案的长期可用性。

2.Python 实现功能的原理

Python 凭借其文件系统操作能力及专用库，能高效复核与统计城建档案竣工资料。核心原理如下：

2.1. 文件系统遍历与识别：利用内置os 模块，Python 可递归遍历档案目录，通过文件扩展

名（如 .pdf，.jpg，.mp4）识别并分类案卷（PDF）、图片及视频文件，这是批量处理的基础。

2.2.PDF 处理（卷数、总页数、可读性校验）：PyPDF2 库是关键。首先，统计.pdf文件数量即为“卷数”。其次，通过 PyPDF2.PdfReader 加载每个 PDF，访问其 pages属性获取页数，累加得到“总页数”。此过程基于 PyPDF2 对 PDF 文档结构的解析。再次，通过 try-except 捕获 PyPDF2 加载 PDF 时可能发生的异常（如 PdfReadError），判断文件是否损坏或格式不规范，从而初步校验其可读性。

2.3. 影像资料处理（数量统计、可读性校验）：主要依赖 Pillow 和 0penCV（cv2） 图片和视频文件数量通过遍历目录并匹配常见扩展名（如 .png，.jpeg，.avi，.mov）来统计。对于可读性校验：图片文件可使用 Pillow 的 Image.open.verify 进行基础校验，并结合 cv2.imread 尝试加载，若返回 None 则可能损坏。视频文件则通过 cv2.VideoCapture 尝试打开，并检查isopened 方法及尝试读取首帧来判断其基本可用性。捕获异常同样重要。

综上，Python 通过自动化遍历、利用 PyPDF2 解析 PDF 元数据与结构、以及运用OpenCV/Pillow 测试影像文件加载，实现了对档案资料数量的精确统计和文件基本完好性的初步校验，显著提升了复核效率与准确性。

3.Python 代码实现与示例

本节展示用于复核档案材料的核心Python 算法。

3.1PDF 验证算法

3.2 影像校验算法

4. 应用效果评估

为评估 Python 方法的应用效果，通过模拟移交场景，将其处理结果与传统移交清单进行对比。设定包含正常与问题文件（如页数不符的 PDF、损坏的影像）的档案目录，Python 脚本能准确统计各类文件数量，并识别问题文件。

4.1 对比分析

1. 数量统计准确性：Python 对PDF 卷数、影像文件数的统计与清单一致或更精确（如照片数量）。对 PDF 总页数，Python 能反映可读文件的实际页数，并揭示清单与实际内容的差异（如某PDF 页数记录错误）。

2. 问题文件发现：Python 能自动列出无法读取的PDF、图片和视频文件及其路径，这是人

工复核极易遗漏的关键环节，能及时发现并处理不合格档案。

4.2 准确性与有效性

Python 方法在文件数量统计上高度准确，避免了人工误差。其对文件可读性的初步判断能有效筛选问题文件，保障档案基本可用性。自动化处理极大提升了复核效率，将档案员从繁琐重复劳动中解放，生成的结构化报告为后续处理提供依据。

4.3 主要优势

该 Python 方法展现出多方面优势：其自动化处理远超人工速度，实现了高效性；程序化统计确保了结果的准确性与可靠性；统一标准判断文件可读性保证了客观性；能主动识别损坏或无法打开的文件，体现了强大的问题发现能力；脚本可重复运行且结果可比，具备良好的可重复性与可追溯性；同时，该方法易于修改和增加新功能，拥有较好的可扩展性。

4.4 潜在不足

大规模数据处理可能占用较多资源；校验深度有限，不能完全替代内容真实性的人工审核；对加密文件处理需额外机制；存在环境依赖。

综上，Python 方法在准确性和效率上表现优越，能显著提升档案接收质量与效率，是城建档案管理的有效辅助工具。

5. 结论与展望

本研究针对西昌市城建档案竣工资料复核的挑战，成功构建并验证了一种基于Python 的自动化复核及数据统计方法。主要成果包括：实现了档案资料数量（卷数、总页数、影像资料量）的自动化精确统计；初步校验了数字档案（PDF、影像）的可读性，有效识别损坏或无法打开的文件；显著提升了复核工作的效率与准确性，并提供了低成本、可定制的技术方案。

Python 技术在西昌城建档案管理中扮演了“质量守门员”、“效率助推器”和“数字化催化剂”的关键角色，有效保障档案质量、提升工作效能、推动管理现代化。

未来优化建议包括：深化内容校验（如PDF 文本乱码、图像清晰度评估）；增强用户交互（如GUI 界面、定制化报告）；集成元数据校验；优化大规模数据处理性能；以及将工具模块整合至现有档案管理系统。

展望未来，Python 在档案长期保存、智能检索、可视化分析及 AI 赋能的档案管理（如智能分类、风险预警）等方面具有广阔应用前景。本研究为 Python 在城建档案领域的深化应用提供了有益探索，有望持续推动档案事业的现代化发展。

参考文献

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