不适用pdf.js库实现PDF搜索-Go服务器开发

如果不使用 pdf.js 库来实现 PDF 的搜索功能，可以考虑以下几种方法：

1. 使用后端服务进行 PDF 文本提取

在后端中使用如 Python 的 PyMuPDF 或 pdfminer 等库来提取 PDF 文件中的文本，然后将这些文本返回给前端进行搜索。具体步骤如下：

a. 后端代码示例（Python Flask）

假设你使用 Python 的 Flask 框架，可以创建一个 API 来处理文件上传和文本提取。

from flask import Flask, request, jsonify
import fitz  # PyMuPDF
app = Flask(__name__)
@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_file():
    if 'file' not in request.files:
        return jsonify({"error": "No file part"}), 400
    
    file = request.files['file']
    
    if file.filename == '':
        return jsonify({"error": "No selected file"}), 400
    
    # 使用 PyMuPDF 提取文本
    doc = fitz.open(file)
    text_content = ""
    
    for page in doc:
        text_content += page.get_text()
    
    doc.close()
    
    return jsonify({"text": text_content})
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

b. 前端代码示例（UniApp）

然后在 UniApp 中，你可以通过调用这个 API 上传文件并获取文本内容。

async function uploadPdf(file) {
    const formData = new FormData();
    formData.append('file', file);
    
    try {
        const response = await uni.request({
            url: 'http://your-server-url/upload',
            method: 'POST',
            data: formData,
            header: {
                'Content-Type': 'multipart/form-data'
            }
        });
        
        return response.data.text; // 返回提取的文本内容
        
    } catch (error) {
        console.error("上传失败:", error);
        throw error;
    }
}
// 使用示例
async function searchInPdf(file, searchText) {
    const pdfText = await uploadPdf(file);
    
    if (pdfText.includes(searchText)) {
        console.log("Found the text in the PDF.");
        // 可以显示找到的位置或其他逻辑
    } else {
        console.log("Text not found.");
    }
}

2. 在客户端使用其他 JavaScript 库

如果需要完全在客户端进行处理，可以考虑一些轻量级的库，如 pdf-lib 或其他直接操作字节流的方法，但这通常较复杂且不一定能达到同样的效果。

3. 使用 Web OCR 工具

另一个选择是，如果 PDF 是图像格式的（例如扫描件），可以使用 OCR 技术，例如 Tesseract.js。这将允许你将图像转换为可搜索的文本。但请注意，OCR 的准确性可能受许多因素影响。

示例代码：

// 首先安装 tesseract.js 
// npm install tesseract.js 
import Tesseract from 'tesseract.js';
function extractTextFromImage(imageUrl) {
   Tesseract.recognize(
       imageUrl,
       'eng',
       { logger: info => console.log(info) } // 可选：用于查看进度日志
   ).then(({ data: { text } }) => {
       console.log(text); // 打印提取的文字内容
   });
}