pyresparser

Pyresparser

 A simple resume parser used for extracting information from resumes

Gebaut mit ❤︎ und ☕ von Omkar Pathak

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Merkmale

• Name extrahieren
• E -Mail extrahieren
• Mobilfunkzahlen extrahieren
• Fähigkeiten extrahieren
• Totalerfahrung extrahieren
• College -Name extrahieren
• Auszug Grad
• Bezeichnung extrahieren
• Firmennamen extrahieren

Installation

• Sie können dieses Paket verwenden

pip install pyresparser

• Für NLP -Operationen verwenden wir Spacy und NLTK. Installieren Sie sie mit den folgenden Befehlen:

 # spaCy
python -m spacy download en_core_web_sm

# nltk
python -m nltk.downloader words
python -m nltk.downloader stopwords

Dokumentation

Offizielle Dokumentation finden Sie unter: https://www.omkarpathak.in/pyresparser/

Unterstützte Dateiformate

• PDF- und DOCX -Dateien werden in allen Betriebssystemen unterstützt
• Wenn Sie DOC -Dateien extrahieren möchten, können Sie Textract für Ihr Betriebssystem (Linux, macOS) installieren.
• HINWEIS: Sie müssen nur Textract (und nichts anderes) installieren und DOC -Dateien werden leicht analysiert

Verwendung

• Importieren Sie es in Ihr Python -Projekt

 from pyresparser import ResumeParser
data = ResumeParser ( '/path/to/resume/file' ). get_extracted_data ()

Cli

Zum Ausführen des Lebenslaufextraktors können Sie auch die bereitgestellte cli verwenden

usage: pyresparser [-h] [-f FILE] [-d DIRECTORY] [-r REMOTEFILE]
                   [-re CUSTOM_REGEX] [-sf SKILLSFILE] [-e EXPORT_FORMAT]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -f FILE, --file FILE  resume file to be extracted
  -d DIRECTORY, --directory DIRECTORY
                        directory containing all the resumes to be extracted
  -r REMOTEFILE, --remotefile REMOTEFILE
                        remote path for resume file to be extracted
  -re CUSTOM_REGEX, --custom-regex CUSTOM_REGEX
                        custom regex for parsing mobile numbers
  -sf SKILLSFILE, --skillsfile SKILLSFILE
                        custom skills CSV file against which skills are
                        searched for
  -e EXPORT_FORMAT, --export-format EXPORT_FORMAT
                        the information export format (json)

Anmerkungen:

• Wenn Sie die App unter Windows ausführen, können Sie nur .docs- und .pdf -Dateien extrahieren

Ergebnis

Das Modul würde eine Liste von Wörterbuchobjekten mit Ergebnis wie folgt zurückgeben:

 [
  {
    'college_name': ['Marathwada Mitra Mandal’s College of Engineering'],
    'company_names': None,
    'degree': ['B.E. IN COMPUTER ENGINEERING'],
    'designation': ['Manager',
                    'TECHNICAL CONTENT WRITER',
                    'DATA ENGINEER'],
    'email': '[email protected]',
    'mobile_number': '8087996634',
    'name': 'Omkar Pathak',
    'no_of_pages': 3,
    'skills': ['Operating systems',
              'Linux',
              'Github',
              'Testing',
              'Content',
              'Automation',
              'Python',
              'Css',
              'Website',
              'Django',
              'Opencv',
              'Programming',
              'C',
              ...],
    'total_experience': 1.83
  }
]

Referenzen, die mir geholfen haben, hierher zu kommen

• Einige der Kernkonzepte hinter dem Algorithmus wurden von https://github.com/divapriya/Language_processing übernommen, die in diesem Blog https://medium.com/@divalicious.Priya/information-extraction-from-cv-cv-cv-cv-cv-c26c3f48 zusammengefasst wurden. Vielen Dank an Priya für das Teilen dieses Konzepts

• https://www.kaggle.com/nirant/hitchhiker-s-guide-t-nlp-in-spacy

• https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/natural-language-processing-made-easy-usingspacy-%E2%80%8Bin-Python/

• Besonderer Dank geht an Dataturks für den kommentierten Datensatz

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