工具允许用户输入一个S3桶路径，从中加载tables.json文件，并编译其中的LaTeX代码。用户可以在前端展示PDF，并与该路径下的图片进行比对。这有助于用户判断编译出的PDF，并对其进行分类标签打印。最终，用户可以导出不同分类的JSON文件。

• ps：首次输入路径需要点击显示PDF（后续点击上一页，下一页的时候就无需再点击），成功加载的标志是渲染出s3桶路径下的图片，

• 文档编译：

  • compile_pdf视图负责将LaTeX代码编译成PDF文档。它处理包括长宽表格在内的复杂表格类型，并且能够自动调整列定义以适应内容。
  • 编译过程中如果遇到错误，会尝试从日志文件中提取并返回这些错误。
  • 使用pdflatex命令编译LaTeX代码，这要求使用者的系统上必须安装了LaTeX环境。
  • 即便在存在编译错误的情况下，如果PDF文件生成了，该PDF文件也会被返回给用户。

• 自动表格调整：

  • 根据表格的行数和最大列数自动确定表格类型是标准表格、长表格还是宽表格。
  • 如果表格列数不足，会自动填充额外的列，以确保表格布局正确。

• 数据加载与显示：

  • 通过load_json_from_s3视图从S3桶加载JSON数据。
  • 加载数据包括图片名称、LaTeX代码等，并将图片保存到文件系统。

• 数据分类：

  • classify_data_item视图允许通过POST请求对数据项进行分类。
  • 分类信息更新到数据库中。

• 数据导出：

  • export_classified_data视图按分类导出数据项，以JSON格式返回。

• PDF渲染：

  • 用户可以查看编译后的PDF文档，PDF以Blob URL的形式在iframe中展示。

• 错误处理与显示：

  • 显示编译过程中的错误和消息。

• 图片旋转：

  • 支持图片旋转功能，方便用户校正图片方向。

• 分页和导航：

  • 提供“上一个”和“下一个”按钮来浏览不同数据项。

• 分类和导出功能：

  • 允许用户分类数据项并批量导出特定分类的数据。

点击输入AWS凭证按钮

git clone https://github.com/drunkpig/s3tableviewer.git
cd s3tableviewer
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 应用数据库迁移
python manage.py migrate
# 运行项目
python manage.py runserver