在本次项目中，主要采取PDFCPU这个库来完成在上传、导出过程中的PDF的拆分与合并。同时，此库也由api、model、type等库组合而成，每一个库都使用中有自己独特的用处。
1、关于io
io流在对于PDF的编码过程中起着决定性的作用，在本次项目中应用的对象方法主要是由Read、Close、Seek三种方法组成，由此衍生出io.Reader、io.ReadCloser、io.ReadSeeker等多种对象。
Read 方法读取长度为 len(p)的字节到 p 中，它返回读取到的字节长度(0<=n<=len(p))和遇到的任何错误。Close方法一般用于关闭数据读写的通道。Seek方法可以根据给定的偏移量，基于数据的起始位置、末尾位置、或者当前读写位置去寻找新的读写位置。这个新的读写位置用于表明下一次读或写时的起始索引。
2、关于PDFCPU库的介绍
PDFcpu 是一个多功能的 PDF 解决方案，适用于各种 PDF 相关的需求，PDFCPU库不仅可以用来在程序中编辑、合成、分割、加密、解密PDF，也可以在命令行中进行PDF的编辑处理。
3、关于PDF合成的操作介绍
所有的PDF操作均是基于将文件转化成二进制的字节流，再进行内部的编辑，最后输出。对于×1的合成，需要把所有文件转化成io.ReadSeeker的类型。输入的文件仅有两种格式，一种是图片格式，例如：jpg、png、jpeg等，另一种则是PDF格式。对于PDF合成的本质就是将多个PDF文件进行统一合成，所以对于图片格式的文件，我们需要先进行一套处理，将图片格式的文件转化成PDF的格式文件，对于所有PDF文件，则先将它们储存在一个切片中。
转化PDF方法，为避免增加服务器的压力，应尽可能避免产生临时文件，所以全部以缓冲区的方式处理。首先需要把所有图片文件进行读取，为避免对原文件造成损坏，所以再将所有文件信息进行复制给一个新的变量data，再将data信息传送给imageReader，然后利用PDFCPU库下的api.ImportImages，将所有信息写入到缓冲区，进行处理，最后将缓冲区返回至前端，代码如下所示：
func convertToPDF(reader io.ReadSeeker) (io.ReadSeeker, error) {
data, err := ioutil.ReadAll(reader)
if err != nil {
return nil, err
}
imageReader := bytes.NewReader(data)
// 创建一个内存中的缓冲区来存储 PDF
tempPDF := new(bytes.Buffer)
// 使用 api.ImportImages 将图片插入到PDF
conf := model.NewDefaultConfiguration()
err = api.ImportImages(nil, tempPDF, []io.Reader{imageReader}, nil, conf)
if err != nil {
return nil, err
}
// 返回 bytes.NewReader，它实现了 io.ReadSeeker 接口
return bytes.NewReader(tempPDF.Bytes()), nil
}
对于最终一步的合成，infiles切片中存储了大量PDF格式文件的信息，通过api的方法，将合成文件全部输出到outfile中，最终通过SSE将数据传输给前端。代码如下所示：
err = api.MergeRaw(infiles, &outfile, false, nil)
对于上述两次使用的方法，第一个方法的源代码如下
func ImportImages(rs io.ReadSeeker, w io.Writer, imgs []io.Reader, imp *pdfcpu.Import, conf *model.Configuration) error
w是将要被写入的对象，imgs是要写入对象的信息，imp是指代页面布局（主要是与纸张大小、间隔相关），如果传入的值为空，则会采用默认设定，设定如下。conf同理，则是关于格式的相关设置。
func DefaultImportConfig() *Import {
return &Import{
PageDim: types.PaperSize["A4"],
PageSize: "A4",
Pos: types.Full,
Scale: 0.5,
InpUnit: types.POINTS,
}
}
对于×2的排版布局，则是采用PDFCPU库下的nup结构体下的grid属性来实现，将一张纸进行网格的划分。但将grid应用到纸张上，则需要先将grid进行解析构造。所以先采用pdfcpu.ParseNUpGridDefinition的方法对nup进行定义重写，再将第一次输出（×1）的结果传入，最后通过api.NUp的方法，将其成功应用到文件上。×4布局的操作方法与此同理。代码如下
if err := pdfcpu.ParseNUpGridDefinition(1, 2, nup); err != nil {return err}
var outFileNew bytes.Buffer
err = api.NUp(bytes.NewReader(outfile.Bytes()), &outFileNew, nil, nil, nup, nil)
对于第一个函数，源代码主要目的是将nup,Grid进行定义，进行网格的划分。Grid属性即是由type包下的Dim来进行划分
func ParseNUpGridDefinition(rows, cols int, nUp *model.NUp) error {
m := cols
if m <= 0 {
return errInvalidGridDims
}
n := rows
if n <= 0 {
return errInvalidGridDims
}
nUp.Grid = &types.Dim{Width: float64(m), Height: float64(n)}
return nil
}
对于第二个函数，源代码的主要目的是根据nup的属性，将outfile重组，最后输出新的布局PDF文件。rs是需要写入的文件，w则是被写入的目标文件，imgFiles、selectedPages则是对应用页数的选择，nup是对页面布局的设定，conf同上述所述。
func NUp(rs io.ReadSeeker, w io.Writer, imgFiles, selectedPages []string, nup *model.NUp, conf *model.Configuration) error
4、关于PDF拆解的操作介绍
与合成相似，大多数所应用的文件类型是相似的，操作也是大同小异，所以针对此操作，主要进行一下函数的操作
modelCtx, err := api.ReadValidateAndOptimize(bytes.NewReader(body), model.NewDefaultConfiguration())
先将文件读取，并同时新建conf将其格式化，返回modelCtx（也就是*model.Context结构）的内容，下一步将其内容进行拆分，每一页进行一次分割（第一个参数传入的是要分割的内容，第二个参数是对特定页数进行分割）
pageContent, err := api.ExtractPage(modelCtx, i)
func ExtractPage(ctx *model.Context, pageNr int) (io.Reader, error)
其中第一个函数的目的是为了将文件转化成PDFCPU的context结构，第二个函数正式对其进行操作，将其进行分割
5、结语
关于PDFCPU库的使用，在本次项目中仅仅是使用了其解析、拆分、合成的功能，但其加密、解密等功能并未涉足，期待在下一次项目中，可以更加深入学习PDFCPU
