多页pdf可以提取为文本在单一延伸，而不是给个别页码作为参数使用下面的代码

import PyPDF2
import collections
pdf_file = open('samples.pdf', 'rb')
read_pdf = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
number_of_pages = read_pdf.getNumPages()
c = collections.Counter(range(number_of_pages))
for i in c:
   page = read_pdf.getPage(i)
   page_content = page.extractText()
   print page_content.encode('utf-8')

从2021年开始，我想推荐pdfreader，因为pypddf2 /3现在看起来很麻烦，tika实际上是用java写的，需要在后台安装jre。Pdfreader是python的，目前维护得很好，这里有大量的文档。

正常安装:pip install pdfreader

用法的简短例子:

from pdfreader import PDFDocument, SimplePDFViewer

# get raw document
fd = open(file_name, "rb")
doc = PDFDocument(fd)

# there is an iterator for pages
page_one = next(doc.pages())
all_pages = [p for p in doc.pages()]

# and even a viewer
fd = open(file_name, "rb")
viewer = SimplePDFViewer(fd)

如何从PDF文件中提取文本?

首先要了解的是PDF格式。它有一个用英文编写的公共规范，请参阅ISO 32000-2:2017，并阅读超过700页的PDF 1.7规范。当然，你至少需要阅读维基百科关于PDF的页面

一旦你理解了PDF格式的细节，提取文本或多或少是容易的(但是出现在图形或图像中的文本呢?它的数字1)?不要指望在几周内单独编写一个完美的软件文本提取器....

在Linux上，你也可以使用pdf2text，你可以从你的Python代码中弹出。

一般来说，从PDF文件中提取文本是一个定义不清的问题。对于人类读者来说，一些文本可以由不同的点制成(图形)，或者一张照片等等。

谷歌搜索引擎能够从PDF中提取文本，但据传需要超过5亿行的源代码。你有必要的资源(人力和预算)来发展一个竞争对手吗?

一种可能是将PDF打印到一些虚拟打印机(例如使用GhostScript或Firefox)，然后使用OCR技术提取文本。

相反，我建议处理生成PDF文件的数据表示，例如原始的LaTeX代码(或Lout代码)或OOXML代码。

在所有情况下，您都需要为至少几个人年的软件开发预算。

一种更健壮的方法，假设有多个PDF或只有一个!

import os
from PyPDF2 import PdfFileWriter, PdfFileReader
from io import BytesIO

mydir = # specify path to your directory where PDF or PDF's are

for arch in os.listdir(mydir): 
    buffer = io.BytesIO()
    archpath = os.path.join(mydir, arch)
    with open(archpath) as f:
            pdfFileObj = open(archpath, 'rb')
            pdfReader = PyPDF2.PdfFileReader(pdfFileObj)
            pdfReader.numPages
            pageObj = pdfReader.getPage(0) 
            ley = pageObj.extractText()
            file1 = open("myfile.txt","w")
            file1.writelines(ley)
            file1.close()
            

在2020年，上述解决方案并不适用于我正在使用的特定pdf。下面是诀窍。我用的是Windows 10和Python 3.8

测试pdf文件:https://drive.google.com/file/d/1aUfQAlvq5hA9kz2c9CyJADiY3KpY3-Vn/view?usp=sharing

#pip install pdfminer.six
import io

from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from pdfminer.pdfpage import PDFPage


def convert_pdf_to_txt(path):
    '''Convert pdf content from a file path to text

    :path the file path
    '''
    rsrcmgr = PDFResourceManager()
    codec = 'utf-8'
    laparams = LAParams()

    with io.StringIO() as retstr:
        with TextConverter(rsrcmgr, retstr, codec=codec,
                           laparams=laparams) as device:
            with open(path, 'rb') as fp:
                interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
                password = ""
                maxpages = 0
                caching = True
                pagenos = set()

                for page in PDFPage.get_pages(fp,
                                              pagenos,
                                              maxpages=maxpages,
                                              password=password,
                                              caching=caching,
                                              check_extractable=True):
                    interpreter.process_page(page)

                return retstr.getvalue()


if __name__ == "__main__":
    print(convert_pdf_to_txt('C:\\Path\\To\\Test_PDF.pdf')) 

Pdfplumber是一个更好的从pdf中读取和提取数据的库。它还提供了读取表数据的方法，在经历了大量这样的库之后，pdfplumber最适合我。

请注意，它最适合机器编写的pdf，而不是扫描的pdf。

import pdfplumber
with pdfplumber.open(r'D:\examplepdf.pdf') as pdf:
first_page = pdf.pages[0]
print(first_page.extract_text())