如果想要从表格中提取文本，我发现tabula很容易实现，准确且快速:

获取熊猫数据框架:

import tabula

df = tabula.read_pdf('your.pdf')

df

默认情况下，它忽略表之外的页面内容。到目前为止，我只在单页、单表文件上进行了测试，但是有一些kwarg可以容纳多页和/或多表。

安装通过:

pip install tabula-py
# or
conda install -c conda-forge tabula-py 

在直接的文本提取方面，请参阅: https://stackoverflow.com/a/63190886/9249533

如果您在Windows上的Anaconda中尝试它，PyPDF2可能无法处理一些具有非标准结构或unicode字符的pdf。如果您需要打开并阅读大量pdf文件，我建议使用以下代码-相对路径为。//pdfs//的文件夹中所有pdf文件的文本将存储在列表pdf_text_list中。

from tika import parser
import glob

def read_pdf(filename):
    text = parser.from_file(filename)
    return(text)


all_files = glob.glob(".\\pdfs\\*.pdf")
pdf_text_list=[]
for i,file in enumerate(all_files):
    text=read_pdf(file)
    pdf_text_list.append(text['content'])

print(pdf_text_list)

您可能希望使用经过时间验证的xPDF和派生工具来提取文本，因为pyPDF2在文本提取方面似乎仍然存在各种问题。

长的答案是，文本如何在PDF中编码有很多变化，它可能需要解码PDF字符串本身，然后可能需要与CMAP映射，然后可能需要分析单词和字母之间的距离等。

如果PDF被损坏(即显示正确的文本，但复制时产生垃圾)，并且您确实需要提取文本，那么您可能需要考虑将PDF转换为图像(使用ImageMagik)，然后使用Tesseract使用OCR从图像中获取文本。

看看PyPDF2<=1.26.0的代码:

import PyPDF2
pdf_file = open('sample.pdf', 'rb')
read_pdf = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
page = read_pdf.getPage(0)
page_content = page.extractText()
print page_content.encode('utf-8')

输出结果为:

!"#$%#$%&%$&'()*%+,-%./01'*23%4
5'%1$#26%3/%7/))/8%&)/26%8#3"%3"*%313/9#&)
%

使用相同的代码从201308FCR.pdf读取pdf .输出正常。

它的文档解释了原因:

def extractText(self):
    """
    Locate all text drawing commands, in the order they are provided in the
    content stream, and extract the text.  This works well for some PDF
    files, but poorly for others, depending on the generator used.  This will
    be refined in the future.  Do not rely on the order of text coming out of
    this function, as it will change if this function is made more
    sophisticated.
    :return: a unicode string object.
    """

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。

我有一个比OCR更好的工作，并保持页面对齐，同时从PDF中提取文本。应该有帮助:

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

def convert_pdf_to_txt(path):
    rsrcmgr = PDFResourceManager()
    retstr = StringIO()
    codec = 'utf-8'
    laparams = LAParams()
    device = TextConverter(rsrcmgr, retstr, codec=codec, laparams=laparams)
    fp = open(path, 'rb')
    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)


    text = retstr.getvalue()

    fp.close()
    device.close()
    retstr.close()
    return text

text= convert_pdf_to_txt('test.pdf')
print(text)