我试图使用Python提取包含在这个PDF文件中的文本。
我正在使用PyPDF2包(版本1.27.2)，并有以下脚本:
import PyPDF2
with open("sample.pdf", "rb") as pdf_file:
read_pdf = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
number_of_pages = read_pdf.getNumPages()
page = read_pdf.pages[0]
page_content = page.extractText()
print(page_content)
当我运行代码时，我得到以下输出，这与PDF文档中包含的输出不同:
! " # $ % # $ % &% $ &' ( ) * % + , - % . / 0 1 ' * 2 3% 4
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如何提取PDF文档中的文本?
当前回答
Camelot似乎是在Python中从pdf中提取表的一个相当强大的解决方案。
乍一看，它似乎实现了几乎和CreekGeek建议的tabura -py包一样准确的提取，CreekGeek在可靠性方面已经超过了任何其他发布的解决方案，但它应该是更可配置的。此外，它有自己的精度指示器(results.parsing_report)，以及强大的调试功能。
Camelot和Tabula都将结果作为Pandas的dataframe提供，因此之后很容易调整表。
pip install camelot-py
(不要与卡梅洛特的包装混淆。)
import camelot
df_list = []
results = camelot.read_pdf("file.pdf", ...)
for table in results:
print(table.parsing_report)
df_list.append(results[0].df)
它还可以输出结果为CSV, JSON, HTML或Excel。
卡梅洛特的到来是以牺牲许多属地为代价的。
NB :由于我的输入非常复杂，有许多不同的表，我最终使用Camelot和Tabula，根据表，以达到最好的结果。
其他回答
PyPDF2确实有效，但结果可能有所不同。我从其结果提取中看到了相当不一致的结果。
reader=PyPDF2.pdf.PdfFileReader(self._path)
eachPageText=[]
for i in range(0,reader.getNumPages()):
pageText=reader.getPage(i).extractText()
print(pageText)
eachPageText.append(pageText)
它包括根据文档中的页数动态设置为每个PDF页创建一个新工作表。
import PyPDF2 as p2
import xlsxwriter
pdfFileName = "sample.pdf"
pdfFile = open(pdfFileName, 'rb')
pdfread = p2.PdfFileReader(pdfFile)
number_of_pages = pdfread.getNumPages()
workbook = xlsxwriter.Workbook('pdftoexcel.xlsx')
for page_number in range(number_of_pages):
print(f'Sheet{page_number}')
pageinfo = pdfread.getPage(page_number)
rawInfo = pageinfo.extractText().split('\n')
row = 0
column = 0
worksheet = workbook.add_worksheet(f'Sheet{page_number}')
for line in rawInfo:
worksheet.write(row, column, line)
row += 1
workbook.close()
下面是提取文本的最简单代码
代码:
# importing required modules
import PyPDF2
# creating a pdf file object
pdfFileObj = open('filename.pdf', 'rb')
# creating a pdf reader object
pdfReader = PyPDF2.PdfFileReader(pdfFileObj)
# printing number of pages in pdf file
print(pdfReader.numPages)
# creating a page object
pageObj = pdfReader.getPage(5)
# extracting text from page
print(pageObj.extractText())
# closing the pdf file object
pdfFileObj.close()
Camelot似乎是在Python中从pdf中提取表的一个相当强大的解决方案。
乍一看，它似乎实现了几乎和CreekGeek建议的tabura -py包一样准确的提取，CreekGeek在可靠性方面已经超过了任何其他发布的解决方案，但它应该是更可配置的。此外，它有自己的精度指示器(results.parsing_report)，以及强大的调试功能。
Camelot和Tabula都将结果作为Pandas的dataframe提供，因此之后很容易调整表。
pip install camelot-py
(不要与卡梅洛特的包装混淆。)
import camelot
df_list = []
results = camelot.read_pdf("file.pdf", ...)
for table in results:
print(table.parsing_report)
df_list.append(results[0].df)
它还可以输出结果为CSV, JSON, HTML或Excel。
卡梅洛特的到来是以牺牲许多属地为代价的。
NB :由于我的输入非常复杂，有许多不同的表，我最终使用Camelot和Tabula，根据表，以达到最好的结果。
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
