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
5
' % 1 $ # 2 6 % 3/ % 7 / ) ) / 8 % &) / 2 6 % 8 # 3" % 3" * % 31 3/ 9 # &)
%
如何提取PDF文档中的文本?
当前回答
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)
其他回答
Pdftotext是最好和最简单的一个! Pdftotext也保留了结构。
我尝试了PyPDF2, PDFMiner和其他一些程序，但没有一个能给出令人满意的结果。
我尝试过许多Python PDF转换器，我想更新这篇评论。蒂卡是最棒的之一。但是PyMuPDF是@ehsaneha用户的好消息。
我做了一个代码来比较一下:https://github.com/erfelipe/PDFtextExtraction希望对大家有所帮助。
Tika-Python是Apache Tika™REST服务的Python绑定 允许在Python社区中本地调用Tika。
from tika import parser
raw = parser.from_file("///Users/Documents/Textos/Texto1.pdf")
raw = str(raw)
safe_text = raw.encode('utf-8', errors='ignore')
safe_text = str(safe_text).replace("\n", "").replace("\\", "")
print('--- safe text ---' )
print( safe_text )
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)
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。
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()
