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
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())
其他回答
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()
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。
使用textract。
http://textract.readthedocs.io/en/latest/ https://github.com/deanmalmgren/textract
它支持包括pdf在内的多种文件类型
import textract
text = textract.process("path/to/file.extension")
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)
你可以从这里下载tika-app-xxx.jar(最新)。
然后将这个.jar文件放在python脚本文件的同一文件夹中。
然后在脚本中插入如下代码:
import os
import os.path
tika_dir=os.path.join(os.path.dirname(__file__),'<tika-app-xxx>.jar')
def extract_pdf(source_pdf:str,target_txt:str):
os.system('java -jar '+tika_dir+' -t {} > {}'.format(source_pdf,target_txt))
该方法的优点:
更少的依赖。单个.jar文件比python包更容易管理。
开始支持。位置source_pdf可以是任何类型文档的目录。(.doc， .html， .odt等)
最新的。tika-app.jar始终先于相关版本的tika python包发布。
稳定。它比PyPDF更加稳定和维护良好(由Apache提供支持)。
劣势:
一个无头小丑是必要的。
