python解析pdf文件

先安装PyPDF2，据说这是目前最好的解析pdf的包

pip install PyPDF2

 PDF文件分割、拼接

import os
from PyPDF2 import PdfFileWriter, PdfFileReaderdef clear_dir(dir_path):"""清空目录下的文件"""names = os.listdir(dir_path)for name in names:file_path = os.path.join(dir_path, name)cmd = 'del %s' % file_path    #这个是windows命令#cmd = 'rm -rf %s' % file_path  #这个是Linux的命令cmd = cmd.replace('/', '\\')  #为啥要这个？因为windows命令不支持/所以需要替换，Linux命令没有遇见这个问题；os.system(cmd)  #可以通过返回值来判断是否执行成功：0成功，其他失败def split_pdf(pdf, output_dir):"""pdf按每页拆分"""clear_dir(output_path)# 获取 PdfFileReader 对象reader = PdfFileReader(pdf_file)pages_num = reader.getNumPages()# writer = PdfFileWriter() 生成一个文件for index in range(pages_num):#可以通过对index判断分割想要的writer = PdfFileWriter()  #按照每页来分割pdfpageObj = reader.getPage(index)writer.addPage(pageObj)# 添加完每页，再一起保存至文件中；如果要输出一个文件，后面这些放置到循环外即可file_name = os.path.join(output_path, str(index) + '.pdf')with open(file_name, 'wb') as fw:writer.write(fw)

PDF文件抽取表格、文本

需要的包：pdfplumber，tabula，camelot

pdfplumber

①每页单独对象，支持文本、表格数据的抽取（亮点）；

②文本抽取：保留了文本的格式，比如换行位置有空格，可以通过这个特点将一段的文本整合；

③表格数据抽取：不会被换行数据所干扰；

缺点：

①文本抽取：如果这页有表格数据，抽取到的文本数据中会包含表格数据(也可能是一个优点？？？)。

②表格数据抽取：对于有合并单元格的表格，无法还原表格结构。

③表格数据抽取：表格数据不能100%保证和原数据一致，可能少那么接个字，可能识别出错等。

④表格数据抽取（缺陷）：最主要的还是对无边界的表格，效果很差，会丢失边缘的数据！！！

⑤表格数据抽取：会被流程图、柱状图干扰；

import pdfplumber
pdf = r'../data/text.pdf'
wookroot = pdfplumber.open(pdf)
pages = wookroot.pages
for page in pages:text = page.extract_text()tables = page.extract_tables()print(text)print(tables)break
wookroot.close()

tablua

专门用于抽取PDF文件中表格数据的包

优点：

①抽取出来表格数据可以反向推导出表格的结构（亮点）；

②不会换行数据干扰；

③可以指定页读取

缺点：

①无法保证表格数据100%准确；

②对于无边界表格支持不好，丢失数据；

import tabluadef get_tabula_tables(pdf_path):dfs = tabula.read_pdf(pdf_path, pages='all', encoding='gbk')tables = []for df in dfs:df = df.fillna('')headers = df.keys().values.tolist()lt = []for header in headers:if header.count('Unnamed'):lt.append('')continueif header[-1].isdigit() and header.count('.'):words = header.split('.')line = '.'.join(words[:-1])if headers.count(line):lt.append(line)continuelt.append(header)headers = ltvalues = df.values.tolist()lt = []for words in values:rows = []for word in words:if not isinstance(word, str):word = str(word)if word[-2:] == '.0':word = word[:-2]rows.append(word)continuerows.append(word)lt.append(rows)values = ltvalues.insert(0, headers)tables.append(values)return tablespdf_file = 'xxxx.pdf'
tables = get_tabula_tables(pdf_path)

读取表格中的整数，后面会带有“.0“。

PDF文件转docx

pdf提取困难，可以尝试先转换成文档。

pdf2docx

from pdf2docx import Converter
import logginglogging.disable(logging.INFO)
logging.disable(logging.DEBUG)
logging.disable(logging.WARNING)pdf_file = 'xxx.pdf'
cv = Converter(pdf_file)
docx_file = 'xxx.docx'
cv.convert(docx_file)
cv.close()