工作中有对PDF文件进行数据抽取，现在总结归纳一下相应的方法，本文包括一下内容：
PDF文件分割、拼接；
PDF文件抽取图片，简单的图片识别；
PDF文件抽取表格；
PDF文件抽取文本；
PDF文件转docx文件；
docx文件数据抽取；
目的：尽可能的将pdf中的数据，抽取出来，尤其是文本和表格数据尽可能的精准。
Python版本：Python3.8
一、PDF文件分割、拼接
使用场景：什么时候会用到这个功能呢？比如你爬取了一堆的PDF文件，但是这些PDF文件中存在一些干扰页，比如广告页。这种情况下，你就需要对PDF文件进行分割、拼接，在本文中，将会为大家演示这个方式的另外一个用途。
import osfrom 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)二、PDF文件抽取图片，简单的图片识别
我对机器学习了解不多，补充这个也是由于在开发中有这么一个需求。使用场景，需要批量的PDF文件重命名，命名中需要包含发布的机构，这个机构的名称可以在首页获取，但是是一个logo。观察发现，logo中包含了机构名称，所以只需要对logo识别中文即可：
抽取图片：网络上找的代码(太多出处了，懒的写来源了)，由于使用的版本不一致，部分代码有微调，这个也是我比较吐槽的地方，测试了半天。
文字识别
import fitzimport reimport osdef save_pdf_img(path, save_path):'''path: pdf的路径save_path : 图片存储的路径'''# 使用正则表达式来查找图片checkXO = r"/Type(?= */XObject)"checkIM = r"/Subtype(?= */Image)"# 打开pdfdoc = fitz.open(path)# 图片计数imgcount = 0# 获取对象数量长度lenXREF = doc.xref_length()# 遍历每一个图片对象for i in range(1, lenXREF):# 定义对象字符串text = doc.xref_object(i)# print(i,text)isXObject = re.search(checkXO, text)# 使用正则表达式查看是否是图片isImage = re.search(checkIM, text)# 如果不是对象也不是图片，则continueif not isXObject or not isImage:continueimgcount += 1# 根据索引生成图像pix = fitz.Pixmap(doc, i)# 根据pdf的路径生成图片的名称new_name = "img{}.png".format(imgcount)new_name = os.path.join(save_path, new_name)pix.save(new_name)# 释放资源pix = None第三方包：paddleocr，安装教程网上都有，自己搜索即可
from paddleocr import PaddleOCRimport logging#将一些日志信息过滤掉logging.disable(logging.DEBUG)logging.disable(logging.WARNING)ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')result = ocr.ocr(img_path, cls=True)if len(result) != 1:print('result num=', len(result))exit()result = result[0]lines = []#可以直接答应result看看都是些什么结构for line in result:lines.append(line[1][0])#这就是识别出来的文本print(lines)效果：对于正规的的字体识别还是很好的，包括繁体，可能是logo图中的文本比较简单的原因，没有深究，文本识别技术还未深入学习，不发表言论。
三、PDF文件抽取表格、文本
PDF文件的数据组成：主要是文本、图片、表格，这三部分组成，但是也会穿插流程图、各种柱状图等。
Python可以抽取的PDF表格、文本数据的第三方包：pdfplumber，tabula，camelot
（一）、pdfplumber
1、pdfplumber：可以说是目前所有包中做的最好的一个包。
优点：
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；
简单使用：
import pdfplumberpdf = r'../data/text.pdf'wookroot = pdfplumber.open(pdf)pages = wookroot.pagesfor page in pages:text = page.extract_text()tables = page.extract_tables()print(text)print(tables)breakwookroot.close()这个包也有一下高级的用法，主要是对表格数据抽取进行参数调节，但是效果嘛，不是很理想。
（二）、tablua
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“。
（三）、Camelot
安装包以后，默认的模式无法使用，只能够使用stream来读取。
import camelottables = camelot.read_pdf(pdf_file, flavor="stream")for table in tables:print(table.df)print('>>'*50)流式读取会将整页当做一个表格。
总结-解析PDF文件
文本：最好的包就是pdfplumber，可以获取到完整的文本数据，但是表格文本、流程图文本、图表文本所也会被读取。这个缺点自然是难以拆分，基本没有通用的逻辑可以排除。这个也是优点，如果我们想将表格数据插入到文本中，那么是不是就可以通过这种方式来实现呢？总的来说，还是很复杂，对于同一段落的文本，还需要我们自己去合并，涉及到换页、表格数据干扰、流程图数据干扰以及包本身可能会读取出错，这个工作量是非常的大，想要实现真的是很难（这么过滤表格数据就足以搞崩心态）。
表格：对于有线表格，推荐的pdfplumber；边框线缺失的，基本都会丢失数据。如果你需要重构数据，可以用tablua。值得注意的事，不管那个包，都有可能存在表数据和pdf中表数据不一致的问题（或多、或少、或读错）。
四、PDF文件转docx
相信大家也看到了，想直接从pdf中解析出文本、表格数据是真的心累。那么我们能够换个思路，从它的前身入手，读取docx文档。docx文件与pdf文件不同之处在于，docx中的数据是标签化的，只要是标签化，我们提取数据基本上就不会出错。
我这里一共有两种方式pdf转docx：pdf2docx+aspose
（一）、pdf2docx
这个包是相信大家都是比较熟悉的，百度中90%都是这个用法。
from pdf2docx import Converterimport 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()优点：1、转换速度快，0.2秒一页；2、无线+有线表格都支持；
缺点：1、纸张方向是横向的表格不支持；2、并不是所有表结构都可以转换（表格边框线的多样性会影响转化的效果）。
（二）aspose
官网：File Format APIs for .NET Core, Java, Python, C++, Android | products.aspose.com
今天主要用里面的aspose.words。aspose.pdf这个也可读取数据，但是效果还没有pdflumber好。
import aspose.words as awpdf_file = 'xxx.pdf'docx_file = 'xxx.docx'pdf = aw.Document(pdf_file)pdf.save(docx_file)优点：1.无线+有线表格都支持；2、支持横向表格；3、表格数据更加准确。
缺点：
有两个版本，免费版和付费版：免费版单个文件只能转5页。
有水印+页眉，转换的words中会有该公司的水印和页眉，这个应该能够解决（没试过）。
和pdf2docx一样，对于特殊结构的表格，转换会很糟糕。
某些情况下文本会出现错乱（我也不知为啥，但是用pdf2docx没有问题）。
没有哪个是绝对精准、通用的，但是至少有两种方案来互补。我测试过网上的在线pdf转docx，要么表格数据有缺失，要么就是用ocr来识别、重构的word，这个种word提取出来的表格数据无法使用。
五、docx文件数据抽取
直接上代码
from docx import Documentdef get_doc_tables(doc):"""获取docx文件中表格，转化成list:param doc::return:"""result = []tables = doc.tablesfor table in tables:ret = []for row_index in range(len(table.rows)):lt = []for col_index in range(len(table.row_cells(row_index))):text = table.cell(row_index, col_index).textlt.append(text)ret.append(lt)result.append(ret)return resultdef get_doc_lines(paragraphs):lines = []for paragraph in paragraphs:line = paragraph.text.strip()if not line:continuelines.append(line)# aspose用的体验板，带有页眉lines = lines[1:]return linesdocx_file = 'xxx.docx'doc = Document(docx_file)tables = get_doc_tables(dox)paragraphs = doc.paragraphslines = get_doc_lines(paragraphs)优点：
同一段落的会整合到一块（也会有部分行不会）。
读取的表格数据可以反向推导出表格结构（上下左右合并相同值，我是将list数据转成了
包含的字符串）。
缺点：
a.每次读取的数据都是整个文件的数据，不支持单页。
b.无法定位表格数据在原文中的位置。
总结
直接解析PDF文件，获取表格数据还行，但是获取文本数据就很难，建议转成docx文件后再处理。
转docx文件，不是所有的pdf都支持，选取多种方式相互补充更为靠谱，没有那个库适合所有的pdf文件！
从docx中读取数据，数据都好提取，数据的准确度和转成docx文件的准确的有关，转的不好，数据就有问题。
表格数据定位问题，我是使用的pdfplumber来完成的，虽然很low，但是也没有找到其他办法。
流程：
pdf文件—切割—>单页pdf文件—转换—>docx文件—数据提取—>表格数据+文本数据—表格数据定位—>完整的整页数据—>前端展示
找到一个介绍PDF文件数据结构的文件：PDF Explained （译作《PDF 解析》） | PDF-Explained (zxyle.github.io)
以上就是所有的内容，希望对你有帮助~