python自动化系列之提取pdf文字和图片

在python中有许多开源的库可以处理Pdf文档，最常用的Pypdf2库可以读取文档，合并，分割pdf文档，但是也有局限性：

无法提取文档中的文字

提取PDF文字需要使用另外的库，如pdfplumbe
提取PDF中的图片需要使用fitz库

使用pdfplumbe提取文字

pdfplumbe使用可以用来解析PDF文件，获取其文本内容、标题、表格等的开源工具；
开源代码地址：https://github.com/jsvine/pdfplumber

安装pdfplumbe:

pip install pdfplumbe

引入：

import pdfplumbe

简单使用代码示例：

filepath = 'H:/test_w.pdf'

def extract_text_info(filepath):
    """
    提取PDF中的文字
    @param filepath:文件路径
    @return:
    """
    with pdfplumber.open(filepath) as pdf:
        # 获取第2页数据
        page = pdf.pages[3]
        print(page.extract_text()) #提取文字
        table = page.extract_tables() #提取表格
        print(table)
        for row in table:
            print(row)

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

pdfplumber提供了两种读取pdf的方式：

pdfplumber.open("path/to/file.pdf")
pdfplumber.load(file_like_object)

这两种方法都返回pdfplumber.PDF类的实例(instance)。
加载带密码的pdf需要传入参数password，例如：

pdfplumber.open("file.pdf", password = "test")

fitz的简单使用

使用fitz需要同时安装fitz和PyMuPDF，否则会报错

安装：

pip install fitz PyMupdf

引入：

import fitz

使用fitz将pdf转为图片：

def pdf2img():
    import fitz
    '''pdf转图片'''
    with fitz.open(filepath) as doc:
        for page in doc:
            mat = fitz.Matrix(2,2)
            pix = page.get_pixmap(matrix= mat)
            pix.save(f'H:/{page.number}.png')

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

使用fitz转换图片

使用fitz添加pdf的文本注释

def update():
    import fitz
    '''添加文本注释为关键词添加高亮、删除线、下划线注释'''
    word1,word2,word3 = ('高亮','删除线','注释')
    with fitz.open(filepath) as doc:
        for page in doc:
            page.add_text_annot((200,200),'文本注释')
            for txt in page.search_for(word1):
                page.add_highlight_annot(txt)
            for txt in page.search_for(word2):
                page.add_strikeout_annot(txt)
            for txt in page.search_for(word3):
                page.add_underline_annot(txt)
        doc.save('H:\\添加注释.pdf')

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读