解锁PDF潜力:9个Python库让你的文档处理更高效

简介: 程序员晚枫分享了Python处理PDF的9个第三方库,包括PyPDF2、pdfrw、ReportLab、pikepdf、pdfplumber、pdfminer.six、PyMuPDF、popdf和borb,各具优缺点。选择时需考虑应用场景、功能需求、库的维护状态和开源协议。例如,pdfplumber擅长内容提取,而ReportLab和PyMuPDF适用于创建和修改内容。

大家好,这里是程序员晚枫,2年前发布了一个开源项目:python-office,目前在GitHub上有800+⭐,最近在开发新功能时感觉Python知识有点不够用了。

所以打算从2方面补充自己的知识:研究优秀的第三方库和学习Python高级语法。

学习高级语法的方法,今天的第一篇文章已经发布了。研究第三方库的学习心得,我打算总结下来,分享给大家。

今天从PDF的处理开始。

开始正文

处理PDF文件的Python第三方库有很多,每个库都有其独特的优点和缺点。以下是一些常用的Python PDF处理库及其特点:

  1. PyPDF2

    • 优点
      • 功能强大,可以进行PDF文件的读取、合并、分割、旋转、提取文本、添加水印、加密解密等操作。
      • 灵活,适用于自动化处理PDF文件,从文档管理到数据分析。
    • 缺点
      • PyPDF2已不再维护,继任者为PyPDF4,但PyPDF2似乎更知名。
      • 功能虽然强大,但在某些底层操作方面可能不如某些其他库。
  2. pdfrw

    • 优点
      • 可以提取PDF中的文本和元数据。
      • 与ReportLab集成,可以创建新页面。
    • 缺点
      • 自身不能创建新内容,需要依赖其他库。
  3. ReportLab

    • 优点
      • 专注于创建PDF内容,如文本、图表等。
      • 开源版本活跃,提供专业的内容创建功能。
    • 缺点
      • 不提供提取内容和操作页面的功能。
  4. pikepdf

    • 优点
      • 基于C++的QPDF,功能丰富,可以提取内容、操作页面。
      • 对标PyPDF2和pdfrw,偏向底层操作。
    • 缺点
      • 可能在某些高级功能上不如PyPDF2灵活。
  5. pdfplumber

    • 优点
      • 专注于PDF内容提取,特别是文本和形状。
      • 能够解析表格,这是很多库不具备的功能。
    • 缺点
      • 主要用于读取和提取,不支持创建和修改PDF内容。
  6. pdfminer.six

    • 优点
      • 是pdfminer的社区维护版,专注于文本提取。
    • 缺点
      • 主要用于文本提取,不支持创建和修改PDF内容。
  7. PyMuPDF

    • 优点
      • 基于mupdf,处理速度快,支持读取、写入、操作PDF。
      • 功能全面,包括文本提取、页面操作等。
    • 缺点
      • GPL V3协议可能对商用不太友好,需要遵守开源协议。
  8. popdf

    • 优点
      • 适合小白入门用,使用方法简单。
    • 缺点
      • 目前功能比较少。
  1. borb
    • 优点
      • 纯Python库,支持广泛的PDF操作,包括读取、写入、操作。
      • 兼顾底层和高级应用,社区活跃。
    • 缺点
      • AGPL协议对商用同样不太友好。

每个库的选择取决于具体的应用场景和需求。例如,如果需要进行大量的PDF内容提取,特别是表格数据,pdfplumber可能是一个好选择。如果需要创建或修改PDF内容,ReportLab或PyMuPDF可能更加合适。在选择库时,还需要考虑库的维护状态、社区活跃度和开源协议等因素。

相关文章
|
15天前
|
调度 开发者 Python
Python中的异步编程:理解asyncio库
在Python的世界里,异步编程是一种高效处理I/O密集型任务的方法。本文将深入探讨Python的asyncio库,它是实现异步编程的核心。我们将从asyncio的基本概念出发,逐步解析事件循环、协程、任务和期货的概念,并通过实例展示如何使用asyncio来编写异步代码。不同于传统的同步编程,异步编程能够让程序在等待I/O操作完成时释放资源去处理其他任务,从而提高程序的整体效率和响应速度。
|
18天前
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
48 0
|
11天前
|
数据库 Python
异步编程不再难!Python asyncio库实战,让你的代码流畅如丝!
在编程中,随着应用复杂度的提升,对并发和异步处理的需求日益增长。Python的asyncio库通过async和await关键字,简化了异步编程,使其变得流畅高效。本文将通过实战示例,介绍异步编程的基本概念、如何使用asyncio编写异步代码以及处理多个异步任务的方法,帮助你掌握异步编程技巧,提高代码性能。
36 4
|
11天前
|
API 数据处理 Python
探秘Python并发新世界:asyncio库,让你的代码并发更优雅!
在Python编程中,随着网络应用和数据处理需求的增长,并发编程变得愈发重要。asyncio库作为Python 3.4及以上版本的标准库,以其简洁的API和强大的异步编程能力,成为提升性能和优化资源利用的关键工具。本文介绍了asyncio的基本概念、异步函数的定义与使用、并发控制和资源管理等核心功能,通过具体示例展示了如何高效地编写并发代码。
23 2
|
17天前
|
数据采集 JSON 测试技术
Python爬虫神器requests库的使用
在现代编程中,网络请求是必不可少的部分。本文详细介绍 Python 的 requests 库,一个功能强大且易用的 HTTP 请求库。内容涵盖安装、基本功能(如发送 GET 和 POST 请求、设置请求头、处理响应)、高级功能(如会话管理和文件上传)以及实际应用场景。通过本文,你将全面掌握 requests 库的使用方法。🚀🌟
36 7
|
17天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Python机器学习:Scikit-learn库的高效使用技巧
【10月更文挑战第28天】Scikit-learn 是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一,以其简洁的 API、丰富的算法和良好的文档支持而受到开发者喜爱。本文介绍了 Scikit-learn 的高效使用技巧,包括数据预处理(如使用 Pipeline 和 ColumnTransformer)、模型选择与评估(如交叉验证和 GridSearchCV)以及模型持久化(如使用 joblib)。通过这些技巧,你可以在机器学习项目中事半功倍。
21 3
|
20天前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`)
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`),加载历史数据,计算均线和其他技术指标,实现交易逻辑,记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
43 5
|
19天前
|
存储 数据挖掘 数据处理
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第26天】Python 是数据分析领域的热门语言,Pandas 库以其高效的数据处理功能成为数据科学家的利器。本文介绍 Pandas 在数据读取、筛选、分组、转换和合并等方面的高效技巧,并通过示例代码展示其实际应用。
31 2
|
7天前
|
API C#
在.NET中使用QuestPDF高效地生成PDF文档
在.NET中使用QuestPDF高效地生成PDF文档
|
10天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python进行数据分析:Pandas库实战指南
利用Python进行数据分析:Pandas库实战指南