导言

很多时候，您需要从PDF中提取数据并使用Python以不同的格式将其导出。不幸的是，没有很多Python软件包可以很好地完成提取部分。在这篇文章中，我们将介绍可用于提取文本的各种不同包。我们还将学习如何从PDF中提取一些图像。虽然在Python中没有针对这些任务的完整解决方案，但您应该能够使用此处的信息开始。一旦我们提取了我们想要的数据，我们还将研究如何获取数据并以不同的格式导出数据。 让我们开始学习如何提取文本！

使用PDFMiner提取文本

可能最知名的是名为PDFMiner的软件包。自Python 2.4以来，PDFMiner包就已存在。其主要目的是从PDF中提取文本。实际上，PDFMiner可以告诉您页面上文本的确切位置以及有关字体的信息。对于Python 2.4-2.7，您可以参考以下网站以获取有关PDFMiner的更多信息：

• GitHub - https://github.com/euske/pdfminer
• PyPI - https://pypi.python.org/pypi/pdfminer/
• 网页 - https://euske.github.io/pdfminer/

PDFMiner与Python 3不兼容。幸运的是，有一个名为PDFMiner.six的PDFMiner分支完全相同。你可以在这里找到它：https： //github.com/pdfminer/pdfminer.six 安装PDFMiner的说明充其量已过时。您实际上可以使用pip来安装它：

python -m pip install pdfminer

如果你想安装PDFMiner for Python 3(这应该是你应该做的)，那么你必须像这样安装：

python -m pip install pdfminer.six

关于PDFMiner的文档充其量是相当差的。您很可能需要使用Google和Stack Overflow来有效地了解如何在本文所涵盖的内容之外有效地使用PDFMiner。

提取所有文本

有时您会想要提取PDF中的所有文本。PDFMiner包提供了几种不同的方法，您可以使用它们来执行此操作。我们将首先介绍一些编程方法。让我们尝试阅读美国国税局W9表格中的所有文本。你可以在这里获得一份副本： https：//www.irs.gov/pub/irs-pdf/fw9.pdf 一旦您正确保存了PDF，我们就可以查看代码：

import io from pdfminer.converter import TextConverter from pdfminer.pdfinterp import PDFPageInterpreter from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager from pdfminer.pdfpage import PDFPage def extract_text_from_pdf(pdf_path):     resource_manager = PDFResourceManager()     fake_file_handle = io.StringIO()     converter = TextConverter(resource_manager, fake_file_handle)     page_interpreter = PDFPageInterpreter(resource_manager, converter)     with open(pdf_path, 'rb') as fh:         for page in PDFPage.get_pages(fh,                                        caching=True,                                       check_extractable=True):             page_interpreter.process_page(page)         text = fake_file_handle.getvalue()     # close open handles     converter.close()     fake_file_handle.close()     if text:         return text if __name__ == '__main__':     print(extract_text_from_pdf('w9.pdf'))

当您直接使用PDFMiner包时，它往往有点冗长。在这里，我们从PDFMiner的各个部分导入各种各样的部分。由于没有任何这些类的文档，也没有文档字符串，我不会解释它们的深入内容。如果你真的很好奇，可以自己深入挖掘源代码。但是，我认为我们可以跟随代码。 我们要做的第一件事是创建一个资源管理器实例。然后我们通过Python的 io  模块创建一个类文件对象  。如果您使用的是Python 2，那么您将需要使用该 StringIO  模块。我们的下一步是创建一个转换器。在这种情况下，我们选择 TextConverter ，但你也可以使用一个   HTMLConverter  或一个 XMLConverter  你想要的。最后，我们创建一个PDF解释器对象，它将获取我们的资源管理器和转换器对象并提取文本。 最后一步是打开PDF并循环浏览每个页面。最后，我们抓取所有文本，关闭各种处理程序，然后打印出文本   stdout 。

按页面提取文本

坦率地说，从多页文档中获取所有文本并不是那么有用。通常，您需要在文档的较小子集上进行操作。因此，让我们重写代码，以便逐页提取文本。这将允许我们一次检查一个页面的文本：

# miner_text_generator.py import io from pdfminer.converter import TextConverter from pdfminer.pdfinterp import PDFPageInterpreter from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager from pdfminer.pdfpage import PDFPage def extract_text_by_page(pdf_path):     with open(pdf_path, 'rb') as fh:         for page in PDFPage.get_pages(fh,                                        caching=True,                                       check_extractable=True):             resource_manager = PDFResourceManager()             fake_file_handle = io.StringIO()             converter = TextConverter(resource_manager, fake_file_handle)             page_interpreter = PDFPageInterpreter(resource_manager, converter)             page_interpreter.process_page(page)             text = fake_file_handle.getvalue()             yield text             # close open handles             converter.close()             fake_file_handle.close() def extract_text(pdf_path):     for page in extract_text_by_page(pdf_path):         print(page)         print() if __name__ == '__main__':     print(extract_text('w9.pdf'))

在这个例子中，我们创建了一个生成函数， 生成每个页面的文本。该   extract_text  功能打印出每页的文本。这是我们可以添加一些解析逻辑来解析我们想要的东西的地方。或者我们可以将文本(或HTML或XML)保存为单独的文件以供将来解析。 您会注意到文本可能不符合您的预期。因此，您肯定需要找出解析您感兴趣的文本的最佳方法。 PDFMiner的优点在于您已经可以将PDF“导出”为文本，HTML或XML。 如果您不想自己 想出 PDFMiner，也可以使用PDFMiner的命令行工具 pdf2txt.py和 dumppdf.py为您进行导出。根据 pdf2txt.py的源代码，它可用于将PDF导出为纯文本，HTML，XML或“标记”。

通过pdf2txt.py导出文本

PDFMiner附带的 pdf2txt.py命令行工具将从PDF文件中提取文本并默认将其打印出来   stdout  。它不会识别基于文本的图像，因为PDFMiner不支持光学字符识别(OCR)。让我们尝试使用它的最简单的方法，它只是将路径传递给PDF文件。我们将使用 w9.pdf。打开终端并导航到已保存PDF的位置或修改下面的命令以指向该文件：

pdf2txt.py w9.pdf

如果你运行它，它将打印出所有文本  stdout。您还可以使pdf2txt.py将文本写入文本，HTML，XML或“标记的PDF”.XML格式将提供有关PDF的大部分信息，因为它包含文档中每个字母的位置以及作为字体信息。不建议使用HTML，因为生成的标记pdf2txt往往很难看。以下是如何获得不同的格式输出：

pdf2txt.py -o w9.html w9.pdf  pdf2txt.py -o w9.xml w9.pdf

第一个命令将创建一个HTML文档，而第二个命令将创建一个XML文档。  最终的结果看起来有点偏，但也不算太糟糕。它输出的XML非常冗长，所以我不能在这里重现它。但是，这里有一个片段，可以让您了解它的外观：

"1" bbox="0.000,0.000,611.976,791.968" rotate="0">"0" bbox="36.000,732.312,100.106,761.160">"36.000,732.312,100.106,761.160">"JYMPLA+HelveticaNeueLTStd-Roman" bbox="36.000,736.334,40.018,744.496" size="8.162">F"JYMPLA+HelveticaNeueLTStd-Roman" bbox="40.018,736.334,44.036,744.496" size="8.162">o"JYMPLA+HelveticaNeueLTStd-Roman" bbox="44.036,736.334,46.367,744.496" size="8.162">r"JYMPLA+HelveticaNeueLTStd-Roman" bbox="46.367,736.334,52.338,744.496" size="8.162">m"JYMPLA+HelveticaNeueLTStd-Roman" bbox="52.338,736.334,54.284,744.496" size="8.162"> "JYMPLA+HelveticaNeueLTStd-Roman" bbox="54.284,736.334,56.230,744.496" size="8.162"> "JYMPLA+HelveticaNeueLTStd-Roman" bbox="56.230,736.334,58.176,744.496" size="8.162"> >"JYMPLA+HelveticaNeueLTStd-Roman" bbox="58.176,736.334,60.122,744.496" size="8.162"> "ZWOHBU+HelveticaNeueLTStd-BlkCn" bbox="60.122,732.312,78.794,761.160" size="28.848">W"ZWOHBU+HelveticaNeueLTStd-BlkCn" bbox="78.794,732.312,87.626,761.160" size="28.848">-"ZWOHBU+HelveticaNeueLTStd-BlkCn" bbox="87.626,732.312,100.106,761.160" size="28.848">9

用Slate提取文本

蒂姆·麦克纳马拉不喜欢使用PDFMiner的钝和难度，所以他写了一个名为slate的包装器，这样可以更容易地从PDF中提取文本。不幸的是，它似乎与Python 3兼容。如果你想尝试一下，你可能需要easy_install 安装  distribute 包，如下所示：

easy_install distribute

我无法正确安装该软件包。一旦安装完毕，您就可以使用pip来安装slate了：

python -m pip install slate

请注意，最新版本为0.5.2，pip可能会也可能不会获取该版本。如果没有，那么你可以直接从GitHub安装slate：

python -m pip install git+https://github.com/timClicks/slate

现在我们准备编写一些代码来从PDF中提取文本：

# slate_text_extraction.py import slate def extract_text_from_pdf(pdf_path):     with open(pdf_path) as fh:         document = slate.PDF(fh, password='', just_text=1)     for page in document:         print(page) if __name__ == '__main__':     extract_text_from_pdf('w9.pdf')

如您所见，要使平板解析PDF，您只需导入平板然后创建其 PDF 类的实例。PDF类实际上是Python 内置 列表 的子类，因此它只返回一个列表/可迭代的文本页面。您还会注意到，如果PDF设置了密码，我们可以传入密码参数。无论如何，一旦解析了文档，我们就会在每个页面上打印出文本。 我真的很喜欢使用石板更容易。不幸的是，几乎没有与此软件包相关的文档。查看源代码后，似乎所有这些包都支持文本提取。

导出数据

现在我们有一些文本可供使用，我们将花一些时间学习如何以各种不同的格式导出数据。具体来说，我们将学习如何通过以下方式导出文本：

• XML
• JSON
• CSV

让我们开始吧！

导出到XML

可扩展标记语言(XML)格式是最着名的输出和输入格式之一。它在互联网上广泛用于许多不同的事物。正如我们在本文中已经看到的，PDFMiner还支持XML作为其输出之一。 但是，让我们创建自己的XML创建工具。这是一个简单的例子：

# xml_exporter.py import os import xml.etree.ElementTree as xml from miner_text_generator import extract_text_by_page from xml.dom import minidom def export_as_xml(pdf_path, xml_path):     filename = os.path.splitext(os.path.basename(pdf_path))[0]     root = xml.Element('{filename}'.format(filename=filename))     pages = xml.Element('Pages')     root.append(pages)     counter = 1     for page in extract_text_by_page(pdf_path):         text = xml.SubElement(pages, 'Page_{}'.format(counter))         text.text = page[0:100]         counter += 1     tree = xml.ElementTree(root)     xml_string = xml.tostring(root, 'utf-8')     parsed_string = minidom.parseString(xml_string)     pretty_string = parsed_string.toprettyxml(indent='  ')     with open(xml_path, 'w') as fh:         fh.write(pretty_string)     #tree.write(xml_path) if __name__ == '__main__':     pdf_path = 'w9.pdf'     xml_path = 'w9.xml'     export_as_xml(pdf_path, xml_path)

该脚本将使用Python的内置XML库， minidom 和 ElementTree 。我们还导入了我们用于一次抓取一页文本的PDFMiner生成器脚本。在这个例子中，我们创建了顶级元素，它是PDF的文件名。然后我们在它下面添加一个 Pages 元素。下一步是我们 的 循环，我们从PDF中提取每个页面并保存我们想要的信息。在这里，您可以添加一个特殊的解析器，您可以将页面拆分为句子或单词，并分析出更多有趣的信息。例如，您可能只想要具有特定名称或日期/时间戳的句子。您可以使用Python的正则表达式来查找这些类型的东西，或者只检查句子中是否存在子字符串。 对于此示例，我们只从每个页面中提取前100个字符并将它们保存到XML子 元素中。从技术上讲，下一部分代码可以简化为只写出XML。但是，ElementTree对XML没有任何作用，使其易于阅读。它最终看起来像缩小的JavaScript，因为它只是一个巨大的文本块。因此，我们不是将该文本块写入磁盘，而是使用 minidom在写出XML之前用空格“美化”XML。结果最终看起来像这样：

      Form    W-9(Rev. November 2017)Department of the Treasury  Internal Revenue Service Request for TaxpForm W-9 (Rev. 11-2017)Page 2 By signing the filled-out form, you: 1. Certify that the TIN you are gForm W-9 (Rev. 11-2017)Page 3 Criminal penalty for falsifying information. Willfully falsifying certForm W-9 (Rev. 11-2017)Page 4 The following chart shows types of payments that may be exempt from baForm W-9 (Rev. 11-2017)Page 5 1. Interest, dividend, and barter exchange accounts opened before 1984Form W-9 (Rev. 11-2017)Page 6 The IRS does not initiate contacts with taxpayers via emails. Also, th

这是非常干净的XML，也很容易阅读。对于奖励积分，您可以在PyPDF2部分中学习所学内容，并使用它从PDF中提取元数据并将其添加到XML中。

导出为JSON

JavaScript Object Notation或JSON是一种易于读写的轻量级数据交换格式。Python json  在其标准库中包含一个模块，允许您以编程方式读取和写入JSON。让我们从上一节中学到的内容，并使用它来创建一个输出JSON而不是XML的导出器脚本：

# json_exporter.py import json import os from miner_text_generator import extract_text_by_page def export_as_json(pdf_path, json_path):     filename = os.path.splitext(os.path.basename(pdf_path))[0]     data = {
    'Filename': filename}     data['Pages'] = []     counter = 1     for page in extract_text_by_page(pdf_path):         text = page[0:100]         page = {
    'Page_{}'.format(counter): text}         data['Pages'].append(page)         counter += 1     with open(json_path, 'w') as fh:         json.dump(data, fh) if __name__ == '__main__':     pdf_path = 'w9.pdf'     json_path = 'w9.json'     export_as_json(pdf_path, json_path)

在这里，我们导入了我们需要的各种库，包括我们的PDFMiner模块。然后我们创建一个接受PDF输入路径和JSON输出路径的函数。JSON基本上是Python中的一个字典，因此我们创建了几个简单的顶级键： Filename  和   Pages 。该 Pages  键映射到一个空列表。接下来，我们遍历PDF的每个页面并提取每个页面的前100个字符。然后我们创建一个字典，其中页码作为键，100个字符作为值，并将其附加到顶级页面列表。最后，我们使用 json  模块的 dump  命令编写文件。 该文件的内容最终看起来像这样：

{
    'Filename': 'w9',  'Pages': [{
    'Page_1': 'Form    W-9(Rev. November 2017)Department of the Treasury  Internal Revenue Service Request for Taxp'},            {
    'Page_2': 'Form W-9 (Rev. 11-2017)Page 2 By signing the filled-out form, you: 1. Certify that the TIN you are g'},            {
    'Page_3': 'Form W-9 (Rev. 11-2017)Page 3 Criminal penalty for falsifying information. Willfully falsifying cert'},            {
    'Page_4': 'Form W-9 (Rev. 11-2017)Page 4 The following chart shows types of payments that may be exempt from ba'},            {
    'Page_5': 'Form W-9 (Rev. 11-2017)Page 5 1. Interest, dividend, and barter exchange accounts opened before 1984'},            {
    'Page_6': 'Form W-9 (Rev. 11-2017)Page 6 The IRS does not initiate contacts with taxpayers via emails. Also, th'}]}

再一次，我们有一些很容易阅读的好输出。如果您愿意，也可以使用PDF的元数据来增强此示例。请注意，输出将根据您要解析每个页面或文档的内容而更改。 现在让我们快速浏览一下如何导出到CSV。

导出为CSV

CSV代表**逗号分隔值**。这是一种非常标准的格式，已经存在了很长时间。关于CSV的好处是Microsoft Excel和LibreOffice会自动在一个漂亮的电子表格中打开它们。如果您想查看原始值，还可以在文本编辑器中打开CSV文件。 Python有一个内置 csv  模块，可用于读取和写入CSV文件。我们将在此处使用它从我们从PDF中提取的文本中创建CSV。我们来看看一些代码：

# csv_exporter.py import csv import os from miner_text_generator import extract_text_by_page def export_as_csv(pdf_path, csv_path):     filename = os.path.splitext(os.path.basename(pdf_path))[0]     counter = 1     with open(csv_path, 'w') as csv_file:         writer = csv.writer(csv_file)         for page in extract_text_by_page(pdf_path):             text = page[0:100]             words = text.split()             writer.writerow(words) if __name__ == '__main__':     pdf_path = 'w9.pdf'     csv_path = 'w9.csv'     export_as_csv(pdf_path, csv_path)

在本例中，我们导入Python的   csv  库。否则，导入与前一个示例相同。在我们的函数中，我们使用CSV文件路径创建CSV文件处理程序。然后我们初始化一个CSV编写器对象，该文件处理程序作为其唯一参数。接下来，我们像以前一样循环遍历PDF的页面。这里唯一的区别是我们将前100个字符分成单个单词。这允许我们将一些实际数据添加到CSV中。如果我们不这样做，那么每一行中只有一个元素，那时它实际上不是一个CSV文件。最后，我们将单词列表写入CSV文件。 这是我得到的结果：

Form,W-9(Rev.,November,2017)Department,of,the,Treasury,Internal,Revenue,Service,Request,for,Taxp Form,W-9,(Rev.,11-2017)Page,2,By,signing,the,filled-out,"form,",you:,1.,Certify,that,the,TIN,you,are,g Form,W-9,(Rev.,11-2017)Page,3,Criminal,penalty,for,falsifying,information.,Willfully,falsifying,cert Form,W-9,(Rev.,11-2017)Page,4,The,following,chart,shows,types,of,payments,that,may,be,exempt,from,ba Form,W-9,(Rev.,11-2017)Page,5,1.,"Interest,","dividend,",and,barter,exchange,accounts,opened,before,1984 Form,W-9,(Rev.,11-2017)Page,6,The,IRS,does,not,initiate,contacts,with,taxpayers,via,emails.,"Also,",th

我认为这个比JSON或XML示例更难阅读，但它并不太糟糕。现在让我们继续看看我们如何从PDF中提取图像。

从PDF中提取图像

不幸的是，没有Python包实际上从PDF中提取图像。 我发现最接近的是一个名为 minecart的项目，声称能够做到这一点，但只适用于Python 2.7。我无法使用我的样本PDF。有一篇关于Ned Batchelder 博客 的文章，讲述了他如何能够从PDF中提取JPG。他的代码如下：

# Extract jpg's from pdf's. Quick and dirty. import sys pdf = file(sys.argv[1], "rb").read() startmark = "ÿØ" startfix = 0 endmark = "ÿÙ" endfix = 2 i = 0 njpg = 0 while True:     istream = pdf.find("stream", i)     if istream 0:         break     istart = pdf.find(startmark, istream, istream+20)     if istart 0:         i = istream+20         continue     iend = pdf.find("endstream", istart)     if iend 0:         raise Exception("Didn't find end of stream!")     iend = pdf.find(endmark, iend-20)     if iend 0:         raise Exception("Didn't find end of JPG!")     istart += startfix     iend += endfix     print("JPG %d from %d to %d" % (njpg, istart, iend))     jpg = pdf[istart:iend]     jpgfile = file("jpg%d.jpg" % njpg, "wb")     jpgfile.write(jpg)     jpgfile.close()     njpg += 1     i = iend

这对我正在使用的PDF也不起作用。评论中有些人声称它适用于某些PDF，并且评论中也有一些更新代码的例子。Stack Overflow上有这些代码的变体，其中一些以某种方式使用PyPDF2。这些都不适合我。 我的建议是使用像 Poppler这样的工具来提取图像。Poppler有一个名为 pdfimages的工具，可以与Python的 子 进程模块一起使用。以下是如何在没有Python的情况下使用它：

pdfimages -all reportlab-sample.pdf images/prefix-jpg

确保 images   已创建文件夹(或您要创建的任何输出文件夹)，因为   pdfimages   它不会为您创建。 让我们编写一个也执行此命令的Python脚本，并确保输出文件夹也存在：

# image_exporter.py import os import subprocess def image_exporter(pdf_path, output_dir):     if not os.path.exists(output_dir):         os.makedirs(output_dir)     cmd = ['pdfimages', '-all', pdf_path,             '{}/prefix'.format(output_dir)]     subprocess.call(cmd)     print('Images extracted:')     print(os.listdir(output_dir)) if __name__ == '__main__':     pdf_path = 'reportlab-sample.pdf'     image_exporter(pdf_path, output_dir='images')

在此示例中，我们导入 subprocess   和 os   模块。如果输出目录不存在，我们尝试创建它。我们使用subprocess的   call   方法来执行   pdfimages 。我们使用   call   因为它会等待 pdfimages   完成运行。您可以使用 Popen   ，但这基本上将在后台运行该过程。最后，我们打印出输出目录的列表，以确认图像是否被提取到它。 互联网上还有一些其他文章引用了一个名为 Wand的库，你可能也想尝试一下。它是一个ImageMagick包装器。还值得注意的是，有一个名为 pypoppler的Python绑定到Poppler ，虽然我无法找到任何进行图像提取的包的示例。

结语

我们在这篇文章中介绍了很多不同的信息。我们了解了几个不同的包，我们可以用它们从PDF中提取文本，如PDFMiner或Slate。我们还学习了如何使用Python的内置库将文本导出为XML，JSON和CSV。最后，我们研究了从PDF导出图像的难题。虽然Python目前没有任何适合此任务的好库，但您可以使用其他工具(如Poppler的   pdfimage  实用程序)解决此问题。

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