PDFText 使用教程

PDFText 使用教程

1. 项目介绍

PDFText 是一个基于 pypdfium2 的开源项目，用于从 PDF 文件中快速提取文本信息。它能够提取出文本的块和行，并提供了丰富的信息，如字体、大小、粗细等。与 PyMuPDF 相比，PDFText 采用了更简单的 Apache-2.0 许可证。这使得它非常适合需要在商业或开源项目中使用 PDF 文本提取功能的开发者。

2. 项目快速启动

在开始使用 PDFText 前，请确保您的系统已经安装了 Python 3.9 或更高版本。接下来，按照以下步骤进行安装和使用：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/VikParuchuri/pdftext.git

# 进入项目目录
cd pdftext

# 安装依赖
pip install .

# 或者使用 poetry 安装（如果已安装 poetry）
poetry install

提取文本

from pdftext.extraction import plain_text_output

# 提取指定 PDF 文件的文本
text = plain_text_output('example.pdf', sort=True, hyphens=True, page_range=[1, 2])

# 输出结果
print(text)

提取结构化文本

from pdftext.extraction import dictionary_output

# 提取指定 PDF 文件的结构化文本
text = dictionary_output('example.pdf', sort=True, page_range=[1, 2], keep_chars=True)

# 输出结果
print(text)

3. 应用案例和最佳实践

提取表格文本

from pdftext.extraction import table_output

# 定义表格坐标和页面大小
table_inputs = [
    {
        "tables": [[5, 10, 10, 20]],
        "img_size": [512, 512]
    }
]

# 提取指定 PDF 文件的表格文本
text = table_output('example.pdf', table_inputs, page_range=[1, 2])

# 输出结果
print(text)

处理大量 PDF 文件

如果需要处理大量 PDF 文件，可以考虑使用多进程来加速提取过程。

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
from pdftext.extraction import plain_text_output

pdfs = ['file1.pdf', 'file2.pdf', 'file3.pdf']

# 使用多进程进行提取
with ProcessPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(plain_text_output, pdfs, [True]*len(pdfs), [True]*len(pdfs), [[1, 2]]*len(pdfs))

# 输出结果
for result in results:
    print(result)

4. 典型生态项目

PDFText 作为一个文本提取工具，可以与其他许多开源项目结合使用，例如：

• 用于自然语言处理的 spaCy 或 NLTK
• 用于数据可视化的 Matplotlib 或 Seaborn
• 用于机器学习的 Scikit-learn 或 TensorFlow

通过将这些工具与 PDFText 结合，可以实现更复杂的数据处理和分析流程。