Python中的PDF文本提取:使用fitz和wxPython库(带进度条)

本文介绍了一个使用Python和wxPython编写的工具,通过FilePickerCtrl和DirPickerCtrl选择PDF和输出路径,利用fitz库提取PDF文本,并实时显示进度。

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引言:

处理大量PDF文档的文本提取任务可能是一项繁琐的工作。本文将介绍一个使用Python编写的工具,可通过简单的操作一键提取大量PDF文档中的文本内容,极大地提高工作效率。

import wx
import pathlib
import fitz

class PDFExtractor(wx.Frame):
    def __init__(self, parent, title):
        super(PDFExtractor, self).__init__(parent, title=title, size=(400, 200))
        
        panel = wx.Panel(self)
        vbox = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
        
        self.file_picker = wx.FilePickerCtrl(panel, style=wx.FLP_DEFAULT_STYLE | wx.FLP_USE_TEXTCTRL)
        self.save_picker = wx.DirPickerCtrl(panel, style=wx.DIRP_DEFAULT_STYLE | wx.DIRP_USE_TEXTCTRL)
        self.extract_button = wx.Button(panel, label="提取")
        
        self.extract_button.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_extract)
        
        vbox.Add(wx.StaticText(panel, label="选择PDF文件:"), 0, wx.ALL | wx.EXPAND, 5)
        vbox.Add(self.file_picker, 0, wx.ALL | wx.EXPAND, 5)
        vbox.Add(wx.StaticText(panel, label="选择输出路径:"), 0, wx.ALL | wx.EXPAND, 5)
        vbox.Add(self.save_picker, 0, wx.ALL | wx.EXPAND, 5)
        vbox.Add(self.extract_button, 0, wx.ALL | wx.CENTER, 5)
        
        panel.SetSizer(vbox)
        
    def on_extract(self, event):
        pdf_path = self.file_picker.GetPath()
        save_path = self.save_picker.GetPath()
        
        if pdf_path and save_path:
            progress_dialog = wx.ProgressDialog("提取进度", "正在提取...", maximum=100, parent=self)
            
            try:
                with fitz.open(pdf_path) as doc:
                    total_pages = len(doc)
                    progress = 0
                    
                    for index, page in enumerate(doc):
                        text = page.get_text()
                        output_file = pathlib.Path(save_path) / f"page_{index + 1}.txt"
                        output_file.write_text(text, encoding="utf-8")
                        
                        progress = int((index + 1) / total_pages * 100)
                        progress_dialog.Update(progress, f"正在提取第 {index + 1} 页 / 共 {total_pages} 页")
                        
                    progress_dialog.Update(100, "提取完成!")
                    wx.MessageBox("提取完成!", "成功", wx.OK | wx.ICON_INFORMATION)
            except Exception as e:
                wx.MessageBox(str(e), "错误", wx.OK | wx.ICON_ERROR)
            finally:
                progress_dialog.Destroy()
        else:
            wx.MessageBox("请选择PDF文件和输出路径!", "错误", wx.OK | wx.ICON_ERROR)

def main():
    app = wx.App()
    frame = PDFExtractor(None, "PDF提取器")
    frame.Show()
    app.MainLoop()

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个示例中,我们创建了一个wx.ProgressDialog对象,用于显示提取进度。在提取每一页的文本时,我们使用enumerate函数获取当前页的索引,并根据总页数计算提取进度的百分比。然后,我们使用progress_dialog.Update方法更新进度条的进度和显示的文本。

请注意,由于提取过程可能需要一些时间,所以我们使用进度条对话框来显示进度并阻止用户的交互。在提取完成后,进度条对话框会自动关闭。

其中:

1)文档选择: 

      self.file_picker = wx.FilePickerCtrl(panel, style=wx.FLP_DEFAULT_STYLE | wx.FLP_USE_TEXTCTRL)

2、文件夹选择:     

   self.save_picker = wx.DirPickerCtrl(panel, style=wx.DIRP_DEFAULT_STYLE | wx.DIRP_USE_TEXTCTRL)

3、进度显示:

progress = int((index + 1) / total_pages * 100)
                        progress_dialog.Update(progress, f"正在提取第 {index + 1} 页 / 共 {total_pages} 页")
                        
                    progress_dialog.Update(100, "提取完成!")

4、最重要的:获得pdf中的文本:

with fitz.open(pdf_path) as doc:
     total_pages = len(doc)
     progress = 0
                    
     for index, page in enumerate(doc):
         text = page.get_text()
         output_file = pathlib.Path(save_path) / f"page_{index + 1}.txt"
         output_file.write_text(text, encoding="utf-8")

结果如下:

  

<think>好的,我现在需要回答用户关于如何用PythonPDF文件中提取文本的最佳方法的问题。首先,我得回顾一下用户提供的参考信息。用户提到他们使用pdfminer,具体是pdfminer.high_level模块中的extract_text函数来提取PDF文本,并将结果保存到txt文件中。用户现在想知道最佳方法,可能需要比较不同的,分析它们的优缺点,然后给出建议。 首先,我需要了解当前常用的Python有哪些,除了pdfminer之外,还有PyPDF2、PyMuPDFpdfplumber等。每个的特点不同,比如PyPDF2可能更轻量,但处理复杂格式可能不够好;PyMuPDF(也就是fitz)速度快,支持多种格式;pdfplumber擅长处理表格数据。另外,商业如Adobe的API可能更强大,但用户可能需要免费方案。 接下来,我需要考虑用户的具体需求。用户可能关心提取的准确性、处理速度、对加密PDF的支持、是否能够处理扫描件(OCR)等。根据用户提供的参考代码,他们处理的是文本PDF,不是扫描件,所以可能不需要OCR功能。但用户可能希望了解全面的信息,包括如何处理扫描件中的文本。 然后,我需要组织这些信息,分点介绍各个,比较它们的优缺点,并给出使用示例。比如,pdfminer适合解析复杂的PDF结构,但速度较慢;PyMuPDF速度快,适合简单提取pdfplumber适合表格;PyPDF2适合基本操作。对于扫描件,可能需要Tesseract OCR结合pdf2image先转换图片再识别。 同时,要确保回答符合用户之前的要求:使用中文,行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但这个问题可能不涉及数学公式,所以可能不需要。还要生成相关问题,放在最后。 另外,注意引用用户提供的参考信息中的代码作为例子,说明pdfminer的使用方法,并提到这是站内引用[^1]。可能需要补充其他的代码示例,比如PyMuPDFpdfplumber的简单用法,让用户比较。 最后,总结推荐的最佳实践,根据不同的使用场景推荐不同的,比如普通文本PyMuPDF,复杂结构用pdfminer,表格用pdfplumber,扫描件用OCR方案。同时提醒用户注意PDF的类型,是否是加密的,是否需要保留格式等。 在生成问题时,可以围绕如何选择、处理加密PDF提取表格数据、处理扫描件等方面提问,帮助用户进一步探索。 现在需要检查是否有遗漏的点,比如是否提到了安装方法,是否需要代码示例的正确性,以及是否符合LaTeX语法要求。但这个问题可能不需要数学公式,所以这部分可能没有问题。需要确保所有行内代码用反引号包裹,代码块用三个反引号并注明语言。 总结步骤: 1. 介绍常用,分点说明特点、优缺点、代码示例。 2. 提供针对不同场景的最佳选择建议。 3. 处理扫描件的OCR方案。 4. 生成相关问题。</think>### 如何用PythonPDF文件中提取文本的最佳方法Python提取PDF文本的常用包括`pdfminer`、`PyMuPDF`、`pdfplumber``PyPDF2`。以下是各的对比及最佳实践: --- #### 1. **pdfminer** - **特点**:解析复杂PDF结构能力强,支持提取精确的文本位置信息。 - **适用场景**:文本PDF、需要分析布局的文档。 - **代码示例**: ```python from pdfminer.high_level import extract_text text = extract_text("input.pdf") print(text) ``` [^1] - **优点**:准确率高,支持中文字符。 - **缺点**:速度较慢,API较复杂。 --- #### 2. **PyMuPDFfitz)** - **特点**:速度最快,支持文本、图像元数据提取。 - **适用场景**:快速提取文本或需要处理大量文件。 - **代码示例**: ```python import fitz doc = fitz.open("input.pdf") text = "" for page in doc: text += page.get_text() print(text) ``` - **优点**:性能优异,支持加密PDF。 - **缺点**:对复杂布局处理较弱。 --- #### 3. **pdfplumber** - **特点**:专注于表格格式提取,可视化调试工具。 - **适用场景**:含表格、图表或需要保留格式的PDF。 - **代码示例**: ```python import pdfplumber with pdfplumber.open("input.pdf") as pdf: text = "" for page in pdf.pages: text += page.extract_text() print(text) ``` - **优点**:表格提取能力强。 - **缺点**:依赖`pdfminer`内核,速度较慢。 --- #### 4. **PyPDF2** - **特点**:轻量级,支持合并、拆分等基础操作。 - **适用场景**:简单文本提取PDF文件操作。 - **代码示例**: ```python from PyPDF2 import PdfReader reader = PdfReader("input.pdf") text = "" for page in reader.pages: text += page.extract_text() print(text) ``` - **优点**:安装简单,功能基础。 - **缺点**:对复杂PDF支持差。 --- ### **最佳实践推荐** - **普通文本提取**:优先使用`PyMuPDF`(速度最快)。 - **复杂布局或中文PDF**:选择`pdfminer`(准确率高)[^1]。 - **表格数据提取**:使用`pdfplumber`。 - **扫描件/图片型PDF**:需结合OCR工具(如`pytesseract`+`pdf2image`)。 --- ### **处理扫描件PDF的OCR方案** 若PDF为扫描图像,需先将页面转为图片,再用OCR识别: ```python from pdf2image import convert_from_path import pytesseract # 将PDF转为图片 images = convert_from_path("scanned.pdf") text = "" for img in images: text += pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim') # 中文识别 print(text) ``` ---
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