Python pdfminer.six库【PDF解析库】全面使用指南

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pdfminer.six 是 Python 中用于解析 PDF 文档的权威库（支持 Python 3+），它能够提取文本、图片、表格及元数据。以下是从基础到高级的全面讲解：

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一、核心概念

1. 文档结构模型
   PDF 文档由多层对象组成：

   • PDFDocument：整个文档对象
   • PDFPage：单页对象
   • LTTextBox / LTTextLine：文本块/行
   • LTFigure：图像/表格容器
   • LTImage：原始图像数据
   • LTRect：矩形（表格边框）

2. 关键组件

   • Parser：解析PDF二进制结构
   • PDFResourceManager：管理共享资源（字体、颜色）
   • PDFPageInterpreter：解释页面内容
   • Converter：将解释结果转为目标格式（文本/HTML等）
   • Device：接收解释器输出（如 TextConverter）

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二、安装

pip install pdfminer.six

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三、基础文本提取

方法1：使用高级函数（推荐）

from pdfminer.high_level import extract_text

text = extract_text("document.pdf")
print(text)

方法2：手动处理流程（精细控制）

from pdfminer.pdfparser import PDFParser
from pdfminer.pdfdocument import PDFDocument
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from io import StringIO

def extract_text(pdf_path):
    output_string = StringIO()
    with open(pdf_path, 'rb') as f:
        # 初始化
        parser = PDFParser(f)
        doc = PDFDocument(parser)
        rsrcmgr = PDFResourceManager()
        device = TextConverter(rsrcmgr, output_string, laparams=LAParams())
        interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
        
        # 逐页处理
        for page in PDFPage.create_pages(doc):
            interpreter.process_page(page)
    
    return output_string.getvalue()

text = extract_text("document.pdf")

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四、提取结构化内容（布局分析）

from pdfminer.high_level import extract_pages
from pdfminer.layout import LTTextContainer, LTFigure, LTImage

for page_layout in extract_pages("document.pdf"):
    for element in page_layout:
        # 文本块
        if isinstance(element, LTTextContainer):
            print("文本:", element.get_text().strip())
        
        # 图像/表格容器
        elif isinstance(element, LTFigure):
            for item in element:
                if isinstance(item, LTImage):
                    # 处理图像（见下节）
                    pass
        # 其他元素（如线条、矩形）
        elif hasattr(element, 'width'):
            print(f"图形对象: {element}")

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五、提取图片

from pdfminer.image import ImageWriter

def extract_images(pdf_path, output_dir):
    iw = ImageWriter(output_dir)
    for page_layout in extract_pages(pdf_path):
        for element in page_layout:
            if isinstance(element, LTImage):
                # 保存图片并返回文件名
                iw.export_image(element)

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六、提取表格（需自定义逻辑）

库本身不直接支持表格识别，但可通过布局信息重建：

# 示例：检测表格（伪代码）
for element in page_layout:
    if isinstance(element, LTRect):
        # 根据矩形位置推断表格范围
        pass
    if isinstance(element, LTTextContainer):
        # 按坐标对齐文本到单元格
        text = element.get_text()
        bbox = (element.x0, element.y0, element.x1, element.y1)

提示：复杂表格建议结合 camelot 或 tabula-py 库。

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七、处理加密PDF

from pdfminer.pdfdocument import PDFPasswordIncorrect

try:
    text = extract_text("encrypted.pdf", password="mypass")
except PDFPasswordIncorrect:
    print("密码错误！")

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八、调试技巧

1. 查看所有布局对象

for element in extract_pages("doc.pdf"):
    print(element)  # 打印所有对象的类型和坐标

2. 启用详细日志

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

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九、高级应用

生成HTML（保留布局）

from pdfminer.converter import HTMLConverter

with open("output.html", "wb") as out_f:
    HTMLConverter(rsrcmgr, out_f, scale=1.5).process_page(page)

提取字体信息

from pdfminer.pdfpage import PDFPage
from pdfminer.pdfinterp import PDFPageInterpreter

def get_fonts(pdf_path):
    with open(pdf_path, 'rb') as f:
        interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
        for page in PDFPage.get_pages(f):
            interpreter.process_page(page)
            fonts = interpreter.device.page.fonts  # 获取当前页字体

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十、常见问题

1. 中文乱码
   确保安装 cmap 资源：

   from pdfminer.cmapdb import CMapDB
   CMapDB.debug = True  # 调试字符映射
   

2. 性能优化

   • 使用 extract_pages(..., caching=True) 启用缓存
   • 限制解析范围：extract_pages(..., page_numbers=[0, 1, 2])

3. 内容缺失
   检查布局参数 LAParams：

   LAParams(
       line_overlap=0.5,
       char_margin=2.0,
       word_margin=0.1,
       boxes_flow=0.5  # 调整文本流阈值
   )
   

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十一、替代方案

• PyPDF2：简单文本提取（精度低）
• pdfplumber：基于 pdfminer 的增强版（推荐表格提取）
• pymupdf (fitz)：高性能渲染/文本提取

通过掌握 pdfminer.six 的核心流程和布局模型，可灵活应对大多数PDF解析需求。复杂场景建议结合其他库增强功能。