发票或报告中的关键数据

发布时间：2025-06-24 19:58:11  作者：北方职教升学中心  阅读量：502


  • 解决方法：
    • 手动调整表格边界或策略（如 explicit_bbox和 snap_tolerance）。文档、numpy和 matplotlib）使用，构建完整的数据处理和分析流程。发票或报告中的关键数据。然而，在复杂布局或扫描版 PDF 场景下，其功能可能受限，适当结合 OCR 工具（如 pytesseract）可以实现更全面的解析。

    无论您是新手还是资深开发者，pdfplumber都可以成为处理 PDF 数据的得力助手。

    • importpdfplumberfromPIL importImageimportpytesseract# 使用 pdfplumber 提取图像withpdfplumber.open("scanned.pdf")aspdf:forpage inpdf.pages:page_image =page.to_image()page_image.save("temp_page.png")# OCR 提取文字text =pytesseract.image_to_string(Image.open("temp_page.png"))print("OCR 提取文本：")print(text)

    8. 总结与展望

    pdfplumber是解析 PDF 文档的利器，凭借其高效的文本和表格解析能力，为文档自动化处理提供了极大的便利。

    3. 基本功能介绍

    (1) 打开 PDF 文件

    使用 pdfplumber.open()可以轻松加载 PDF 文件。MySQL）或大数据平台。希望这篇文章为您提供了清晰的思路和实用的代码示例！

    2. 安装 pdfplumber

    安装 pdfplumber非常简单，只需运行以下命令：

    pip installpdfplumber

    同时，它依赖 pillow和 pdfminer.six，安装过程中会自动处理。

  • 提供对 PDF 页面布局的细粒度控制。以下是简单的代码示例：

    importpdfplumber# 打开 PDF 文件withpdfplumber.open("example.pdf")aspdf:print(f"PDF 文档包含 {len(pdf.pages)}页")

    (2) 提取页面中的文本

    可以按页提取 PDF 的纯文本：

    # 提取第一页的文本withpdfplumber.open("example.pdf")aspdf:page =pdf.pages[0]text =page.extract_text()print("第一页文本内容：")print(text)

    (3) 提取表格数据

    如果 PDF 中包含表格，pdfplumber可以将其解析为结构化数据：

    withpdfplumber.open("example.pdf")aspdf:page =pdf.pages[0]table =page.extract_table()print("表格内容：")forrow intable:print(row)

    4. 高级功能与应用

    (1) 处理特定页面或区域

    pdfplumber提供了对页面布局的精确控制，可以提取特定区域的内容。

  • 集成机器学习：将解析结果作为训练数据，开发文档分类或表单智能识别模型。
  • 使用其他表格解析工具（如 Tabula）结合 pdfplumber。
  • 解决方法：结合 pdfminer或导出页面为图片后用 OCR 工具（如 pytesseract）。在未来的数据处理项目中，您一定能感受到它的强大与灵活性。

    1. 什么是 pdfplumber？

    pdfplumber是基于 pdfminer.six的 Python 库，它提供了更高级和友好的接口，适合处理以下任务：

    • 提取 PDF 文档中的 纯文本和 图片。

    • (2) 无法提取嵌套文本

    • 原因：某些 PDF 文档采用复杂的嵌套格式。

      轻松解析 PDF 文档：深入了解 Python 的 pdfplumber库

      PDF 是一种常见的文件格式，广泛用于报告、表格解析等场景中的应用。

      未来扩展

      • 与大数据工具结合：将解析结果直接存入数据库（如 MongoDB、

      7. 实践与扩展

      在实际应用中，pdfplumber通常结合其他 Python 库（如 pandas、然而，如何高效解析 PDF 内容（尤其是文本和表格），一直是开发者面临的挑战。

      在本文中，我们将详细介绍 pdfplumber的功能和使用方法，并通过实际示例展示其在文本提取、表单等领域。

    importpdfplumberimportpandas aspdimportmatplotlib.pyplot asplt# 提取表格并清洗数据withpdfplumber.open("report.pdf")aspdf:table =pdf.pages[0].extract_table()df =pd.DataFrame(table[1:],columns=table[0])# 转换列类型df['Value']=pd.to_numeric(df['Value'])# 数据可视化df.plot(x='Category',y='Value',kind='bar',legend=False,title="Report Analysis")plt.xlabel("Category")plt.ylabel("Value")plt.show()

    (3) OCR 增强

    • 对于扫描版 PDF 或图片型 PDF，结合 pytesseract进行 OCR 处理，弥补纯文字解析的不足。
    • 构建全自动工作流：与调度工具（如 Airflow）集成，实现文档处理流水线。以下是一些扩展应用场景的示例：

      (1) 文档处理自动化

      • 使用 pdfplumber批量提取合同、
      importpdfplumberimportpandas aspd# 批量提取发票编号和日期data =[]withpdfplumber.open("invoices.pdf")aspdf:forpage inpdf.pages:text =page.extract_text()if"Invoice Number:"intext and"Date:"intext:invoice_number =text.split("Invoice Number:")[1].split("\n")[0].strip()date =text.split("Date:")[1].split("\n")[0].strip()data.append({"Invoice Number":invoice_number,"Date":date})# 转为 DataFramedf =pd.DataFrame(data)print(df)df.to_csv("invoices.csv",index=False)

      (2) 表格数据清洗与可视化

      • 使用 pdfplumber提取 PDF 表格后，可结合 matplotlib或 seaborn进行数据可视化。
      • 精确解析 表格数据。例如，提取页面顶部的一部分文本：

        # 提取特定区域的文本 (x0, y0, x1, y1)withpdfplumber.open("example.pdf")aspdf:page =pdf.pages[0]cropped =page.within_bbox((0,0,500,100))text =cropped.extract_text()print("页面顶部的文本：")print(text)

        (2) 提取图像

        除了文本和表格，pdfplumber还支持提取嵌入的图片：

        withpdfplumber.open("example.pdf")aspdf:page =pdf.pages[0]forimg inpage.images:print(f"图片信息：{img}")

        (3) 导出页面的像素级图片

        可以将页面导出为图片，方便进一步处理：

        fromPIL importImagewithpdfplumber.open("example.pdf")aspdf:page =pdf.pages[0]page_image =page.to_image(resolution=150)# 分辨率 150 DPIpage_image.save("page_image.png")

        (4) 自定义表格解析

        有时自动表格解析可能不准确，您可以通过手动调整表格边界来解析表格：

        withpdfplumber.open("example.pdf")aspdf:page =pdf.pages[0]# 定义表格区域 (x0, y0, x1, y1)table =page.extract_table({"vertical_strategy":"lines","horizontal_strategy":"lines","intersection_x_tolerance":5,"intersection_y_tolerance":5,})print("手动解析表格：")forrow intable:print(row)

        5. 示例应用场景

        (1) 批量提取 PDF 文本

        importosimportpdfplumber# 批量处理多个 PDF 文件pdf_dir ="pdf_folder"output_dir ="text_output"os.makedirs(output_dir,exist_ok=True)forfile_name inos.listdir(pdf_dir):iffile_name.endswith(".pdf"):withpdfplumber.open(os.path.join(pdf_dir,file_name))aspdf:all_text =""forpage inpdf.pages:all_text +=page.extract_text()withopen(os.path.join(output_dir,f"{file_name}.txt"),"w",encoding="utf-8")asf:f.write(all_text)

        (2) 从发票中提取关键信息

        importpdfplumber# 提取发票中的特定信息withpdfplumber.open("invoice.pdf")aspdf:page =pdf.pages[0]text =page.extract_text()if"Invoice Number:"intext:invoice_number =text.split("Invoice Number:")[1].split("\n")[0].strip()print(f"发票号：{invoice_number}")

        6. 注意事项与常见问题

        (1) 表格解析不准确

        • 原因：表格线条不清晰或页面布局复杂。
        • 结合 pandas将提取的数据结构化存储，方便进一步分析。pdfplumber是一个强大的 Python 库，专门用于从 PDF 文件中提取结构化数据，功能强大且易于使用。