从python dataframe中的链接中打开、保存和提取文本PDF

从Python DataFrame中的链接中打开、保存和提取文本PDF的过程可以通过以下步骤完成：

1. 导入所需的库：

import requests
import pandas as pd
import io

1. 创建一个包含链接的DataFrame：

data = {'链接': ['https://example.com/pdf1.pdf', 'https://example.com/pdf2.pdf']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 定义一个函数来打开、保存和提取PDF文本：

def process_pdf(url):
    response = requests.get(url)
    pdf_content = response.content
    
    # 打开PDF文件
    with io.BytesIO(pdf_content) as f:
        # 保存PDF文件
        with open('output.pdf', 'wb') as output:
            output.write(f.read())
        
        # 提取PDF文本
        with open('output.pdf', 'rb') as pdf_file:
            pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
            text = ''
            for page in pdf_reader.pages:
                text += page.extract_text()
    
    return text

1. 使用apply函数将函数应用于DataFrame中的每个链接，并将结果存储在新的列中：

df['文本'] = df['链接'].apply(process_pdf)

在这个过程中，我们使用了requests库来获取链接中的PDF内容，并使用io库来处理字节流。然后，我们使用PyPDF2库来打开、保存和提取PDF文本。最后，我们使用apply函数将处理函数应用于DataFrame中的每个链接，并将结果存储在新的列中。

这个过程的优势是可以方便地从DataFrame中的多个链接中打开、保存和提取PDF文本，适用于需要批量处理PDF文档的场景，比如文档处理、数据分析等。

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