pdfminer3k 是 pdfminer 的 python3 版本，主要用于读取 pdf 中的文本。
pdfplumber 是一个 Python 库，专为从 PDF 文件中提取文本和表格数据而设计。
在大多数常规数据文件中，pdf文件因其特殊的性质导致对其信息进行智能解析、提取、甚至批量化处理造成一定的困难，本期推文就教你如何使用Python第三方库pdfplumber (https://github.com/jsvine/pdfplumber) 对pdf文件进行解析及提取。
PDF是一种便携式文档格式，由Adobe公司设计。因为不受平台限制，且方便保存和传输，所以PDF非常受欢迎。
pdf是一种便携式文档格式，由Adobe公司设计。因为不受平台限制，且方便保存和传输，所以pdf非常受欢迎。
别问我为啥知道2比1好，你试试用1去解析一些带有文字格式的表格，带有复杂的表头的表格，你就知道啦！我在这里并没有在瞎说，而且还得装的的java的，后者只装一个的ImageMagick的就行，而且ImageMagick的很有用的
之前我们介绍了从PDF文件中提取文本内容以及从PDF文件提取图片的方法，除了文本内容与图片，表格也PDF文件中常见的内容，提取表格内容时，我们不再使用PyPDF2库来实现操作，Python有多个库来实现提取表格内容，本文我们将分别介绍多个库提取PDF中表格的操作。
PDF是Portable Document Format的缩写，这类文件通常使用.pdf作为其扩展名。在日常开发工作中，最容易遇到的就是从PDF中读取文本内容以及用已有的内容生成PDF文档这两个任务。
在python中有许多开源的库可以处理Pdf文档，最常用的Pypdf2库可以读取文档，合并，分割pdf文档，但是也有局限性：
本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5196032?contributionType=1 基于ERNIELayout&pdf
本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5196032?contributionType=1 0.问题描述 可以参考issue：
当涉及到处理PDF中的信息时，数据科学家们常常需要面临一项挑战。有些人可能会采用一种可怕的方法，即手动复制和粘贴所需的数据。这种方法不仅效率低下，而且对于长期工作来说是最慢和最低效的方式之一。此外，有些PDF文件可能不容易进行这种手动操作。
这几天想统计一下《中国人文社会科学期刊 AMI 综合评价报告（2018 年）：A 刊评价报告》中的期刊，但是只找到了该报告的PDF版，对于表格的编辑不太方便，于是想到用Python将表格转成Excel格式。
大家有时候会不会有 PDF 转 图片 或是 图片 合成 PDF 的需求，尤其是一些扫描版的手稿、画册、字帖一类的的文档。
1、什么是pdf？ PDF（Portable Document Foramt）是一种便捷式文本格式，由Adobe系统公司开发，其文件可以在任意操作系统中保持原有的文本格式。PDF文件中可以包含图片、文本、多媒体等多种形式的内容。
大中型企业通常会聘用上万名具备不同技能的员工，将他们分配在不同工作岗位上。人力资源部门在人员配置时需要先遍历公司内部职员的简历。当没有员工满足岗位需求时，则需要再遍历已收藏的上万份求职简历。先不论如何收藏管理海量简历，人工筛选简历非常耗时耗力，且容易出错。如何低投入地搭建一套易用、易维护的人力资源管理系统是长期困扰管理人员的难题。
需求：想要提取 PDF 的数据，保存到 Excel 中。虽然是可以直接利用 WPS 将 PDF 文件输出成 Excel，但这个功能是收费的，而且如果将大量 PDF转 Excel 的时候，手动去输出是非常耗时的。我们可以利用 Python 的第三方工具库 pdfplumber 快速完成这个功能。
这两天学习了一些处理 PDF 文档的方法，网上查找资料的过程中发现很多处理 PDF 文件的库，多方尝试后推荐两个比较好用的。若处理对象是 PDF 文档本身，则推荐使用 pypdf2，如对 PDF 文档进行分割, 合并, 插入等操作.若处理对象是 PDF 文档中的文本，表格等内容，则推荐使用 pdfplumber.
PyPDF2 需要去 GitHub 下载 https://github.com/mstamy2/PyPDF2
Python在自动化办公方面有很多实用的第三方库，可以很方便的处理word、excel、ppt、pdf文件，今天我们就学习一下Python处理PDF文档的两个常用库「pdfplumber」、「pypdf2」。
我们接触到的很多文档资料都是以pdf格式存在的，比如：论文，技术文档，标准文件，书籍等。pdf格式使得用机器从中提取信息格外困难。
🏮1 前言 Python在自动化办公方面有很多实用的第三方库，我们可以从官方网https://pypi.org/search/?q=pd找到很多这种第三方库来供给我们使用，这些库可以很方便的处理wor
在python中，有一些可以用来从PDF文件中提取文本内容的包。以下是几个常用的包，有了前辈们的努力, 我们就可以直接使用轮子了, 直接上代码
近日有工作上的需求，需要梳理数据元目录中的多个数据项，数据项条目可能达到1000多个，可以说这个工作量非常巨大，源文件是 word 版本的，无法进行筛选和标记（即使用颜色或者字体去标记之后，每次也需要肉眼去看某一项到底有没有梳理过），如果是 excel 版本就不一样了，已梳理和未梳理的可以很简单的完成分类，并且和其他文件进行比对，用以核实是否已经梳理过。
使用Python提取表格数据需要使用pdfplumber模块，打开CMD，安装代码如下：
今天这篇文章是今年最后一篇文章了，因此也是一篇非常有用的技术文章，你可以现在只了解一下并进行收藏，等你需要用到的时候再拿出来看一看，这样就好了。
PDFPlumb最适合提取电脑生成的PDF，而不是扫描的PDF。 它是在pdfminer和pdfmine.six基础上设计的。
最近不知道写什么了，正好昨天整理了几学期的年级排名，需要pdf转excel，所以百度学习了一下python的pdfplumber库
pdfplumber 是一个开源的 python 工具库 ，它可以轻松的获取 PDF 文本内容、标题、表格、尺寸等各种信息，今天来介绍如何使用它来提取 PDF 中的表格。
微信读书里的电子书有配套的自动音频，而且声音优化的不错，比传统的机械朗读听起来舒服很多
微信读书里的电子书有配套的自动音频，而且声音优化的不错，比传统的机械朗读听起来舒服很多。
获取的边界值 , 并不是绘制该文本的坐标 , 是使用 Paint 在 Canvas 中绘制的文本的真实占用区域 , 如下图红色矩形框所在的区域 , 与文本的相对坐标 , 下图的红色矩形框的 右下角是 ( 0 , 0 ) 坐标位置 ;
在AI盛行的当下，基于文档的本地知识库智能问答系统已经成为当下最受AI从业者欢迎的落地方式。本文旨在收集整理当下AI应用中使用较多的处理pdf的库和开源项目，喜欢的请点赞、收藏。
pdfplumber可用于读PDF文件各页面的文本，之后我们用正则（re）解析之。
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不知大家在工作中有没有过提取pdf表格数据的经历，按照普通人的思维，提取pdf的表格数据的方法可能会选择复制粘贴，但这是一个相当繁杂且重复的工作。而今天我们会讲解如何用python和excel来提取pdf的表格数据，看二者哪个更为方便！
在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格，采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？
4 月 1 日，Infinity宣布端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 开源，仅一天收获上千颗星，到底有何魅力？ 我们来安装体验并从代码层面来分析看看。
本来打算推一篇如何使用 Python 从 PDF 中提取文本内容的文章，但是因为审核原因，公众号上发不出来。尝试排查了一个小时，还是没有搞定，索性就放弃挣扎了。我在这里放出来文章的第一部分，如果有兴趣，可以前往我的 Github 或者码云上查看全文。
试用后发现，pdfplumber提取对这种存在旋转文字的pdf文字提取效果非常糟糕，即使是正常顺序的位置，也出现了交错现象。
随着数字化时代的到来，数据采集变得越来越重要。RPA（Robotic Process Automation）作为一种自动化技术，正在为数据采集带来革命性的改变。本文将揭示RPA在数据采集中的应用，并提供一些实际操作建议，帮助您更高效地进行数据采集。
我们在上一篇文章《Elasticsearch案例：百行代码实现腾讯ES帮助文档的RAG》中给大家介绍了如何通过一个完整的搜索解决方案来快速实现 RAG ，其重点落在效率上 —— 完整而便捷的解决方案套件，使我们整个RAG的构建和上线过程事半功倍。而本文，我们则将重点落在搜索效果上，如何适配各种情况（不同的用户搜索习惯以及可能的缺陷数据），并达到最优效果。
| 导语 腾讯云ES近期上线的8.8.1版本，提供了强大的云端AI增强能力，支持在统一技术栈中完成文本+向量的混合搜索，实现自然语言处理以及与大模型的集成，本文将从向量检索的优势与局限性介绍出发，说明混合搜索的原理、优势及其必要性，并通过效果演示为大家呈现腾讯云ES混合搜索的强大能力。
Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。
1、对于搜狗的接口调用的还是http://ocr.shouji.sogou.com/v2/ocr/json，这个接口识别效果很好，但是对于图片的尺寸有规定。 本人对截取图片进行了尺寸上的优化，保证较小的文字也能识别。具体大家自行测试。 2、腾讯ocr接口，也比较准确，但是速度比较慢。 3、百度ocr接口，精确度还可以，但是标点符号识别不准确，速度一般。 4、有道ocr接口，速度很快平均0.3-0.4秒就可识别出来。但是接口受ip请求的限制。（仅供参考） 软件使用： 1、默认快捷键F4，可以自行修改，在托盘图标右键设置里可以修改。 2、截图之后松开左键即可。 3、截图时按住Ctrl，强制性拆分文字。 说明：如果有问题请及时反馈 链接：https://pan.baidu.com/s/1P2xb9kBwX1gj8j2_APivZw 更新公告：
这个学期如期开课了，虽然是在家里。这学期我导开了一门《高等教育管理专题研究》，一口气给了11个专题。为了对这11个专题的文献分布情况有一个粗略的印象，我觉得都得找相关的文献来看看，但是11个专题都要重新检索一遍，重复性工作让人头秃……于是，我写了个python脚本，自动生成各个主题的关键词和引文分布情况的报告，效果如下图。
扫描件一直受大众青睐，任何纸质资料在扫描之后进行存档，想使用时手机就能打开，省心省力。但是扫描件的优点也恰恰造成了它的一个缺点，因为是通过电子设备扫描，所以出来的是图像，如果想要处理文件上的内容，直接操作是无法实现的。
语音合成（Text To Speech，TTS）技术将文本转化为声音，目前广泛应用于语音助手、智能音箱、地图导航等场景。TTS的实现涉及到语言学、语音学的诸多复杂知识，因合成技术的区别，不同的TTS系统在准确性、自然度、清晰度、还原度等方面也有着不一样的表现，如何从多维度综合评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战。针对TTS前端、后端的存在的问题，选取TTS评测指标，制定各指标评测方法，形成了一套系统的TTS评测方案。
随着信息技术的发展，网络中的信息量成几何级增长逐步成为当今社会的主要特征。准确提取文本关键信息，是搜索引擎等领域的技术基础，而分词作为文本信息提取的第一步则尤为重要。
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