Python将PDF转为TXT

PDFMiner----python的PDF解析器和分析器

1.官方文档：http://www.unixuser.org/~euske/python/pdfminer/index.html

2.特征

• 完全使用python编写。 （适用于2.4或更新版本）
• 解析，分析，并转换成PDF文档。
• PDF-1.7规范的支持。 （几乎）
• 中日韩语言和垂直书写脚本支持。
• 各种字体类型（Type1、TrueType、Type3，和CID）的支持。
• 基本加密（RC4）的支持。
• PDF与HTML转换。
• 纲要（TOC）的提取。
• 标签内容提取。
• 通过分组文本块重建原始的布局。

3.安装

注：使用源码安装，并且处理中日韩语言的时候还需要一个额外的安装步骤

4.用法

4.1解析pdf文件用到的类：

• PDFParser：从一个文件中获取数据
• PDFDocument：保存获取的数据，和PDFParser是相互关联的
• PDFPageInterpreter处理页面内容
• PDFDevice将其翻译成你需要的格式
• PDFResourceManager用于存储共享资源，如字体或图像。

PDFMiner的类之间的关系图：

4.2基本用法

4.2.1解析pdf文件

from pdfminer.pdfparser import PDFParser
from pdfminer.pdfdocument import PDFDocument
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
from pdfminer.pdfpage import PDFTextExtractionNotAllowed
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager
from pdfminer.pdfinterp import PDFPageInterpreter
from pdfminer.pdfdevice import PDFDevice

fp = open('mypdf.pdf', 'rb')
#创建一个PDF文档解析器对象
parser = PDFParser(fp)
#创建一个PDF文档对象存储文档结构
#提供密码初始化，没有就不用传该参数
document = PDFDocument(parser, password)
#检查文件是否允许文本提取
if not document.is_extractable:
    raise PDFTextExtractionNotAllowed
#创建一个PDF资源管理器对象来存储共享资源
rsrcmgr = PDFResourceManager()
#创建一个pdf设备对象
device = PDFDevice(rsrcmgr)
#创建一个PDF解析器对象
interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
#处理文档当中的每个页面
for page in PDFPage.create_pages(document):
    interpreter.process_page(page)

当然这只是进行解析，还可进行布局分析，我的数据就是从这一步的到的

4.2.2布局分析

首先对第一步的代码进行修改和增加

from pdfminer.layout import LAParams
from pdfminer.converter import PDFPageAggregator

# 设定参数进行分析
laparams = LAParams()
# 创建一个PDF页面聚合对象
device = PDFPageAggregator(rsrcmgr, laparams=laparams)
interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
for page in PDFPage.create_pages(document):
    interpreter.process_page(page)
    # 接收该页面的LTPage对象
    layout = device.get_result() 

布局分析返回的PDF文档中的每个页面LTPage对象。这个对象和页内包含的子对象，形成一个树结构

如图所示：

• LTPage :表示整个页。可能会含有LTTextBox，LTFigure，LTImage，LTRect，LTCurve和LTLine子对象。
• LTTextBox:表示一组文本块可能包含在一个矩形区域。注意此box是由几何分析中创建，并且不一定
  表示该文本的一个逻辑边界。它包含LTTextLine对象的列表。使用 get_text（）方法返回的文本内容。
• LTTextLine :包含表示单个文本行LTChar对象的列表。字符对齐要么​​水平或垂直，取决于文本的写入模式。
  get_text（）方法返回的文本内容。
• LTChar
• LTAnno:在文本中实际的字母表示为Unicode字符串（？）。需要注意的是，虽然一个LTChar对象具有实际边界，
  LTAnno对象没有，因为这些是“虚拟”的字符，根据两个字符间的关系（例如，一个空格）由布局分析后插入。
• LTImage:表示一个图像对象。嵌入式图像可以是JPEG或其它格式，但是目前PDFMiner没有放置太多精力在图形对象。
• LTLine:代表一条直线。可用于分离文本或附图。
• LTRect:表示矩形。可用于框架的另一图片或数字。
• LTCurve:表示一个通用的Bezier曲线

4.2.3获得目录（纲要）

from pdfminer.pdfparser import PDFParser
from pdfminer.pdfdocument import PDFDocument

# Open a PDF document.
fp = open('mypdf.pdf', 'rb')
parser = PDFParser(fp)
document = PDFDocument(parser, password)

# Get the outlines of the document.
outlines = document.get_outlines()
for (level,title,dest,a,se) in outlines:
    print (level, title)

5.个人使用

# -*- coding: utf-8 -*-
from pdfminer.pdfparser import PDFParser
from pdfminer.pdfdocument import PDFDocument
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
from pdfminer.pdfpage import PDFTextExtractionNotAllowed
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager
from pdfminer.pdfinterp import PDFPageInterpreter
from pdfminer.pdfdevice import PDFDevice
from pdfminer.layout import *
from pdfminer.converter import PDFPageAggregator
import os
os.chdir(r'F:\test')
fp = open('python.pdf', 'rb')
#来创建一个pdf文档分析器
parser = PDFParser(fp)
#创建一个PDF文档对象存储文档结构
document = PDFDocument(parser)
# 检查文件是否允许文本提取
if not document.is_extractable:
    raise PDFTextExtractionNotAllowed
else:
    # 创建一个PDF资源管理器对象来存储共赏资源
    rsrcmgr=PDFResourceManager()
    # 设定参数进行分析
    laparams=LAParams()
    # 创建一个PDF设备对象
    # device=PDFDevice(rsrcmgr)
    device=PDFPageAggregator(rsrcmgr,laparams=laparams)
    # 创建一个PDF解释器对象
    interpreter=PDFPageInterpreter(rsrcmgr,device)
    # 处理每一页
    for page in PDFPage.create_pages(document):
        interpreter.process_page(page)
        # 接受该页面的LTPage对象
        layout=device.get_result()
        for x in layout:
            if(isinstance(x,LTTextBoxHorizontal)):
                with open('a.txt','a') as f:
                    f.write(x.get_text().encode('utf-8')+'\n')

　文章转自：http://www.bkjia.com/Pythonjc/1073800.html