


Comment extraire du texte de fichiers PDF en Python avec l'API mise à jour de PDFMiner ?
Extracting Text from PDF Files with PDFMiner in Python
In the realm of document processing, PDF files hold a significant position. To extract valuable text data from these files, PDFMiner emerges as a powerful Python library, facilitating seamless text extraction. However, due to recent API updates, outdated examples and documentation pose obstacles for Python developers. This article aims to elucidate the updated approach to text extraction using PDFMiner in Python.
The updated API requires a different method of obtaining text from a PDF file. The code snippet below demonstrates the current approach:
<code class="python">from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter from pdfminer.converter import TextConverter from pdfminer.layout import LAParams from pdfminer.pdfpage import PDFPage from io import StringIO def convert_pdf_to_txt(path): rsrcmgr = PDFResourceManager() retstr = StringIO() codec = 'utf-8' laparams = LAParams() device = TextConverter(rsrcmgr, retstr, codec=codec, laparams=laparams) fp = open(path, 'rb') interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device) password = "" maxpages = 0 caching = True pagenos=set() for page in PDFPage.get_pages(fp, pagenos, maxpages=maxpages, password=password,caching=caching, check_extractable=True): interpreter.process_page(page) text = retstr.getvalue() fp.close() device.close() retstr.close() return text</code>
This optimized example effectively extracts text from a PDF file and returns it as a string variable. It is crucial to note that PDFMiner's structure has undergone revisions, making this code snippet indispensable for extracting text from PDF files with the latest version of the library.
As programming languages and libraries evolve over time, it becomes imperative to embrace the latest updates for optimal performance and functionality. This article provides a comprehensive solution to text extraction from PDF files, leveraging the updated API of PDFMiner in Python. By implementing the provided code snippet, developers can continue to harness PDFMiner's capabilities to effectively extract and process text data from PDF documents.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

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PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.


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