今天的具體內容將會從以下幾個小節展開:
上述操作比較常用,也可以解決較多的辦公內容,以下直接開始本節內容:
Python 操作PDF 會用到兩個函式庫,分別是:PyPDF2 和pdfplumber。
其中 PyPDF2 可以更好的讀取、寫入、分割、合併PDF文件,而 pdfplumber 可以更好的讀取 PDF 文件中內容和提取 PDF 中的表格。
對應的官網分別是:
由於這兩個函式庫都不是Python 的標準函式庫,所以在使用前都需要另外安裝。
win r 後輸入cmd 開啟command 窗口,依序輸入如下指令進行安裝:
#安裝完成後顯示success 則表示安裝成功。
將一個完整的PDF 分割成幾個小的PDF,因為主要涉及到PDF 整體的操作,所以本小節需要用到PyPDF2 這個函式庫。
拆分的大概思路如下:
需要注意的是,在分割的過程中,可以手動設定間隔,例如:每5頁儲存成一個小型的PDF 檔案。
拆分的代碼如下:
import os from PyPDF2 import PdfFileWriter, PdfFileReader def split_pdf(filename, filepath, save_dirpath, step=5): """ 拆分PDF为多个小的PDF文件, @param filename:文件名 @param filepath:文件路径 @param save_dirpath:保存小的PDF的文件路径 @param step: 每step间隔的页面生成一个文件,例如step=5,表示0-4页、5-9页...为一个文件 @return: """ if not os.path.exists(save_dirpath): os.mkdir(save_dirpath) pdf_reader = PdfFileReader(filepath) # 读取每一页的数据 pages = pdf_reader.getNumPages() for page in range(0, pages, step): pdf_writer = PdfFileWriter() # 拆分pdf,每 step 页的拆分为一个文件 for index in range(page, page+step): if index < pages: pdf_writer.addPage(pdf_reader.getPage(index)) # 保存拆分后的小文件 save_path = os.path.join(save_dirpath, filename+str(int(page/step)+1)+'.pdf') print(save_path) with open(save_path, "wb") as out: pdf_writer.write(out) print("文件已成功拆分,保存路径为:"+save_dirpath) split_pdf(filename, filepath, save_dirpath, step=5)
以「易方達中小型股混合型證券投資基金2020年中期報告」為例,整個PDF 文件一共46 頁,每5頁為間隔,最終生成了10個小的PDF 文件。
比起拆分來,合併的想法更簡單:
對應的程式碼比較簡單:
import os from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter def concat_pdf(filename, read_dirpath, save_filepath): """ 合并多个PDF文件 @param filename:文件名 @param read_dirpath:要合并的PDF目录 @param save_filepath:合并后的PDF文件路径 @return: """ pdf_writer = PdfFileWriter() # 对文件名进行排序 list_filename = os.listdir(read_dirpath) list_filename.sort(key=lambda x: int(x[:-4].replace(filename, ""))) for filename in list_filename: print(filename) filepath = os.path.join(read_dirpath, filename) # 读取文件并获取文件的页数 pdf_reader = PdfFileReader(filepath) pages = pdf_reader.getNumPages() # 逐页添加 for page in range(pages): pdf_writer.addPage(pdf_reader.getPage(page)) # 保存合并后的文件 with open(save_filepath, "wb") as out: pdf_writer.write(out) print("文件已成功合并,保存路径为:"+save_filepath) concat_pdf(filename, read_dirpath, save_filepath)
涉及到特定的PDF 內容操作,本小節需要用到pdfplumber 這個庫。
在進行文字擷取的時候,主要用到 extract_text 這個函數。
具體程式碼如下:
import os import pdfplumber def extract_text_info(filepath): """ 提取PDF中的文字 @param filepath:文件路径 @return: """ with pdfplumber.open(filepath) as pdf: # 获取第2页数据 page = pdf.pages[1] print(page.extract_text()) # 提取文字内容 extract_text_info(filepath)
可以看到,直接透過下標即可定位到對應的頁碼,從而透過 extract_text 函數提取該也的所有文字。
而如果想要提取所有頁的文字,只需要改成:
with pdfplumber.open(filepath) as pdf: # 获取全部数据 for page in pdf.pages print(page.extract_text())
例如,提取「易方達中小盤混合型證券投資基金2020年中期報告」 第一頁的內容時,原始檔案是這樣的:
執行程式碼後提取出來是這樣的:
同樣的,本節是具體內容的操作,所以也需要用到pdfplumber 這個函式庫。
和提取文字十分類似的是,提取表格內容只是將 extract_text 函數換成了 extract_table 函數。
對應的程式碼如下:
import os import pandas as pd import pdfplumber def extract_table_info(filepath): """ 提取PDF中的图表数据 @param filepath: @return: """ with pdfplumber.open(filepath) as pdf: # 获取第18页数据 page = pdf.pages[17] # 如果一页有一个表格,设置表格的第一行为表头,其余为数据 table_info = page.extract_table() df_table = pd.DataFrame(table_info[1:], columns=table_info[0]) df_table.to_csv('dmeo.csv', index=False, encoding='gbk') # 提取表格内容 extract_table_info(filepath)
上面程式碼可以取得到第 18 頁的第一個表格內容,並且將其儲存為 csv 檔案存在本機。
因為讀取的表格會被存成二維數組,而多個二維數組就組成一個三維數組。
遍歷這個三位數組,就可以得到該頁的每一個表格數據,對應的將 extract_table 函數 改成 extract_tables 即可。
具體代碼如下:
# 如果一页有多个表格,对应的数据是一个三维数组 tables_info = page.extract_tables() for index in range(len(tables_info)): # 设置表格的第一行为表头,其余为数据 df_table = pd.DataFrame(tables_info[index][1:], columns=tables_info[index][0]) print(df_table) # df_table.to_csv('dmeo.csv', index=False, encoding='gbk')
以「易方達中小型股混合型證券投資基金2020年中期報告」 第xx 頁的第一個表格為例:
來源文件中的表格是這樣的:
提取並存入excel 之後的表格是這樣的:
提取 PDF 中的图片和将 PDF 转存为图片是不一样的(下一小节),需要区分开。
提取图片:顾名思义,就是将内容中的图片都提取出来;
转存为图片:则是将每一页的 PDF 内容存成一页一页的图片,下一小节会详细说明
转存为图片中,需要用到一个模块叫 fitz,fitz 的最新版 1.18.13,非最新版的在部分函数名称上存在差异,代码中会标记出来
使用 fitz 需要先安装 PyMuPDF 模块,安装方式如下:
提取图片的整体逻辑如下:
实现的具体代码如下:
import os import re import fitz def extract_pic_info(filepath, pic_dirpath): """ 提取PDF中的图片 @param filepath:pdf文件路径 @param pic_dirpath:要保存的图片目录路径 @return: """ if not os.path.exists(pic_dirpath): os.makedirs(pic_dirpath) # 使用正则表达式来查找图片 check_XObject = r"/Type(?= */XObject)" check_Image = r"/Subtype(?= */Image)" img_count = 0 """1. 打开pdf,打印相关信息""" pdf_info = fitz.open(filepath) # 1.16.8版本用法 xref_len = doc._getXrefLength() # 最新版本 xref_len = pdf_info.xref_length() # 打印PDF的信息 print("文件名:{}, 页数: {}, 对象: {}".format(filepath, len(pdf_info), xref_len-1)) """2. 遍历PDF中的对象,遇到是图像才进行下一步,不然就continue""" for index in range(1, xref_len): # 1.16.8版本用法 text = doc._getXrefString(index) # 最新版本 text = pdf_info.xref_object(index) is_XObject = re.search(check_XObject, text) is_Image = re.search(check_Image, text) # 如果不是对象也不是图片,则不操作 if is_XObject or is_Image: img_count += 1 # 根据索引生成图像 pix = fitz.Pixmap(pdf_info, index) pic_filepath = os.path.join(pic_dirpath, 'img_' + str(img_count) + '.png') """pix.size 可以反映像素多少,简单的色素块该值较低,可以通过设置一个阈值过滤。以阈值 10000 为例过滤""" # if pix.size < 10000: # continue """三、 将图像存为png格式""" if pix.n >= 5: # 先转换CMYK pix = fitz.Pixmap(fitz.csRGB, pix) # 存为PNG pix.writePNG(pic_filepath) # 提取图片内容 extract_pic_info(filepath, pic_dirpath)
以本节示例的“易方达中小盘混合型证券投资基金2020年中期报告” 中的图片为例,代码运行后提取的图片如下:
这个结果和文档中的共 1 张图片的结果符合。
转换为照片比较简单,就是将一页页的 PDF 转换为一张张的图片。大致过程如下:
首先需要安装对应的库,最新的 pdf2image 库版本应该是 1.14.0。
它的 github地址 为:https://github.com/Belval/pdf2image ,感兴趣的可以自行了解。
安装方式如下:
对于不同的平台,需要安装相应的组件,这里以 windows 平台和 mac 平台为例:
Windows 平台
对于 windows 用户需要安装 poppler for Windows,安装链接是:http://blog.alivate.com.au/poppler-windows/
另外,还需要添加环境变量, 将 bin 文件夹的路径添加到环境变量 PATH 中。
Mac
对于 mac 用户,需要安装 poppler for Mac,具体可以参考这个链接:http://macappstore.org/poppler/
详细代码如下:
import os from pdf2image import convert_from_path, convert_from_bytes def convert_to_pic(filepath, pic_dirpath): """ 每一页的PDF转换成图片 @param filepath:pdf文件路径 @param pic_dirpath:图片目录路径 @return: """ print(filepath) if not os.path.exists(pic_dirpath): os.makedirs(pic_dirpath) images = convert_from_bytes(open(filepath, 'rb').read()) # images = convert_from_path(filepath, dpi=200) for image in images: # 保存图片 pic_filepath = os.path.join(pic_dirpath, 'img_'+str(images.index(image))+'.png') image.save(pic_filepath, 'PNG') # PDF转换为图片 convert_to_pic(filepath, pic_dirpath)
以本节示例的“易方达中小盘混合型证券投资基金2020年中期报告” 中的图片为例,该文档共 46 页,保存后的 PDF 照片如下:
一共 46 张图片
添加水印后的效果如下:
在制作水印的时候,可以自定义水印内容、透明度、斜度、字间宽度等等,可操作性比较好。
前面专门写过一篇文章,讲的特别详细:Python快速给PDF文件添加自定义水印。
你可能在打开部分 PDF 文件的时候,会弹出下面这个界面:
这种就是 PDF 文件被加密了,在打开的时候需要相应的密码才行。
本节所提到的也只是基于 PDF 文档的加密解密,而不是所谓的 PDF 密码破解。
在对 PDF 文件加密需要使用 encrypt 函数,对应的加密代码也比较简单:
import os from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter def encrypt_pdf(filepath, save_filepath, passwd='xiaoyi'): """ PDF文档加密 @param filepath:PDF文件路径 @param save_filepath:加密后的文件保存路径 @param passwd:密码 @return: """ pdf_reader = PdfFileReader(filepath) pdf_writer = PdfFileWriter() for page_index in range(pdf_reader.getNumPages()): pdf_writer.addPage(pdf_reader.getPage(page_index)) # 添加密码 pdf_writer.encrypt(passwd) with open(save_filepath, "wb") as out: pdf_writer.write(out) # 文档加密 encrypt_pdf(filepath, save_filepath, passwd='xiaoyi')
代码执行成功后再次打开 PDF 文件则需要输入密码才行。
根据这个思路,破解 PDF 也可以通过暴力求解实现,例如:通过本地密码本一个个去尝试,或者根据数字+字母的密码形式循环尝试,最终成功打开的密码就是破解密码。
另外,针对已经加密的 PDF 文件,也可以使用 decrypt 函数进行解密操作。
解密代码如下:
def decrypt_pdf(filepath, save_filepath, passwd='xiaoyi'): """ 解密 PDF 文档并且保存为未加密的 PDF @param filepath:PDF文件路径 @param save_filepath:解密后的文件保存路径 @param passwd:密码 @return: """ pdf_reader = PdfFileReader(filepath) # PDF文档解密 pdf_reader.decrypt('xiaoyi') pdf_writer = PdfFileWriter() for page_index in range(pdf_reader.getNumPages()): pdf_writer.addPage(pdf_reader.getPage(page_index)) with open(save_filepath, "wb") as out: pdf_writer.write(out) # 文档解密 decrypt_pdf(filepath, save_filepath, passwd='xiaoyi')
解密完成后的 PDF 文档打开后不再需要输入密码,如需加密可再次执行加密代码。
以上就是 Python 操作 PDF 的全部内容,文中贴出的代码都已经测试过,可正常运行。
以上是Python 辦公室自動化之 PDF 的詳細操作的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!