作為數據科學家,我們可能不會拘泥於數據格式。pdf 是可移植文檔格式文件的縮寫,是一個很好的數據來源。有許多組織只在 pdf 中發布數據。隨着人工智能的發展,我們需要更多的數據來進行預測和分類。因此,如果我們忽略 pdf 作為數據源,這可能是一個錯誤。處理 PDF 有點複雜的任務;然而,我們可以利用本教程中討論的 API 來使事情變得更容易。本教程將簡要介紹可供數據科學家使用 Python 編程語言進行 PDF 處理的不同 Python PDF 庫。
所以,讓我們開始吧。
Python 中的一些 PDF 庫
Python 編程語言中有各種各樣的 PDF 庫。在本節中,我們將討論一些最好的 PDF 庫,我們可以使用它們來處理 Python 中的 PDF 文件。這些庫如下:
- pdfmner
- PyPDF4
- Pdfrw
- 石板
- pdf query
PDFMiner 庫
PDFMiner 是 Python 中處理 PDF 的絕妙庫。它易於安裝和使用。該工具用於從 PDF 文檔中提取信息。與其他與 PDF 相關的實用程序不同,它主要集中在檢索和分析文本數據上。 PDFMiner 庫允許程序員提取頁面中文本的精確位置,以及字體或線條等其他細節。它涉及一個 PDF 轉換器,可以將 PDF 文件轉換成其他文本格式(如 HTML)。它有一個可擴展的 PDF 解析器,可以用於文本分析以外的目的。
我們可以使用 pip 安裝程序使用以下命令安裝 PDFMiner 庫:
語法:
$ pip install pdfminer
PyPDF4 庫
PyPDF4 是 Python 中一個相當可擴展的 PDF 庫。它是一個純 python PDF 庫,能夠拆分、組合、裁剪和轉換 PDF 文件的頁面。它還可以插入自定義數據和查看選項以及 PDF 文件的加密和解密功能。我們可以使用這個庫從 pdf 中獲取文本和元數據,以及將整個文件組合在一起。
我們可以使用 pip 安裝程序使用以下命令安裝 PyPDF4 庫:
語法:
$ pip install pypdf4
pdfrw 庫
Pdfrw 是另一個 Python PDF 庫,功能與上面提到的兩個相同。除了這些相似之處,T2 圖書館還有自己的獨特賣點。實際上,API 的需求依賴於用例。
我們可以使用 pip 安裝程序使用以下命令安裝 pdfrw 庫:
語法:
$ pip install pdfrw
石板圖書館
Slate 是另一個 Python PDF 庫,有助於簡化從 PDF 文件中提取文本的過程。這個庫充當了 PDFMiner 庫的包裝器實現。眾所周知,沒有一個 API 是完美的,在 PDFMiner 中存在一些不足;然而, Slate 以一種美麗的方式解決了這些問題。
Slate 提供一個類- PDF。PDF 接受一個類似文件的對象,並將從文檔中提取所有文本,以文本字符串的形式呈現每一頁。
PdF 查詢庫
PDFQuery 庫被認為是最快的 Python 抓取庫之一。它充當了 pdfminer、pyquery 和 lxml 的輕便包裝。它的設計是為了用儘可能少的代碼從多組 pdf 中可靠地提取數據。
我們可以使用 pip 安裝程序使用以下命令安裝 pdfquery 庫:
語法:
$ pip install pdfquery
為什麼用 Python 進行 PDF 處理?
眾所周知,PDF 處理屬於文本分析。有許多文本分析庫或框架僅用像 Python 這樣的編程語言設計,這為文本分析提供了優勢。除此之外,我們永遠不能直接使用現有的機器學習或自然語言處理框架來處理 PDF 文件,除非它們為此提供了明確的接口。我們必須首先將 PDF 轉換為文本,藉助前面提到的任何庫,我們都可以輕鬆實現這一點。
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