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在 Python 中高质量解析 PDF 文件，需根据 PDF 类型（文本型、扫描图像型、混合型）和需求（提取文字、表格、图像、保留格式、OCR 等）选择合适的工具。以下是一些主流且高质量的框架和工具，按功能分类推荐：

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🧩 一、纯文本/结构化内容提取（适用于可复制文字的PDF）

1. PyPDF2 / pypdf (官方推荐升级版)

• 简介：轻量级、纯 Python 库，适合提取文本、元数据、拆分合并等。
• 优点：安装简单、API 清晰、活跃维护（pypdf 是 PyPDF2 的继任者）。
• 缺点：对复杂排版、表格支持差；中文可能乱码（需注意编码）。
• 安装：

  pip install pypdf
  

• 示例：

  from pypdf import PdfReaderreader = PdfReader("example.pdf")
  text = ""
  for page in reader.pages:text += page.extract_text() + "\n"
  print(text)
  

✅ 推荐用于简单文本提取或 PDF 操作（如合并、加密）。

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2. pdfplumber

• 简介：基于 pdfminer.six，能提取文本、表格、位置信息、字体大小等，精度高。
• 优点：表格提取能力强、支持坐标定位、适合结构化分析。
• 缺点：速度较慢，内存占用较高。
• 安装：

  pip install pdfplumber
  

• 示例：

  import pdfplumberwith pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:for page in pdf.pages:text = page.extract_text