jsp技术做网站有什么特点免费软件下载网站入口正能量

专栏导读

• 🌸 欢迎来到Python办公自动化专栏—Python处理办公问题，解放您的双手

• 🏳️‍🌈 博客主页：请点击——> 一晌小贪欢的博客主页求关注

• 👍 该系列文章专栏：请点击——>Python办公自动化专栏求订阅

• 🕷 此外还有爬虫专栏：请点击——>Python爬虫基础专栏求订阅

• 📕 此外还有python基础专栏：请点击——>Python基础学习专栏求订阅

• 文章作者技术和水平有限，如果文中出现错误，希望大家能指正🙏

• ❤️ 欢迎各位佬关注！ ❤️

概述

在日常工作中，我们经常需要从PDF文件中提取表格数据进行分析。手动复制粘贴不仅效率低下，还容易出错。本文将介绍如何使用Python自动化批量提取PDF中的表格数据，并将其转换为可处理的格式。

主要工具库介绍

1. tabula-py

• 优势：专门用于PDF表格提取，功能强大
• 特点：基于Java的tabula库，支持复杂表格结构
• 适用场景：结构化表格，边框清晰的PDF

2. camelot-py

• 优势：高精度表格提取，支持表格质量评估
• 特点：提供多种提取策略，可视化调试
• 适用场景：高质量PDF文档，需要精确提取

3. pdfplumber

• 优势：轻量级，易于使用
• 特点：可以提取文本、表格和图像信息
• 适用场景：简单表格，文本密集型PDF

4. PyMuPDF (fitz)

• 优势：功能全面，性能优秀
• 特点：支持多种PDF操作，包括表格提取
• 适用场景：复杂PDF处理需求

环境准备

安装依赖

# 安装tabula-py（需要Java环境）
pip install tabula-py# 安装camelot-py
pip install camelot-py[cv]# 安装pdfplumber
pip install pdfplumber# 安装PyMuPDF
pip install PyMuPDF# 安装pandas用于数据处理
pip install pandas# 安装其他辅助库
pip install openpyxl xlsxwriter

Java环境配置（tabula-py需要）

# 检查Java版本
java -version# 如果没有Java，需要安装JDK 8或更高版本

方法一：使用tabula-py提取表格

基础用法

import tabula
import pandas as pd
import os
from pathlib import Pathdef extract_tables_with_tabula(pdf_path, output_dir):"""使用tabula-py提取PDF中的表格Args:pdf_path: PDF文件路径output_dir: 输出目录"""try:# 提取所有表格tables = tabula.read_pdf(pdf_path, pages='all', multiple_tables=True)pdf_name = Path(pdf_path).stem# 保存每个表格for i, table in enumerate(tables):if not table.empty:output_file = os.path.join(output_dir, f"{pdf_name}_table_{i+1}.xlsx")table.to_excel(output_file, index=False)print(f"表格 {i+1} 已保存到: {output_file}")return len(tables)except Exception as e:print(f"处理文件 {pdf_path} 时出错: {str(e)}")return 0# 使用示例
pdf_file = "example.pdf"
output_directory = "extracted_tables"
os.makedirs(output_directory, exist_ok=True)table_count = extract_tables_with_tabula(pdf_file, output_directory)
print(f"共提取了 {table_count} 个表格")

高级配置

def advanced_tabula_extraction(pdf_path, output_dir):"""高级tabula提取配置"""try:# 自定义提取参数tables = tabula.read_pdf(pdf_path,pages='all',multiple_tables=True,lattice=True,  # 使用格线检测stream=False,  # 不使用流模式guess=True,    # 自动猜测表格区域pandas_options={'header': 0}  # 设置第一行为表头)pdf_name = Path(pdf_path).stemfor i, table in enumerate(tables):if not table.empty:# 数据清洗table = table.dropna(how='all')  # 删除全空行table = table.dropna(axis=1, how='all')  # 删除全空列# 保存为多种格式base_name = f"{pdf_name}_table_{i+1}"# Excel格式excel_file = os.path.join(output_dir, f"{base_name}.xlsx")table.to_excel(excel_file, index=False)# CSV格式csv_file = os.path.join(output_dir, f"{base_name}.csv")table.to_csv(csv_file, index=False, encoding='utf-8-sig')print(f"表格 {i+1} 已保存: {base_name}")return len(tables)except Exception as e:print(f"处理失败: {str(e)}")return 0

方法二：使用camelot-py提取表格

import camelot
import pandas as pddef extract_tables_with_camelot(pdf_path, output_dir):"""使用camelot-py提取PDF表格"&