Python抓取PDF数据主要依赖以下库，根据需求选择合适工具：

一、基础文本提取

1. pdfplumber

   • 优势：支持表格和复杂布局提取，功能比PyPDF2更强大。 - 示例代码：

     import pdfplumber
     def extract_text(pdf_path):
         with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
             all_text = ""
             for page in pdf.pages:
                 text = page.extract_text()
                 all_text += text + "\n"
             return all_text
     

   • 适用场景：纯文本或表格为主的PDF文件。

2. PyMuPDF（fitz）

   • 优势：高性能，能保留文本顺序和排版，避免乱码。 - 示例代码：

     import fitz
     doc = fitz.open("example.pdf")
     for page_num in range(len(doc)):
         page = doc[page_num]
         text = page.get_text()
         print(f"Page {page_num+1}:\n{text}")
     

   • 适用场景：需要保留原始排版的PDF文件。

二、表格数据提取

1. tabula-py

   • 优势：基于Java的Tabula库，支持多页面、多表格提取。

   • 示例代码：

     import tabula
     file_path = 'example.pdf'
     tables = tabula.read_pdf(file_path, pages='all', multiple_tables=True)
     for table in tables:
         print(table)
     

   • 适用场景：结构化表格为主的PDF文件。

2. PDFMiner

   • 优势：解析能力强，可提取文本、图像和元数据。 - 示例代码：

     from pdfminer.high_level import extract_text
     pdf_file = 'example.pdf'
     text = extract_text(pdf_file)
     print(text)
     

   • 适用场景：复杂布局或包含图像的PDF文件。

三、混合内容处理

• 结合OCR（pytesseract） ：适用于包含图片的PDF，需先使用Tika或Spire.PDF提取图片，再通过OCR识别文本。

四、注意事项

• 依赖安装 ：根据选择的库安装对应依赖（如Java、Tika等）。

• 性能优化 ：处理大文件时，可考虑分页提取或使用多线程加速。