使用Python提取和读取PDF文件中的内容全方案与示例代码

目录

• 导语
• 这篇文章能帮你解决什么？
• 一、快速选型：你的目标 ➜ 用哪套库
• 二、环境准备
• 三、方案详解 + 最少代码
• 1）pypdf：三行出文本，简单稳定
• 2）pdfminer.six / pdfplumber：坐标级控制，布局友好
• 3）PyMuPDF（fitz）：速度快、输出多样（blocks/dict/html/json）
• 4）表格抽取：Camelot / tabula-py
• 5）扫描件 OCR：两条路线
• 6）通用解析：Apache Tika
• 7）pypdfium2：基于 PDFium 的渲染/文本搜索
• 8）附件、元数据、表单、注释、书签
• 四、区域抽取（ROI）：只要页面某块内容
• 五、后处理与清洗（实战很关键）
• 六、性能与稳定性
• 七、常见坑
• 八、一个“通用抽取器”脚手架（自动决策 + 结构化输出）
• 九、更多进阶：你或许会用到的“技巧包”
• 十、结语：选对工具 + 正确预处理 = 事半功倍

导语

想把 PDF 里的文本、表格、图片、注释/表单、附件、元数据一次搞定？本教程手把手用 python 搭建“PDF 内容抽取”全流程：pypdf、pdfminer.six、pdfplumber、PyMuPDF、Camelot/tabula-py、pypdfium2、pikepdf、OCRmyPDF/Tesseract、Apache Tika 等主流方案全覆盖，含可运行代码、实战参数与常见坑。适用于知识库构建、合同/发票解析、RAG/向量化、数据标注、自动化批处理，对接 ChatGPT / Claude / Gemini / Perplexity / Kimi / 通义千问 / Copilot 等 AI 搜索与问答系统。

• “用 Python 精确按坐标提取 PDF 指定区域（页眉/表格/签名栏）的示例代码？”
• “扫描件 PDF 如何用 OCRmyPDF 转成可检索 PDF，再用 pdfplumber 抽取文本与表格？”
• “PyMuPDF 导出 图片+链接+注释 的最少代码（含 CMYK 转 RGB）？”
• “Camelot lattice vs stream 什么时候选？导出成 CSV/JSON 的最佳实践？”
• “如何把 PDF 文本 分块 并清理（去页眉/断词/连字符），用于 RAG 向量化？”

用 Python 全面提取 PDF：文本、表格、图片、注释/表单、附件、元数据与 OCR；覆盖 pypdf、pdfplumber、PyMuPDF、Camelot、Tika 等方案，附可运行代码与实战技巧

这篇文章能帮你解决什么？

• PDF 文本提取（保持阅读顺序/坐标）
• 表格识别（网格/无网格、CSV/JSON 导出）
• 图片与矢量导出、链接/书签/注释/表单/附件/元数据读取
• 扫描件 OCR ➜ 可检索 PDF / 纯文本回收
• 大批量与性能优化：并行、缓存、降噪、重试、混合文档策略
• RAG/AI 应用对接：清洗、分块、Embedding、索引与检索评估

• Python 如何区分“数字生码 PDF”和“扫描件 PDF”，并自动走 OCR？
• 保持布局情况下抽取文本，用哪套库更稳？
• 表格无边框时，Camelot 如何调参提高召回？
• 如何读取 PDF 表单字段与附件？
• 大量 PDF 的并行与容错怎么做？

下面正文将按“快速选型 → 环境准备 → 方案与代码 → OCR → 表格 → 附件/元数据/注释/表单 → 区域抽取 → 清洗与性能 → 常见坑 → 通用脚手架”的顺序展开。

一、快速选型：你的目标 ➜ 用哪套库

需求/场景	推荐库（主力）	备选/增强
纯文本（快速/易用）	pypdf	PyMuPDF（速度快、格式多） (pypdf.readthedocs.io)
保留布局/坐标、精细控制	pdfminer.six / pdfplumber	PyMuPDF（blocks/dict/html） (pdfminersix.readthedocs.io)
表格抽取（文本型 PDF）	Camelot（lattice/stream）	tabula-py（Java 依赖） (camelot-py.readthedocs.io)
图片/矢量/链接/注释/书签	PyMuPDF	pypdf（注释、附件等）、pypdfium2（PDFium） (pymupdf.readthedocs.io)
附件/元数据/表单	pypdf（附件/表单）	pikepdf（XMP/DocInfo 元数据） (pypdf.readthedocs.io)
扫描件（图片为主）OCR	OCRmyPDF（整件管道）	pdf2image + pytesseract（纯 Python 组合） (ocrmypdf.readthedocs.io)
通用解析（多格式统一接口）	Apache Tika（tika-python / 客户端）	适合“什么格式都有”的场景 (tika.apache.org)
高性能渲染/文本搜索（底层）	pypdfium2（PDFium 绑定）	需要渲染、文本范围/搜索 API 时更强 (pypdfium2.readthedocs.io)

二、环境准备

# 常用
pip install pypdf pdfminer.six pdfplumber pymupdf

# 表格
pip install "camelot-py[base]"     # 1.0+ 默认用 PDFium，无需 Ghostscript（linux 下更易装）:contentReference[oaicite:8]{index=8}
pip install tabula-py               # 需 Java 8+ 运行环境 :contentReference[oaicite:9]{index=9}

# OCR 路线1：一站式
# MACOS 可: brew install ocrmypdf ；Linux/Win 请看文档 :contentReference[oaicite:10]{index=10}

# OCR 路线2：Python 组合
pip install pdf2image pytesseract   # 还需安装 Poppler 与 Tesseract 可执行文件 :contentReference[oaicite:11]{index=11}

# 深入与底层
pip install pypdfium2 pikepdf       # PDFium 绑定 & 元数据/结构 :contentReference[oaicite:12]{index=12}

三、方案详解 + 最少代码

1）pypdf：三行出文本，简单稳定

适合“生码 PDF”（可选中文/英文本，非扫描图）。

from pypdf import PdfReader

reader = PdfReader("input.pdf")
text = "\n".join((page.extract_text() or "") for page in reader.pages)
print(text)

extract_text() 可加方向过滤（如只取正向文字）：page.extract_text(0)。

优点：零依赖、API 简洁；可读表单、注释、附件、书签等（见后文）。

不足：遇到复杂排版/多栏/间距依赖时，阅读顺序可能需要后处理。

2）pdfminer.six / pdfplumber：坐标级控制，布局友好

• pdfminer.six：获取字符/行/字体/坐php标，完全可控。
• pdfplumber：基于 pdfminer.six，更易取表格/文本块，可按区域裁剪、调参提取。

pdfminer.six：遍历页面元素

from pdfminer.high_level import extract_pages
from pdfminer.layout import LTTextContainer, LTChar, LAParams

for page_layout in extract_pages("input.pdf", laparams=LAParams()):
    for element in page_layout:
        if isinstance(element, LTTextContainer):
            print(element.get_text().strip())

pdfplumber：一页到手

import pdfplumber

with pdfplumber.open("input.pdf") as pdf:
    for i, page in enumerate(pdf.pages, 1):
        # 文本（可调 x/y 容差，提取更平滑）
        t = page.extract_text(x_tolerance=1, y_tolerance=3) or ""
        print(f"--- Page {i} ---\n{t}\n")

        # 表格（简单尝试）
        for table in page.extract_tables():
            for row in table:
                print(row)

pdfplumber 自带可视调试与表格能力，文档与仓库示例很齐全。

3）PyMuPDF（fitz）：速度快、输出多样（blocks/dict/html/json）

import fitz  # PyMuPDF

doc = fitz.open("input.pdf")
for page in doc:
    # “text”=纯文本；“blocks”=文本块；“dict/json/html”=结构化/富文本输出
    print(page.get_text("blocks"))
    links = page.get_links()          # 链接
    annots = [a.info for a in page.annots() or []]  # 注释

可选 sort=True 以更接近阅编程读顺序；支持导出 HTML/JSON 以保布局。

提取嵌入图片

android

import fitz
doc = fitz.open("input.pdf")
for page_index, page in enumerate(doc):
    for img in page.get_images(full=True):
        xref = img[0]
        pix = fitz.Pixmap(doc, xref)
        if pix.n > 4:   # CMYK等转RGB
            pix = fitz.Pixmap(fitz.csRGB, pix)
        pix.save(f"img_p{page_index}_{xref}.png")

（对图像导出，PyMuPDF 通常最省心。）

4）表格抽取：Camelot / tabula-py

Camelot（推荐）

• 两种算法：lattice（线框网格）/ stream（对齐间距）；
• 1.0+ 版本默认以 pypdfium2(PDFium) 作为图像转换后端，安装更轻量。

import camelot

# 自动模式（按页号），尝试 lattice 或 stream
tables = camelot.read_pdf("tables.pdf", pages="1-3", flavor="lattice")
print(tables.n)                 # 抽到了多少张表
df = tables[0].df               # 直接拿 pandas.DataFrame
tables.export("out.csv", f="csv", compress=True)

tabula-py（Java 背后的 Tabula）

需要 Java 8+，长文档/批处理也很稳。

import tabula
dfs = tabula.read_pdf("tables.pdf", pages="all", multiple_tables=True)

5）扫描件 OCR：两条路线

A. 一站式：OCRmyPDF（强烈推荐）

命令行即可：自动旋转、去倾斜、并行、生成可检索 PDF/A。

ocrmypdf -l chi_sim+eng --rotate-pages --deskew input_scan.pdf searchable.pdf

• 已有文字的页面可 --skip-text，混合文档也轻松处理。

B. 纯 Python 组合：pdf2image + pytesseract

from pdf2image import convert_from_path
import pytesseract

pages = convert_from_path("scan.pdf", dpi=300)  # 依赖 Poppler
full_text = []
for img in pages:
    txt = pytesseract.image_to_string(img, lang="chi_sim+eng")
    full_text.append(txt)
print("\n".join(full_text))

pdf2image 基于 Poppler 的 pdftoppm/pdftocairo；pytesseract 是 Tesseract 的 Python 包装。

小贴士：若仅想“先 OCR 成可检索 PDF 再抽文本”，用 OCRmyPDF 生成 searchable.pdf，再用 pypdf/pdfplumber/PyMuPDF 抽取，质量更稳。

6）通用解析：Apache Tika

面对“来啥解啥”的企业场景（PDF、Word、PPT、图片等），Tika 提供统一 REST/CLI。

Python 可用 tika-python 或更现代的客户端。

from tika import parser
parsed = parser.from_file("input.pdf")
print(parsed["content"])     # 纯文本
print(parsed["metadata"])    # 元数据

7）pypdfium2：基于 PDFium 的渲染/文本搜索

需要更底层的 文本范围/坐标搜索、渲染 时很好用。

import pypdfium2 as pdfium

pdf = pdfium.PdfDocument("input.pdf")
page = pdf.get_page(0)
textpage = page.get_textpage()
# 搜索关键字，返回范围迭代器
for match in textpage.search("发票", match_case=False):
    # 编程客栈获取该命中范围的包围盒（可高亮/裁剪区域抽取）
    rect = textpage.get_rect(match)
    print(rect.left, rect.top, rect.right, rect.bottom)

API 参见 PdfPage.get_textpage() 与 PdfTextPage.search()。

8）附件、元数据、表单、注释、书签

附件（File Attachments） – pypdf

from pypdf import PdfReader

reader = PdfReader("has_attachments.pdf")
for name, blobs in reader.attachments.items():
    for i, content in enumerate(blobs):
        with open(f"{name}-{i}", "wb") as f:
            f.write(content)

表单（AcroForm） – pypdf / PyMuPDF

# pypdf：读表单域与值
from pypdf import PdfReader
reader = PdfReader("form.pdf")
fields = reader.get_fields()        # 或 reader.get_form_text_fields()
print(fields)

PyMuPDF 把表单视为 Widget 注释，可遍历/读写

注释（Annotations） – pypdf / PyMuPDF

# pypdf 读取注释类型与位置
from pypdf import PdfReader
r = PdfReader("annotated.pdf")
for page in r.pages:
    if "/Annots" in page:
        for a in page["/Annots"]:
            obj = a.get_object()
            print(obj["/Subtype"], obj["/Rect"])

（官方示例涵盖多种注释类型：Text/Link/Highlight…）

元数据（XMP javascript/ DocumentInfo） – pikepdf

import pikepdf
pdf = pikepdf.open("input.pdf")
print(pdf.docinfo)            # 旧式 DocumentInfo（PDF 2.0 已废弃但仍常见）
meta = pdf.open_metadata()    # XMP 元数据
print(meta)

pikepdf 清晰区分并统一接口管理元数据。

四、区域抽取（ROI）：只要页面某块内容

pdfplumber 最顺手：

import pdfplumber

with pdfplumber.open("input.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    # bbox = (x0, top, x1, bottom) ，单位：PDF points
    region = page.within_bbox((72, 72, 540, 200))
    print(region.extract_text())

（配合 pypdfium2/PyMuPDF 的搜索坐标，可先定位关键词，再扩大/偏移 bbox 抽取。）

五、后处理与清洗（实战很关键）

• 连字符断行：合并 “hyphen- \n ated” → “hyphenated”。
• 页眉/页脚去重：按坐标或正则在每页顶部/底部裁剪或丢弃重复块。
• 阅读顺序：PyMuPDF get_text("text", sort=True)；pdfplumber 调整 x/y_tolerance。
• Unicode 规范化：unicodedata.normalize("NFKC", text)，处理合字/全半角。
• 表格后处理：对齐合并、空白列过滤、数值类型转换。

六、性能与稳定性

• 分页流式处理：逐页读取写出，避免一次性载入整本 PDF。
• 并行：OCRmyPDF 天生支持多核；Python 端建议 多进程（PDFium 不建议多线程并发调用）。
• 缓存与重试：网络/共享盘批量处理时，失败页重试；保存中间文件（如 OCR 产物）。
• 混合文档：OCRmyPDF 的 --skip-text 能跳过已有文字页，提高质量/速度。

七、常见坑

1. PDF 是扫描图：先 OCR 再谈文本抽取（不要直接“图转文”就拿来分析）。
2. 多栏/复杂版式：用 blocks/html/json（PyMuPDF）或 pdfplumber/pdfminer 的坐标流。
3. 表格识别失败：切换 Camelot flavor（lattice↔stream），或改用 tabula-py。
4. tabula-py 报错：缺 Java 环境。
5. pdf2image 报错：缺 Poppler；Windows 需额外安装。

八、一个“通用抽取器”脚手架（自动决策 + 结构化输出）

"""
功能：
1) 先用 pypdf 试文本；太少/失败 -> 判断可能是扫描件 -> 走 OCRmyPDF 或 pdf2image+pytesseract
2) 可选：Camelot 抽表、PyMuPDF 抽图片/链接/注释、pypdf 抽附件，pikepdf 取元数据
3) 输出 JSON：text/table/images/annotations/forms/attachments/metadata
"""
import json, os, subprocess, tempfile, shutil
from pypdf import PdfReader
import fitz

def is_text_pdf(path, min_chars=200):
    try:
        reader = PdfReader(path)
        s = "".join((p.extract_text() or "") for p in reader.pages[:5])
        return len(s.strip()) >= min_chars
    except Exception:
        return False

def ocr_if_needed(path):
    if is_text_pdf(path):
        return path  # 原样返回
    # 尝试用 OCRmyPDF（若未安装，可改为 pdf2image+pytesseract）
    out = os.path.join(tempfile.gettempdir(), f"ocr_{os.path.basename(path)}")
    try:
        subprocess.run(
            ["ocrmypdf", "--skip-text", "-l", "chi_sim+eng", path, out],
            check=True, capture_output=True
        )
        return out
    except Exception:
        return path  # 回退：继续用原文件（避免中断）

def extract_all(path):
    path = ocr_if_needed(path)
    result = {"text": "", "tables": [], "images": [], "links": [], "annots": [],
              "attachments": [], "metadata": {}, "forms": {}}

    # 1. 文本（pypdf）
    r = PdfReader(path)
    result["text"] = "\n".join((p.extract_text() or "") for p in r.pages)

    # 2. 附件与表单
    try:
        result["attachments"] = list(r.attachments.keys())
    except Exception:
        pass
    try:
        result["forms"] = r.get_fields() or {}
    except Exception:
        pass

    # 3. 元数据（pikepdf 可更全面，这里用 pypdf 的 DocInfo 兜底）
    try:
        result["metadata"] = dict(r.metadata or {})
    except Exception:
        pass

    # 4. 图片/链接/注释（PyMuPDF）
    doc = fitz.open(path)
    for i, page in enumerate(doc):
        # 图片
        for img in page.get_images(full=True):
            result["images"].append({"page": i+1, "xref": img[0], "width": img[2], "height": img[3]})
        # 链接
        for lk in page.get_links():
            result["links"].append({"page": i+1, **lk})
        # 注释
        for a in page.annots() or []:
            result["annots"].append({"page": i+1, **(a.info or {})})

    return result

if __name__ == "__main__":
    data = extract_all("example.pdf")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))

九、更多进阶：你或许会用到的“技巧包”

• 关键词高亮/定位后抽取：pypdfium2.PdfTextPage.search() 得到命中范围和矩形框，结合 PyMuPDF 裁切/绘制高亮层。
• 导出 HTML/JSON：PyMuPDF get_text("html"/"json")，用于前端展示或保留样式。
• 书签/目录：pypdfium2 PdfDocument.get_toc()。(pypdfium2.readthedocs.io)
• PDF/A 合规存档：OCRmyPDF 默认支持 --output-type pdfa。(github)

十、结语：选对工具 + 正确预处理 = 事半功倍

• 数字生码 PDF：优先 pypdf（简洁）→ 复杂版式用 pdfplumber/PyMuPDF。
• 表格：先 Camelot（两种 flavor 多试几次），再考虑 tabula-py。
• 扫描件：OCRmyPDF 先做可检索，再常规抽取。
• 企业通用：Tika 做统一入口。
• 高性能/底层：pypdfium2 处理渲染与文本搜索坐标。

祝你 PDF“挖矿”顺利！如果需要，我也可以把上面的脚手架改造成可安装的 CLI 小工具或批处理脚本。

以上就是使用Python提取和读取PDF文件中的内容全方案与示例代码的详细内容，更多关于Python提取和读取PDF内容的资料请关注编程客栈(www.devze.com)其它相关文章！