1. 在 Python 中处理 PDF
为什么要自动化处理 PDF？
如果你曾经给朋友发送过文件，里面有图表、很多文字，还有一张随机的小猫图片（为了增加趣味效果）， 那你就知道 PDF 格式是传递结构化信息的完美选择。它通用性强，在任何设备上都能很好地显示， 而且不会破坏文档的布局。但手动编辑它、添加新数据，还要记住给谁发送了什么，真的很麻烦。 这时候，自动化就派上用场了！
想象一下，如果报告能自动生成，数据已被收集并整齐地排列好， 所需的页面也自动合并在一起，那该有多方便啊！例如，你可以自动生成 包含所有表格和图表的月度工作总结报告。在一些场景下，比如报告生成、文档流转， 以及处理需要频繁修改的大量文档时，PDF 文档自动化变得尤其有用。
处理 PDF 的主要任务
我们先来看看处理 PDF 自动化时要解决的主要任务。首先是从文档中提取文本。 如果你想分析文本内容，又不想费眼睛去看，这就很有用。 接着是合并和拆分文件。这样可以生成大型报告， 或者分割数据以便用于特定目的，例如为管理层提取重要章节。
另外，还包括为分析和报告准备 PDF。这包括创建目录、章节及其他辅助信息， 让你的报告不仅有信息量，还赏心悦目——毕竟大家都喜欢东西整整齐齐， 而且更喜欢不需要自己整理的整齐。
处理 PDF 的主要 Python 库
- PyPDF2：一个用于阅读、拆分、合并和提取 PDF 文本的库。它易于使用，但仅支持基本功能。
- PDFPlumber：可以更精确地提取 PDF 中的文本和表格，识别文档结构更精确。
- ReportLab：用于从零开始创建 PDF 文档，适合生成包含图表、表格和图片的报告。
2. 从哪里开始？
那我们就从安装和设置 PyPDF2 开始吧！它将是我们进入 PDF 自动化处理世界的可靠伙伴。PyPDF2 是一个轻量且易用的 Python PDF 处理库。 你可以通过以下命令在终端使用 pip 安装它：
pip install PyPDF2
安装成功后，确保库能正常工作，在你的 Python 脚本中引入它：
import PyPDF2
def check_pypdf2():
print("PyPDF2 已安装且可以使用！")
check_pypdf2()
如果你看到了欢迎消息，那说明一切都顺利，你可以继续自动化之路的下一步了！
3. 从 PDF 文档中提取文本
我们面临的第一个任务将是从 PDF 中提取文本。这对于数据分析、信息验证， 或者只是想把没有很友好的格式的 PDF 文档转成易读的内容，这都是很有用的。
读取和解析 PDF
一切都从打开 PDF 文档开始。使用 PyPDF2，这变得简单而优雅。下面是一个打开和读取文档的代码示例：
import PyPDF2
# 打开 PDF 文件
with open("sample.pdf", "rb") as pdf_file:
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
text = ""
for page_num in range(len(pdf_reader.pages)):
page = pdf_reader.pages[page_num]
text += page.extract_text() + "\n"
print(text)
在这里，我们打开 PDF，创建了一个 PdfReader 对象，
然后从每一页中提取文本，并将其合并为单一字符串。接下来就可以欣赏完成的工作，
并准备对收集到的信息进行分析啦！
从指定页面提取文本
如果你只想从某一页提取文本，可以指定页码。
import PyPDF2
with open("sample.pdf", "rb") as pdf_file:
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
page = pdf_reader.pages[2] # 提取第三页的文本
text = page.extract_text()
print(text)
如果你感兴趣的话，赶紧去下一次讲座看看吧！到时候见 :P
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