python如何把pdf转成excel

Python将PDF转换为Excel的方法包括：使用PDF处理库、利用OCR技术、通过API服务。在本文中，我们将重点介绍如何使用Python库和API服务来实现PDF到Excel的转换。

一、使用pdfplumber和pandas库

pdfplumber是一个轻量级的PDF处理库，它可以提取文本、表格和图像。而pandas是一个强大的数据分析和处理工具。结合这两个库，我们可以轻松地将PDF中的表格数据提取出来，并保存为Excel格式。

1. 安装必要的库

在开始之前，你需要安装pdfplumber和pandas库。你可以使用以下命令来安装它们：

pip install pdfplumber pandas

2. 提取PDF中的表格并保存为Excel

以下是一个简单的示例代码：

import pdfplumber

import pandas as pd
def pdf_to_excel(pdf_path, excel_path):
    with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
        all_tables = []
        for page in pdf.pages:
            tables = page.extract_tables()
            for table in tables:
                all_tables.extend(table)
        df = pd.DataFrame(all_tables[1:], columns=all_tables[0])
        df.to_excel(excel_path, index=False)
pdf_path = 'example.pdf'
excel_path = 'output.xlsx'
pdf_to_excel(pdf_path, excel_path)

在这个示例中，我们首先打开PDF文件，然后遍历每一页以提取所有的表格。接着，我们将表格数据转换为一个DataFrame，并保存为Excel文件。

二、使用tabula-py库

tabula-py是一个简单的Python包装器，用于调用Tabula的功能，它可以直接将PDF中的表格转换为pandas DataFrame。

1. 安装tabula-py

首先，安装tabula-py和pandas库：

pip install tabula-py pandas

2. 使用tabula-py提取表格并保存为Excel

以下是一个使用tabula-py的示例代码：

import tabula

import pandas as pd
def pdf_to_excel(pdf_path, excel_path):
    dfs = tabula.read_pdf(pdf_path, pages='all', multiple_tables=True)
    combined_df = pd.concat(dfs)
    combined_df.to_excel(excel_path, index=False)
pdf_path = 'example.pdf'
excel_path = 'output.xlsx'
pdf_to_excel(pdf_path, excel_path)

在这个示例中，我们使用tabula.read_pdf函数读取PDF文件中的所有表格，并将它们合并为一个DataFrame，最后保存为Excel文件。

三、使用PyMuPDF和pandas库

PyMuPDF（又名fitz）是一个强大的PDF处理库，支持多种文档类型。通过结合PyMuPDF和pandas库，我们可以实现PDF到Excel的转换。

1. 安装必要的库

首先，安装PyMuPDF和pandas库：

pip install pymupdf pandas

2. 提取PDF中的表格并保存为Excel

以下是一个使用PyMuPDF的示例代码：

import fitz

import pandas as pd
def pdf_to_excel(pdf_path, excel_path):
    doc = fitz.open(pdf_path)
    all_tables = []
    for page_num in range(len(doc)):
        page = doc.load_page(page_num)
        tables = page.get_text("blocks")
        for table in tables:
            all_tables.append(table)
    df = pd.DataFrame(all_tables)
    df.to_excel(excel_path, index=False)
pdf_path = 'example.pdf'
excel_path = 'output.xlsx'
pdf_to_excel(pdf_path, excel_path)

在这个示例中，我们使用fitz.open打开PDF文件，然后遍历每一页以提取所有的表格数据块。接着，我们将这些数据块转换为一个DataFrame，并保存为Excel文件。

四、使用API服务

如果你不希望自己处理PDF文件的解析，可以选择使用一些第三方API服务。这些服务通常提供了强大的PDF处理能力，只需要发送HTTP请求即可。

1. PDF.co API

PDF.co是一个流行的PDF处理API服务，支持PDF到Excel的转换。

2. 使用PDF.co API

首先，你需要注册一个PDF.co账户，并获取API密钥。然后，使用以下代码实现PDF到Excel的转换：

import requests

def pdf_to_excel(api_key, pdf_url, excel_path):
    url = "https://api.pdf.co/v1/pdf/convert/to/xls"
    payload = {
        "url": pdf_url,
        "inline": True
    }
    headers = {
        "x-api-key": api_key
    }
    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        with open(excel_path, 'wb') as f:
            f.write(response.content)
    else:
        print("Error:", response.text)
api_key = 'your_api_key'
pdf_url = 'https://example.com/example.pdf'
excel_path = 'output.xlsx'
pdf_to_excel(api_key, pdf_url, excel_path)

在这个示例中，我们使用requests.post发送HTTP请求到PDF.co API，并将返回的Excel文件保存到本地。

五、使用OCR技术

对于包含复杂表格或扫描件的PDF文件，可以使用OCR（光学字符识别）技术来提取表格数据。Tesseract是一个开源的OCR引擎，结合pytesseract和OpenCV库可以实现PDF到Excel的转换。

1. 安装必要的库

首先，安装pytesseract和OpenCV库：

pip install pytesseract opencv-python

2. 使用OCR提取表格并保存为Excel

以下是一个使用Tesseract OCR的示例代码：

import pytesseract

import cv2
import pandas as pd
def pdf_to_images(pdf_path):
    doc = fitz.open(pdf_path)
    images = []
    for page_num in range(len(doc)):
        page = doc.load_page(page_num)
        pix = page.get_pixmap()
        img = cv2.cvtColor(np.array(pix.samples).reshape(pix.height, pix.width, pix.n), cv2.COLOR_RGB2BGR)
        images.append(img)
    return images
def ocr_to_excel(images, excel_path):
    all_data = []
    for img in images:
        text = pytesseract.image_to_string(img, lang='eng')
        data = [line.split() for line in text.split('n') if line.strip()]
        all_data.extend(data)
    df = pd.DataFrame(all_data)
    df.to_excel(excel_path, index=False)
pdf_path = 'example.pdf'
excel_path = 'output.xlsx'
images = pdf_to_images(pdf_path)
ocr_to_excel(images, excel_path)

在这个示例中，我们首先将PDF文件转换为图像，然后使用Tesseract OCR引擎提取图像中的文本数据，最后将这些数据保存为Excel文件。

结论

PDF到Excel的转换可以通过多种方法实现，包括使用pdfplumber、tabula-py、PyMuPDF等Python库，以及使用OCR技术和API服务。每种方法都有其优缺点，选择适合你需求的方法可以提高工作效率。在项目管理中，推荐使用研发项目管理系统PingCode和通用项目管理软件Worktile，以便更好地管理和协调项目进度。

相关问答FAQs：

1. 如何使用Python将PDF文件转换为Excel文件？

• 答：要使用Python将PDF文件转换为Excel文件，您可以使用第三方库，例如Tabula或PyPDF2。这些库允许您从PDF中提取表格数据，并将其保存为Excel文件。

2. Python中有哪些库可以用来将PDF转换为Excel？

• 答：Python中有几个流行的库可以用来将PDF转换为Excel，例如Tabula、PyPDF2和PDFTables。这些库提供了函数和方法，可以帮助您提取和转换PDF中的表格数据，并将其保存为Excel文件。

3. 如何使用Tabula库将PDF转换为Excel？

• 答：要使用Tabula库将PDF转换为Excel，首先需要安装Tabula库。然后，您可以使用Tabula库中的read_pdf()函数读取PDF文件，并将其转换为DataFrame对象。接下来，您可以使用DataFrame对象的to_excel()方法将数据保存为Excel文件。