一个将 PDF 转为 Markdown 的Python工具：Marker！

不知道你有没有这种经历——收到一份PDF报告，或者一篇学术论文，想把它里面的内容整理出来用。好家伙，一复制粘贴，全乱套了！表格对不齐，公式变成乱码，图片全没了，排版稀碎……真的，血压一下子就上来了。

我前段时间处理一个300页的技术手册，就为这个事，折腾了大半天，眼睛都快看瞎了。当时就想，要是有个工具，能像变魔术一样，“唰”一下把各种文档变成干干净净的Markdown，该多好。

你别说，还真让我找着了。今天就跟大伙儿掏心窝子推荐一个我最近挖到的宝贝——Marker。这玩意儿，简直是我等处理文档人士的“救命稻草”。

这到底是个啥？

简单说，Marker 是一个文档转换的“瑞士军刀”。甭管你手里是PDF、Word、PPT、Excel，还是图片、EPUB电子书，它都能给你又快又准地转成结构清晰的Markdown、JSON或者HTML。

最牛的是，它 不是简单OCR。它能理解文档结构：表格给你规规矩矩整理好，数学公式保留成LaTeX，代码块用反引号框起来，图片提取出来存好，连烦人的页眉页脚都能给你智能过滤掉。用他们自己的话说，就是“快速且准确”，我实测下来，确实没吹牛。

它到底有多强？（看看硬指标）

光说没用，咱看数据。这是Marker和市面上一些其他知名工具（包括一些收费云服务）的对比：

工具/服务	处理速度 (页/秒)	表格格式保持	数学公式提取	代码块识别
Marker	~25 (H100 GPU)	优秀	优秀	优秀
某云服务A	~5	良好	一般	良好
某开源工具B	~2	一般	差	一般

数据基于标准测试集，运行在批处理模式下的预估。Marker单页串行处理也已经很快了。

看出来了吧？开源免费的工具，把不少收费服务都给比下去了。尤其是在批处理模式下，在H100这样的GPU上，理论吞吐能达到每秒25页。这是什么概念？一本100页的书，4秒左右就给你转完，而且格式完美。

独门绝技：Hybrid模式（LLM加持）

如果说基础版Marker已经是优等生，那它的“Hybrid模式”就是开了挂的学神。你只需要加一个 --use_llm 参数，它就会调用大语言模型（默认用Gemini，也支持Ollama本地模型等）来辅助处理。

这个模式强在哪？我举个例子：跨页表格的合并。普通工具看到两页上的表格，可能就当成两个了。但Marker+LLM能识别出来这是一个没排完的表格，然后自动给你拼成一个完整的，逻辑通顺。还有内联数学公式、复杂表单的字段提取，精度都能再上一个台阶。

他们自己做了个表格提取的基准测试，结果很有意思：

• • 单独用Marker：准确率已经很高了。
• • 单独用Gemini Flash：也还行，但可能漏细节。
• • Marker + LLM模式：准确率最高，达到了1+1>2的效果。

所以，如果你对精度有极致要求，特别是处理学术论文、技术手册这类包含大量公式、表格的文档，一定要打开这个开关。

怎么用？三分钟上手

别被它的强大吓到，用起来其实简单得要死。

对于绝大多数人，快速尝鲜：

1. 1. 安装：pip install marker-pdf[full] （[full]是为了支持所有文档类型）
2. 2. 转换单个文件：marker_single 你的文件.pdf
3. 3. 没了。默认就会在输出目录给你生成一个同名的 .md 文件，打开看看吧，惊喜等着你。

如果你有一堆文件要处理：
marker 放满PDF的文件夹路径
它支持多进程并行，自动利用你的CPU/GPU，速度飞快。

给爱折腾的“高级玩家”：
Marker的架构非常清晰，扩展性极好。它的核心是 “构建器-处理器-渲染器” 的管道。

• • 你想自定义处理逻辑？去改或写新的 Processor。
• • 你想输出一种新格式？去写个 Renderer。
• • 你想支持一种新的文档类型？去实现一个 Provider。

它甚至支持“结构化提取”（Beta功能）。比如你只想从一堆合同里提取所有日期和金额，你可以定义一个Pydantic模型（Schema），它就能直接给你吐结构化的JSON数据，简直是为RAG（检索增强生成）应用量身定做。

我的亲身感受和一些“碎碎念”

我用它处理了大概几千页各种类型的文档了，说实话，省下的时间可能按周计算。以前最头疼的学术论文转化，现在基本一键搞定，公式和参考文献都妥妥的。

不过，它也不是魔法，有几个点要注意：

1. 1. 复杂排版：对于一些设计花哨、像杂志一样的多栏复杂排版，偶尔会有栏位识别轻微错位，但纯文本内容不受影响。
2. 2. 手写体：如果是扫描的手写文档，效果会打折扣，毕竟它主要强在印刷体。
3. 3. 中文支持：完全没问题！它用的Surya OCR模型支持包括中文在内的N多种语言。就算不用OCR，直接处理数字PDF，中文也是原生支持的。

总的来说，Marker 完美地解决了一个非常具体、又非常普遍的痛点。它的出现，让我觉得“文档转换”这个领域，终于有一个既强大又优雅的开源选择了。

如果你也受够了从文档里复制粘贴的苦，真的，别犹豫了，去试试看吧。从此以后，PDF不再是你工作流的终点，而是变成标准化、可编辑、可重用数据的起点。

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