如果你有从PDF中批量提取表格的需求,那么这篇文章就是你的福音。
Python 第三方模块 Camelot 能够精准识别PDF中的表格信息,并提取为pandas数据结构,而且还能导出为多种格式:JSON,Excel,HTML和Sqlite。
下面给大家介绍这个模块的使用方法:
1.使用
最简单的使用方式如下:
import camelot # 1.读取pdf tables = camelot.read_pdf('foo.pdf', flavor='stream') # 2.导出pdf所有的表格为csv文件 tables.export('foo.csv', f='csv') # json, excel, html, sqlite
第一行,导入了camelot这个模块。
第二行,以stream的模式读取当前目录的foo.pdf文件。
第三行,将所有表格数据导出为 foo.csv 文件,并保存在当前文件夹下。
相当简单,请注意,read_pdf 的 flavor 参数是可选的,如果你不带这个参数,请注意需要安装 ghostscript 这个驱动,因为它默认使用 ghostscript 去用 lattice 模式。
2.进阶
2.1 处理背景线:
可以看到,很多表格的线都隐藏在背景中。这种表格默认是不支持的,这时候我们需要让程序能够自动识别这样的表格:
tables = camelot.read_pdf('background_lines.pdf', process_background=True)
增加 process_background=True 参数即可。
2.2 指定表格区域
某些情况下无法正确识别到PDF中的表格,此时手动设定左上角和右下角的边界可能是有效果的:
tables = camelot.read_pdf('table_areas.pdf', flavor='stream', table_areas=['316,499,566,337'])
其中 table_areas 接受格式为 x1,y1,x2,y2 的字符串,其中(x1,y1) -> 左上角, (x2,y2) -> 右下角。在PDF坐标空间中,页面的左下角是原点,坐标为(0,0)。
以上就是“Python超强大的PDF表格提取器 — Camelot”的详细内容,想要了解更多关于Python教程欢迎持续关注编程学习网
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