代码收藏家 基于python的PDF文件解析器汇总
基于python的PDF文件解析器汇总
大多数已发表的科学文献目前以 PDF 格式存在，这是一种轻量级、普遍的文件格式，能够保持一致的文本布局和格式。对于人类读者而言， PDF格式的文件内容展示整洁且一致的布局有助于阅读，可以很容易地浏览一篇论文并识别标题和图表。但是对于计算机而言，PDF 格式是一个非常嘈杂的 ASCII 文件，并不包含任何结构化文本的信息。因此，我们期望从这些已经发表的PDF格式科学文献中重新提取文字、图片、表格、注释、目录等数据来构建格式化的信息用于机器学习，例如目前最需要大量文本数据的自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）或大语言模型(Large Language Modles ,LLMs)等应用中。
1. Nougat
Nougat (Neural Optical Understanding for Academic Documents)是Meta出品的一款基于ViT（Visual Transformer）的模型，通过光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）将科学论文转化为标记语言。
最新发布时间：2023年8月22日
GitHub address: GitHub – facebookresearch/nougat: Implementation of Nougat Neural Optical Understanding for Academic Documents
Project page: Nougat
1.1 安装
安装之前的一些依赖与要求如下：
python_requires=“>=3.7”,
“transformers=4.38.2”,
“timm==0.5.4”,
“orjson”,
“opencv-python-headless”,
“datasets[vision]”,
“lightning>=2.0.0,<2022”,
“nltk”,
“python-Levenshtein”,
“sentencepiece”,
“sconf>=0.2.3”,
“albumentations>=1.0.0”,
“pypdf>=3.1.0”,
“pypdfium2”
安装：
#创建一个新环境
conda create -n nougat python=3.9
#激活该环境
conda activate nougat
# from pip:
pip install nougat-ocr
# or from github repository
pip install git+https://github.com/facebookresearch/nougat
1.2 测试
nougat path/to/file.pdf --out output_directory
1.3 用法
usage: nougat [-h] [--batchsize BATCHSIZE] [--checkpoint CHECKPOINT] [--model MODEL] [--out OUT] [--recompute] [--markdown] [--no-skipping] pdf [pdf ...] positional arguments: pdf PDF(s) to process. options: -h, --help show this help message and exit --batchsize BATCHSIZE, -b BATCHSIZE Batch size to use. --checkpoint CHECKPOINT, -c CHECKPOINT Path to checkpoint directory. --model MODEL_TAG, -m MODEL_TAG Model tag to use. --out OUT, -o OUT Output directory. --recompute Recompute already computed PDF, discarding previous predictions. --full-precision Use float32 instead of bfloat16. Can speed up CPU conversion for some setups. --no-markdown Do not add postprocessing step for markdown compatibility. --markdown Add postprocessing step for markdown compatibility (default). --no-skipping Don't apply failure detection heuristic. --pages PAGES, -p PAGES Provide page numbers like '1-4,7' for pages 1 through 4 and page 7. Only works
1.4 优劣限制
- Nougat模型的训练数据几乎全是英文文献，因此对非英文文字的识别有待考证。特别是中文与英文和拉丁文体相差较大，因此中文文献的识别准确率很差，几乎不能用。
- 依旧是训练数据，训练数据全部为科学论文（来自于arXiv、PMC和IDL），因此对科学论文的识别精度较高，除此之外的PDF文档的识别效率依旧有待考证和进一步的优化。
- 由于这种方法是基于深度学习算法，因此在识别PDF文档时不可避免的需要使用GPU算力，且通常比经典方法（GROBID ）要慢。
2. ScienceBeam Parser
2.1 安装
pip install sciencebeam-parser
2.2 测试
Python API: 服务器启动
from sciencebeam_parser.config.config import AppConfig
from sciencebeam_parser.resources.default_config import DEFAULT_CONFIG_FILE
from sciencebeam_parser.service.server import create_app
config = AppConfig.load_yaml(DEFAULT_CONFIG_FILE)
app = create_app(config)
app.run(port=8080, host='127.0.0.1', threaded=True)
Python API: 解析PDF文件
from sciencebeam_parser.resources.default_config import DEFAULT_CONFIG_FILE
from sciencebeam_parser.config.config import AppConfig
from sciencebeam_parser.utils.media_types import MediaTypes
from sciencebeam_parser.app.parser import ScienceBeamParser
config = AppConfig.load_yaml(DEFAULT_CONFIG_FILE)
# the parser contains all of the models
sciencebeam_parser = ScienceBeamParser.from_config(config)
# a session provides a scope and temporary directory for intermediate files
# it is recommended to create a separate session for every document
with sciencebeam_parser.get_new_session() as session:
session_source = session.get_source(
'example.pdf',
MediaTypes.PDF
)
converted_file = session_source.get_local_file_for_response_media_type(
MediaTypes.TEI_XML
)
# Note: the converted file will be in the temporary directory of the session
print('converted file:', converted_file)
3. pdfrw
3.1 安装
pip install pdfrw
3.2 测试
from pdfrw import PdfReader
def get_pdf_info(path):
pdf = PdfReader(path)
print(pdf.keys())
print(pdf.Info)
print(pdf.Root.keys())
print('PDF has {} pages'.format(len(pdf.pages)))
if __name__ == '__main__':
get_pdf_info('example.pdf')
4. PDFQuery
4.1 安装
pip install pdfquery
4.2 测试
from pdfquery import PDFQuery
pdf = PDFQuery('example.pdf')
pdf.load()
# Use CSS-like selectors to locate the elements
text_elements = pdf.pq('LTTextLineHorizontal')
# Extract the text from the elements
text = [t.text for t in text_elements]
print(text)
5. pdfminer.six
GitHub address：pdfminer.six
最新发布时间：2023年12月28日
5.1 安装
pip install pdfminer.six
5.2 测试
from pdfminer.high_level import extract_text
text = extract_text("example.pdf")
print(text)
5.3 功能
6. SciPDF Parser
基于GROBID (GeneRation Of BIbliographic Data))
Github address: SciPDF Parser
最新发布时间：
6.1 安装
# from pip
pip install scipdf-parser
# or from github respository
pip install git+https://github.com/titipata/scipdf_parser
6.2 测试
在解析PDF之前需要先运行GROBID
bash serve_grobid.sh
该脚本将会运行 GROBID在默认端口：8070
以下为python 解析PDF文件的脚本。
import scipdf
article_dict = scipdf.parse_pdf_to_dict('example_data/futoma2017improved.pdf') # return dictionary
# option to parse directly from URL to PDF, if as_list is set to True, output 'text' of parsed section will be in a list of paragraphs instead
article_dict = scipdf.parse_pdf_to_dict('https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2018/11/20/463760.full.pdf', as_list=False)
# output example
>> {
'title': 'Proceedings of Machine Learning for Healthcare',
'abstract': '...',
'sections': [
{'heading': '...', 'text': '...'},
{'heading': '...', 'text': '...'},
...
],
'references': [
{'title': '...', 'year': '...', 'journal': '...', 'author': '...'},
...
],
'figures': [
{'figure_label': '...', 'figure_type': '...', 'figure_id': '...', 'figure_caption': '...', 'figure_data': '...'},
...
],
'doi': '...'
}
xml = scipdf.parse_pdf('("example.pdf', soup=True) # option to parse full XML from GROBID
7. pdfplumber
GitHub address: pdfplumber
最新发布时间：2024年3月7日
7.1 安装
pip install pdfplumber
7.2 测试
pdfplumber < example.pdf > background-checks.csv
7.3 用法
| 参数 | 描述 |
|---|---|
--format [format] |
csv or json. The json format returns more information; it includes PDF-level and page-level metadata, plus dictionary-nested attributes. |
--pages [list of pages] |
A space-delimited, 1-indexed list of pages or hyphenated page ranges. E.g., 1, 11-15, which would return data for pages 1, 11, 12, 13, 14, and 15. |
--types [list of object types to extract] |
Choices are char, rect, line, curve, image, annot, et cetera. Defaults to all available. |
--laparams |
A JSON-formatted string (e.g., '{"detect_vertical": true}') to pass to pdfplumber.open(..., laparams=...). |
--precision [integer] |
The number of decimal places to round floating-point numbers. Defaults to no rounding. |
7.4 python package usage
import pdfplumber
with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:
first_page = pdf.pages[0]
print(first_page.chars[0])
8. borb
8.0 简介
borb 是一个纯 Python 库，用于读取、写入和操作 PDF 文档。它将 PDF 文档表示为嵌套列表、字典和基本数据类型（数字、字符串、布尔值等）的类似 JSON 的数据结构。
Github address: borb
最新发布时间：2024年5月
8.1 安装
# from pip
pip install borb
# reinstalled the latest version (rather than using its internal cache)
pip uninstall borb
pip install --no-cache borb
8.2 测试（创建pdf）
from pathlib import Path
from borb.pdf import Document
from borb.pdf import Page
from borb.pdf import SingleColumnLayout
from borb.pdf import Paragraph
from borb.pdf import PDF
# create an empty Document
pdf = Document()
# add an empty Page
page = Page()
pdf.add_page(page)
# use a PageLayout (SingleColumnLayout in this case)
layout = SingleColumnLayout(page)
# add a Paragraph object
layout.add(Paragraph("Hello World!"))
# store the PDF
with open(Path("output.pdf"), "wb") as pdf_file_handle:
PDF.dumps(pdf_file_handle, pdf)
8.3 功能
9. PyPDF4
Github address：PyPDF4
最新发布时间：2018年8月8日
9.1 安装
pip install pypdf
9.2 测试
from pypdf import PdfReader
reader = PdfReader("example.pdf")
page = reader.pages[0]
print(page.extract_text())
作者：MurphyStar
