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还在为抓取各种PDF格式的财务、数据报表而烦恼吗？
还在为自己手工操作导致的效率低下而烦恼吗？
还在担心没有趁手的兵器吗？
今天，公众号为大家介绍一款神器：
PDFPlumbe
轻松玩转PDF，痛快抓数据！助你一臂之力！
获取全部代码，见文末
PDFPlumb最适合提取电脑生成的PDF，而不是扫描的PDF。 它是在pdfminer和pdfmine.six基础上设计的。
适用版本： Python2.7、3.1、3.4、3.5和3.6。
pip install pdfplumber要使用pdfplumber的可视化调试工具，还需要在计算机上安装ImageMagick（https://imagemagick.org/index.php），说明如下：
http://docs.wand-py.org/en/latest/guide/install.html#install-imagemagick-debian
具体参数、提取流程与可视化我们将以案例进行展示，更详细的内容，请大家在文末下载安装包自行查看。
import pdfplumber
pdf = pdfplumber.open("../pdfs/ca-warn-report.pdf")
p0 = pdf.pages[0]
im = p0.to_image()
im
使用 .extract_table 获取数据：
table = p0.extract_table()
table[:3]
使用pandas将列表呈现为一个DataFrame，并在某些日期内删除多余的空格。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
for column in ["Effective", "Received"]:
df[column] = df[column].str.replace(" ", "")
大功告成！
具体是如何产生的呢?
红线代表pdfplumber在页面上找到的线，蓝色圆圈表示这些线的交叉点，淡蓝色底纹表示从这些交叉点派生的单元格。
import pdfplumber
report = pdfplumber.open("../pdfs/ag-energy-round-up-2017-02-24.pdf").pages[0]
im = report.to_image()
im
页面对象具有 .curves 属性，该属性包含在页面上找到的一个curve对象列表。本报告包含12条曲线，每图4条：
len(report.curves)
12
report.curves[0]
将它们传递 .draw_lines 确定曲线的位置：
im.draw_lines(report.curves, stroke="red", stroke_width=2)
我们通过循环使用四种颜色的调色板来获得更好的显示感：
im.reset()
colors = [ "gray", "red", "blue", "green" ]
for i, curve in enumerate(report.curves):
stroke = colors[i%len(colors)]
im.draw_circles(curve["points"], radius=3, stroke=stroke, fill="white")
im.draw_line(curve["points"], stroke=stroke, stroke_width=2)
im
import pdfplumber
pdf = pdfplumber.open("../pdfs/background-checks.pd")
p0 = pdf.pages[0]
im = p0.to_image()
im
使用 PageImage.debug_tablefinder() 来检查表格：
im.reset().debug_tablefinder()
默认设置正确地标识了表的垂直边界，但是没有捕获每组5个states/territories之间的水平边界。所以：
使用自定义 .extract_table ：
因为列由行分隔，所以我们使用 vertical_strategy="lines"
因为行主要由文本之间的沟槽分隔，所以我们使用 horizontal_strategy="text"
由于文本的左、右端与竖线不是很齐平，所以我们使用 intersection_tolerance: 15
table_settings = {
"vertical_strategy": "lines",
"horizontal_strategy": "text",
"intersection_x_tolerance": 15
}
im.reset().debug_tablefinder(table_settings)
table = p0.extract_table(table_settings)
for row in table[:5]:
print(row)
清理数据（页眉页脚等）：
core_table = table[3:3+56]
" • ".join(core_table[0])
" • ".join(core_table[-1])
COLUMNS = [
"state",
"permit",
"handgun",
"long_gun",
"other",
"multiple",
"admin",
"prepawn_handgun",
"prepawn_long_gun",
"prepawn_other",
"redemption_handgun",
"redemption_long_gun",
"redemption_other",
"returned_handgun",
"returned_long_gun",
"returned_other",
"rentals_handgun",
"rentals_long_gun",
"private_sale_handgun",
"private_sale_long_gun",
"private_sale_other",
"return_to_seller_handgun",
"return_to_seller_long_gun",
"return_to_seller_other",
"totals"
]def parse_value(i, x):
if i == 0: return x
if x == "": return None
return int(x.replace(",", ""))
from collections import OrderedDict
def parse_row(row):
return OrderedDict((COLUMNS[i], parse_value(i, cell))
for i, cell in enumerate(row))
data = [ parse_row(row) for row in core_table ]
Now here's the first row, parsed:
data[0]
import pdfplumber
import re
from collections import OrderedDict
pdf = pdfplumber.open("../pdfs/san-jose-pd-firearm-sample.pdf")
p0 = pdf.pages[0]
im = p0.to_image()
im
我们在pdfplumber检测到的每个 char 对象周围绘制矩形。通过这样做，我们可以看到报表主体的的每一行都有相同的宽度，并且每个字段都填充了空格(“”)字符。这意味着我们可以像解析标准的固定宽度数据文件一样解析这些行。
im.reset().draw_rects(p0.chars)
使用 page .extract_text(…) 方法，逐行抓取页面上的每个字符（文本）:
text = p0.extract_text()
print(text)
清理数据（页眉页脚等）：
core_pat = re.compile(r"LOCATION[\-\s]+(.*)\n\s+Flags = e", re.DOTALL)
core = re.search(core_pat, text).group(1)
print(core)
在这份报告中，每f一个irearm占了两行。下面的代码将表拆分为two-line，然后根据每个字段中的字符数解析出字段：
lines = core.split("\n")
line_groups = list(zip(lines[::2], lines[1::2]))
print(line_groups[0])
def parse_row(first_line, second_line):
return OrderedDict([
("type", first_line[:20].strip()),
("item", first_line[21:41].strip()),
("make", first_line[44:89].strip()),
("model", first_line[90:105].strip()),
("calibre", first_line[106:111].strip()),
("status", first_line[112:120].strip()),
("flags", first_line[124:129].strip()),
("serial_number", second_line[0:13].strip()),
("report_tag_number", second_line[21:41].strip()),
("case_file_number", second_line[44:64].strip()),
("storage_location", second_line[68:91].strip())
])
parsed = [ parse_row(first_line, second_line)
for first_line, second_line in line_groups ]parsed[:2]
通过DataFrame进行展示：
在后台输入（严格大小写）
Pdfplumber
——本文完——
完整Python基础知识要点
转载：https://blog.csdn.net/qq_39241986/article/details/102486558