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如果你有從PDF中批量提取表格的需求,那么這篇文章就是你的福音。

Python 第三方模塊 Camelot 能夠精準(zhǔn)識(shí)別PDF中的表格信息,并提取為pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),而且還能導(dǎo)出為多種格式:JSON,excelhtmlSqlite。

下面給大家介紹這個(gè)模塊的使用方法:

1.準(zhǔn)備



開(kāi)始之前,你要確保Python和pip已經(jīng)成功安裝在電腦上,如果沒(méi)有,可以訪問(wèn)這篇文章:超詳細(xì)Python安裝指南 進(jìn)行安裝。

如果你用Python的目的是數(shù)據(jù)分析,可以直接安裝Anaconda:Python數(shù)據(jù)分析與挖掘好幫手—Anaconda,它內(nèi)置了Python和pip.

此外,推薦大家用VSCode編輯器,它有許多的優(yōu)點(diǎn):Python 編程的最好搭檔—VSCode 詳細(xì)指南。

請(qǐng)選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴
1. Windows 環(huán)境 打開(kāi) Cmd (開(kāi)始-運(yùn)行-CMD)。
2. MacOS 環(huán)境 打開(kāi) Terminal (command+空格輸入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install camelot-py[cv]


2.使用



最簡(jiǎn)單的使用方式如下:

import camelot
# 1.讀取pdf
tables = camelot.read_pdf('foo.pdf', flavor='stream')
# 2.導(dǎo)出pdf所有的表格為csv文件
tables.export('foo.csv', f='csv')
# json, excel, html, sqlite


第一行,導(dǎo)入camelot這個(gè)模塊。

第二行,以stream的模式讀取當(dāng)前目錄的foo.pdf文件。

第三行,將所有表格數(shù)據(jù)導(dǎo)出為 foo.csv 文件,并保存在當(dāng)前文件夾下。

相當(dāng)簡(jiǎn)單,請(qǐng)注意,read_pdf 的 flavor 參數(shù)是可選的,如果你不帶這個(gè)參數(shù),請(qǐng)注意需要安裝 ghostscript 這個(gè)驅(qū)動(dòng),因?yàn)樗J(rèn)使用 ghostscript 去用 lattice 模式。

3.進(jìn)階



3.1 處理背景線:



可以看到,很多表格的線都隱藏在背景中。這種表格默認(rèn)是不支持的,這時(shí)候我們需要讓程序能夠自動(dòng)識(shí)別這樣的表格:


tables = camelot.read_pdf('background_lines.pdf', process_background=True)


增加 process_background=True 參數(shù)即可。

3.2 指定表格區(qū)域

某些情況下無(wú)法正確識(shí)別到PDF中的表格,此時(shí)手動(dòng)設(shè)定左上角和右下角的邊界可能是有效果的:

tables = camelot.read_pdf('table_areas.pdf', flavor='stream', table_areas=['316,499,566,337'])


其中 table_areas 接受格式為 x1,y1,x2,y2 的字符串,其中(x1,y1) -> 左上角, (x2,y2) -> 右下角。在PDF坐標(biāo)空間中,頁(yè)面的左下角是原點(diǎn),坐標(biāo)為(0,0)。

好了,這篇文章的內(nèi)容發(fā)貨聯(lián)盟就和大家分享到這里,如果大家網(wǎng)絡(luò)推廣引流創(chuàng)業(yè)感興趣,可以添加微信:80709525  備注:發(fā)貨聯(lián)盟引流學(xué)習(xí); 我拉你進(jìn)直播課程學(xué)習(xí)群,每周135晚上都是有實(shí)戰(zhàn)干貨的推廣引流技術(shù)課程免費(fèi)分享!


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