如何在 Python 中使用更新的 PDFMiner API 從 PDF 檔案中提取文字?
Extracting Text from PDF Files with PDFMiner in Python
When working with PDF documents, extracting text can be a crucial task. PDFMiner, a Python library, simplifies this process, enabling developers to parse and extract text from PDF files.
Updated PDFMiner API and Outdated Examples
Recent updates to PDFMiner have introduced changes to its API, rendering many existing examples obsolete. The transition to the latest version can leave developers lost, unsure how to perform basic tasks like text extraction.
Example Implementation
To address this issue, let's explore a working example that demonstrates how to extract text from a PDF file using the current PDFMiner library:
<code class="python">from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter from pdfminer.converter import TextConverter from pdfminer.layout import LAParams from pdfminer.pdfpage import PDFPage from io import StringIO def convert_pdf_to_txt(path): rsrcmgr = PDFResourceManager() retstr = StringIO() codec = 'utf-8' laparams = LAParams() device = TextConverter(rsrcmgr, retstr, codec=codec, laparams=laparams) fp = open(path, 'rb') interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device) password = "" maxpages = 0 caching = True pagenos=set() for page in PDFPage.get_pages(fp, pagenos, maxpages=maxpages, password=password,caching=caching, check_extractable=True): interpreter.process_page(page) text = retstr.getvalue() fp.close() device.close() retstr.close() return text</code>
This code provides a comprehensive approach to text extraction, covering all necessary steps. The convert_pdf_to_txt function takes a file path as input and handles the process of opening the file, initializing the document parser, and converting page content into a text string.
This example illustrates the updated PDFMiner syntax, eliminating the need for outdated code. It has been thoroughly tested and validated for use with the latest PDFMiner version.
以上是如何在 Python 中使用更新的 PDFMiner API 從 PDF 檔案中提取文字?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

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Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

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