在日常办公中,PDF 文档既是资料分享的常见格式,也常常让人“提取素材”寸步难行:手动截屏、复制表格、OCR 文字……重复操作耗时又易出错。今天,教你用 Python 自动化脚本,一次性将 PDF 中的 图片、表格、文本 分离,分别存成独立文件夹,解放双手!
01 办公素材分离的痛点截图耗时:手动截图再裁剪,图片不够清晰,还要用 PS 二次处理;
表格难拿:复制粘贴浪费格式,Excel 排版全乱;
文本提取:选中复制常常漏字、排版乱序,还要再校对;
重复劳动:客户/同事更新版本,又得重来一次。
如果有个脚本,打开 PDF 一键搞定,就能把三类素材“荡涤”出来,后续制作 PPT、报告、文章都省心省力!
02 核心库 & 功能速览
03 分离图片:PyMuPDF 极速提取
要点解析:
get_images(full=True) 列出所有嵌入资源;
extract_image 拿到二进制并带上扩展名。
04 分离表格:Camelot/Tabula 高效抓取
lattice:适合带网格线的表格;
stream:适合连续文本对齐的表格。
如果你偏好 Java 版 Tabula,也可以用 tabula-py:
05 分离文本:pdfplumber 精准抽取
进阶提示:
page.extract_words() 可按单词/位置提取,便于精细排版;
对扫描件可先截图转图片,再跑 OCR。
06 扩展:OCR 文字识别(扫描版)
先用 Pillow 做二值化/去噪;
配置 tesseract 路径:pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Tesseract-OCR\tesseract.exe"。
07 一键运行 & 项目结构建议
写一个主脚本 main.py,按需调用即可:
模块化拆分:按功能拆脚本,维护更轻松;
定时批量:用 schedule 或 cron ,轻松做夜间自动处理;
二次加工:把表格载入 pandas,做统计/可视化;把图片自动入库,生成素材库;文字生成报告或接入 NLP 分析。
只需几行脚本,就能将 PDF 中的图片、表格、文本彻底分离,为后续可视化、建模、报告撰写打下坚实基础。快把这套“神器”部署到你的办公流程里,真正实现自动化,解放双手、专注思考!
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