PyPDF2读取PDF文件内容保存到本地TXT实例

我们来详细讲解“PyPDF2读取PDF文件内容保存到本地TXT实例”的完整攻略。

环境准备

在开始实例前,我们需要安装 PyPDF2 库和预训练的 PDF 文件。PyPDF2 是一个纯 Python 库,用于对 PDF 文件进行操作。

安装 PyPDF2 库:

pip install PyPDF2

我们也需要一些测试用的 PDF 文件。可以在网络上下载或者自己生成 PDF 文件来使用。这里我们下载示例数据 sample.pdf 文件。

实例1:读取并输出 PDF 的文本

以下示例代码使用 PyPDF2 库读取 sample.pdf 文件中的文本并将其打印到控制台中。

import PyPDF2

# 打开 PDF 文件
pdf_file = open('sample.pdf', 'rb')

# 读取 PDF 文件
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)

# 获取 PDF 文件中的页数
print("Number of pages:", pdf_reader.numPages)

# 遍历每一页打印其文本
for page in range(pdf_reader.numPages):
    print("Page:", page+1)
    page_obj = pdf_reader.getPage(page)
    print(page_obj.extractText())

# 关闭 PDF 文件
pdf_file.close()

在上面的示例代码中,我们首先打开 PDF 文件,然后使用 PyPDF2 库的 PdfFileReader 类读取文件。接下来,我们使用 numPages 属性获取 PDF 文件中的总页数,并打印到控制台。随后,我们遍历每一页,并使用 extractText 方法提取每一页的文本内容并打印到控制台中。

实例2:将 PDF 的文本保存到本地 TXT 文件

以下示例代码使用 PyPDF2 库读取 sample.pdf 文件中的文本并将其保存到本地的 txt 文件。

import PyPDF2

# 打开 PDF 文件
pdf_file = open('sample.pdf', 'rb')

# 读取 PDF 文件
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)

# 创建保存文本的 TXT 文件
txt_file = open('sample.txt', 'w')

# 遍历每一页并将其文本添加到 TXT 文件
for page in range(pdf_reader.numPages):
    page_obj = pdf_reader.getPage(page)
    txt_file.write(page_obj.extractText())

# 关闭 PDF 和 TXT 文件
pdf_file.close()
txt_file.close()

在这个示例中,我们首先打开 PDF 文件,然后使用 PyPDF2 库的 PdfFileReader 类读取文件。接下来,我们创建一个文本文件并将其打开以便写入文本。我们遍历每一页PDF文件,并对每一页应用 extractText 方法将其文本添加到文本文件中。最后,我们关闭了 PDF 和 TXT 文件。

这样,我们就完成了将 PDF 文件的内容保存到本地 TXT 文件的任务。

总之,上述的示例通过 PyPDF2 库和 Python 的基本文件处理来读取 PDF 文件中的文本并将其保存到本地文件中。这能够帮助我们将需要处理的文本有效地提取出来,并进行后续的文本分析或其他处理。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:PyPDF2读取PDF文件内容保存到本地TXT实例 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年6月13日
下一篇 2023年6月13日

相关文章

  • 如何从Pandas数据框架的时间戳列中移除时区

    要从Pandas数据框架的时间戳列中移除时区,我们可以使用Pandas的DatetimeIndex对象进行转换。下面是详细的步骤: 首先,确保你的时间戳列已经被解析成Pandas的时间戳类型,可以通过以下代码检查: df[‘timestamp’].dtype 接着,使用Pandas的to_datetime()函数将时间戳列转换成Pandas的Datetime…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 解决一个pandas执行模糊查询sql的坑

    当使用Pandas进行SQL查询时,我们可能会遇到Pandas执行模糊查询SQL的坑。具体来说,Pandas使用“like”模糊查询时,使用%通配符,并添加引号时会出现报错的情况。下面是解决这个问题的完整攻略: 1. 背景分析 当我们要在Pandas中使用“like”模糊查询时,可以使用以下格式: df[df[‘column’].str.contains(‘…

    python 2023年5月14日
    00
  • 如何修复:TypeError: no numeric data to plot

    首先,需要了解该错误的产生原因。当我们试图将非数值类型的数据输入到可视化模块的绘图函数中时,就会产生TypeError: no numeric data to plot的错误。 那么如何解决这个问题呢?具体步骤如下: 检查数据类型:首先需要检查数据的类型是否是数值类型。可以使用Python内置函数type()来查看数据类型。如果数据类型不是数值类型(int、…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何将 Pandas 系列转换为 Python 列表

    将 Pandas 数据结构转换为 Python 标准数据结构的操作是非常重要的,因为它允许你在 Pandas 和其他 Python 库之间自由地进行数据交换和操作。 在 Pandas 中,Series 是一种带有标签的一维数组,可以将 Pandas Series 数据结构转换为列表,可以使用 pandas.Series.values 属性或 tolist()…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 重命名Pandas中的特定列

    重命名Pandas DataFrame中的特定列可以使用rename()方法。下面是一个完整的攻略步骤。 步骤1:导入必要的库和读取数据 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv(‘data.csv’) 步骤2:查看数据集和列名 # 打印前五行 print(df.head()) # 打印列名 print(df.c…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 扁平化一个数据帧的列表

    扁平化一个数据帧的列表是将一个数据帧的嵌套列表中的元素展开成一个扁平化的数据帧,以便更加方便地对数据进行处理和分析。以下是具体的步骤: 首先,需要使用tidyr包中的unnest()函数将列表展开为多个行。该函数需要指定要展开的列名。 例如,我们有一个如下的数据框,其中col1是一个列表列: df <- data.frame( id = c(1,2,3…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 对pandas的层次索引与取值的新方法详解

    下面是对“对pandas的层次索引与取值的新方法详解”的完整攻略: 一、层次索引的概念及创建方法 层次索引是指在一个pandas的DataFrame或Series中,我们可以根据数据的不同维度进行索引,以实现更为灵活的数据处理。创建层次索引的方法主要有两种,分别是手动设置和自动设置。手动设置即使用pandas提供的MultiIndex函数进行创建,而自动设置…

    python 2023年5月14日
    00
  • 如何使用Pandas从Excel文件中提取Email列并找出邮件的类型

    下面是使用Pandas从Excel文件中提取Email列并找出邮件的类型的完整攻略: 步骤一 – 导入库 首先,我们要导入需要使用的库,包括Pandas和正则表达式库re,代码如下: import pandas as pd import re 步骤二 – 读取Excel文件 接下来,我们需要使用Pandas读取Excel文件。首先,我们需要指定文件路径,然后…

    python-answer 2023年3月27日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部