方式一：tabula-py

需要安装java

#pip install tabula-py
import tabula
import pandas as pd
df = tabula.read_pdf("D:\\我的文档\\Python\\2019221145237597.pdf", encoding=&＃39;gbk&＃39;, pages=&＃39;all&＃39;)
print(df)
for indexs in df.index:# 遍历打印print(df.loc[indexs].values[0:-1])

import tabula# Read pdf into DataFrame
df = tabula.read_pdf("test.pdf", options)# Read remote pdf into DataFrame
df2 = tabula.read_pdf("https://github.com/tabulapdf/tabula-java/raw/master/src/test/resources/technology/tabula/arabic.pdf")# convert PDF into CSV
tabula.convert_into("test.pdf", "output.csv", output_format="csv")# convert all PDFs in a directory
tabula.convert_into_by_batch("input_directory", output_format=&＃39;csv&＃39;)

方式二：pdfplumber

Pdfplumber是一个可以处理pdf格式信息的库。可以查找关于每个文本字符、矩阵、和行的详细信息，也可以对表格进行提取并进行可视化调试。

https://github.com/jsvine/pdfplumber

简单使用

import pdfplumber
with pdfplumber.open("path/file.pdf") as pdf:first_page = pdf.pages[0] #获取第一页print(first_page.chars[0])

dfplumber.pdf中包含了.metadata和.pages两个属性。
metadata是一个包含pdf信息的字典。
pages是一个包含页面信息的列表。

每个pdfplumber.page的类中包含了几个主要的属性。
page_number 页码
width 页面宽度
height 页面高度
objects/.chars/.lines/.rects 这些属性中每一个都是一个列表，每个列表都包含一个字典，每个字典用于说明页面中的对象信息， 包括直线，字符， 方格等位置信息。

常用方法

extract_text() 用来提页面中的文本，将页面的所有字符对象整理为的那个字符串
extract_words() 返回的是所有的单词及其相关信息
extract_tables() 提取页面的表格
to_image() 用于可视化调试时，返回PageImage类的一个实例

表提取设置

默认情况下，extract_tables使用页面的垂直和水平线（或矩形边）作为单元格分隔符。但是方法该可以通过table_settings参数高度定制。可能的设置及其默认值：

{"vertical_strategy": "lines", "horizontal_strategy": "lines","explicit_vertical_lines": [],"explicit_horizontal_lines": [],"snap_tolerance": 3,"join_tolerance": 3,"edge_min_length": 3,"min_words_vertical": 3,"min_words_horizontal": 1,"keep_blank_chars": False,"text_tolerance": 3,"text_x_tolerance": None,"text_y_tolerance": None,"intersection_tolerance": 3,"intersection_x_tolerance": None,"intersection_y_tolerance": None,
}

举例使用

读取文字

import pdfplumber
import pandas as pdwith pdfplumber.open("E:\\600aaa_2.pdf") as pdf:page_count = len(pdf.pages)print(page_count) # 得到页数for page in pdf.pages:print(&＃39;---------- 第[%d]页 ----------&＃39; % page.page_number)# 获取当前页面的全部文本信息，包括表格中的文字print(page.extract_text())

读取表格

import pdfplumber
import pandas as pd
import rewith pdfplumber.open("E:\\600aaa_1.pdf") as pdf:page_count = len(pdf.pages)print(page_count) # 得到页数for page in pdf.pages:print(&＃39;---------- 第[%d]页 ----------&＃39; % page.page_number)for pdf_table in page.extract_tables(table_settings={"vertical_strategy": "text","horizontal_strategy": "lines","intersection_tolerance":20}): # 边缘相交合并单元格大小# print(pdf_table)for row in pdf_table:# 去掉回车换行print([re.sub(&＃39;\s+&＃39;, &＃39;&＃39;, cell) if cell is not None else None for cell in row])

 案例

import pandas as pd
def to_table(pdf_table):
#将DataFrame第一行作为表头df=pd.DataFrame(pdf_table)df.columns = df.iloc[0]df=df.drop(df.index[0])return df

import pdfplumber
import pandas as pd
import rewith pdfplumber.open("/mnt/c/Users/admin/Downloads/202104291855528(file)附件：天津市医保药品支付范围信息维护明细表（2021年第四期）.pdf") as pdf:page_count = len(pdf.pages)print(page_count) # 得到页数i=0for page in pdf.pages:print(&＃39;---------- 第[%d]页 ----------&＃39; % page.page_number)for pdf_table in page.extract_tables(table_settings={"vertical_strategy": "text","horizontal_strategy": "lines","intersection_tolerance":20}): # 边缘相交合并单元格大小# table=pd.DataFrame(pdf_table)table=to_table(pdf_table)table[&＃39;PDF页码&＃39;]=&＃39;第[{}]页&＃39;.format(page.page_number)print(table)i=i+1if i==1:ddf=tableelse:ddf=pd.concat([ddf, table])ddf.to_excel(&＃39;/mnt/c/Users/admin/Downloads/202104291855528(file)附件：天津市医保药品支付范围信息维护明细表（2021年第四期）.xlsx&＃39;,index=False)