為什麼要用Python提取PDF文字？
PDF作為文件交換的標準格式，廣泛應用於合約、報告、發票、研究資料等多種場景。然而，PDF內容不易直接編輯或批次處理，當需要進行資料分析、內容歸檔、資料庫建檔、批次轉換或自動化流程時，將PDF轉換為純文字是不可或缺的步驟。
常見應用情境包括：
– 批次提取合約或報告內容，進行關鍵字分析或歸檔。
– 將PDF表格內容轉存至Excel或Google Sheets，方便後續統計。
– 自動化處理電子發票、申請表單等大量PDF文件。
– 專案管理中，將PDF會議記錄、需求文件轉為可編輯格式，提升團隊協作效率。
但PDF格式多樣，包括純文字、圖片掃描、加密保護、複雜排版等，提取過程常遇到亂碼、格式錯亂、表格無法正確辨識等挑戰，因此選擇合適的Python套件與方法至關重要。
主流Python PDF文字提取套件比較
目前主流的Python PDF文字提取套件有PyPDF2、pdfplumber、PyMuPDF（fitz）、pypdf等。下表整理各套件的特點、優缺點與適用情境，協助你根據實際需求選擇：
| 套件名稱 | 主要優點 | 主要限制 | 適用情境 |
|---|---|---|---|
| PyPDF2 | 安裝簡單、支援純文字PDF | 不支援掃描PDF、表格辨識弱 | 一般純文字PDF、簡單批次處理 |
| pdfplumber | 表格辨識佳、支援複雜排版 | 對掃描PDF需搭配OCR | 需提取表格/複雜排版PDF |
| PyMuPDF (fitz) | 速度快、支援多語言、圖片提取強 | API較複雜、學習曲線略高 | 大型PDF、需提取圖片/多語言 |
| pypdf | PyPDF2的進階版，維護活躍 | 表格辨識能力有限 | 純文字PDF、需穩定維護者 |
| OCR工具（tesseract、ocrmypdf） | 可處理掃描型PDF（圖片） | 需安裝額外OCR引擎，速度較慢 | 掃描檔、手寫或影像PDF |
選擇建議：
– 純文字PDF：優先考慮PyPDF2、pypdf
– 需提取表格或複雜排版：建議使用pdfplumber
– 大型PDF、需多語言或圖片處理：推薦PyMuPDF
– 掃描型PDF（內容為圖片）：需搭配OCR工具（如tesseract、ocrmypdf）
安裝與環境準備
在開始實作前，請確認已安裝Python（建議3.7以上），並根據需求安裝相關套件。
常見安裝指令如下：
pip install PyPDF2 pdfplumber pymupdf pypdf pytesseract ocrmypdf
安裝常見問題與排解：
– 若遇到權限問題，可加上--user參數或使用虛擬環境。
– OCR相關套件（如pytesseract、ocrmypdf）需另外安裝Tesseract OCR引擎，請依作業系統安裝（如Windows可至Tesseract官方下載，macOS可用Homebrew安裝）。
– 若PDF為加密檔案，部分套件需額外指定密碼或不支援解密。
實作教學：Python提取PDF文字
方法一：使用PyPDF2
PyPDF2適合處理一般純文字PDF，操作簡單。
範例程式碼：
import PyPDF2
with open('example.pdf', 'rb') as pdf_file:
reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
text = ''
for page in reader.pages:
text += page.extract_text() or ''
print(text)
常見錯誤與排解：
– 若extract_text()回傳None，代表該頁內容非純文字（如圖片或特殊排版）。
– 遇到亂碼，請確認PDF原始內容是否為Unicode文字，或嘗試其他套件。
– 加密PDF需傳入密碼：reader.decrypt('your_password')
產業應用案例：
某人資部門需批次提取多份PDF履歷的基本資料，利用PyPDF2可快速自動化處理。
方法二：使用pdfplumber
pdfplumber對於表格、複雜排版PDF有更佳表現，並能直接提取表格資料。
範例程式碼：
import pdfplumber
with pdfplumber.open('example.pdf') as pdf:
all_text = ''
for page in pdf.pages:
all_text += page.extract_text() or ''
print(all_text)
提取表格範例：
import pdfplumber
with pdfplumber.open('example.pdf') as pdf:
for page in pdf.pages:
tables = page.extract_tables()
for table in tables:
for row in table:
print(row)
適用情境：
– 需將PDF報表、發票等表格內容轉存至Excel。
– 需處理多欄、多段落或複雜排版的PDF。
常見錯誤：
– 表格辨識不完全時，可嘗試調整pdfplumber參數或先將PDF轉為圖片後OCR。
方法三：使用PyMuPDF（fitz）
PyMuPDF（fitz）以速度快、支援多語言與圖片提取著稱，適合大型PDF或需同時處理圖片的情境。
範例程式碼：
import fitz # PyMuPDF
doc = fitz.open('example.pdf')
text = ''
for page in doc:
text += page.get_text()
print(text)
doc.close()
特色說明：
– 支援提取頁面圖片、向量圖、超連結等進階功能。
– 對於多語言PDF（如中英文混合）有較佳支援。
產業應用案例：
大型法律事務所需快速處理數百頁的PDF合約，PyMuPDF能大幅提升批次處理效率。
進階：OCR處理掃描型PDF
若PDF內容為圖片（如掃描文件、手寫表單），需結合OCR技術將影像轉為文字。
常用工具：
– pytesseract（Python介接Tesseract OCR）
– ocrmypdf（自動將PDF圖片頁轉為可搜尋文字PDF）
pytesseract範例：
import pdfplumber
import pytesseract
from PIL import Image
with pdfplumber.open('scan.pdf') as pdf:
for page in pdf.pages:
img = page.to_image(resolution=300)
text = pytesseract.image_to_string(img.original)
print(text)
ocrmypdf範例（命令列）：
ocrmypdf input.pdf output.pdf
適用情境：
– 處理掃描檔、手寫表單、歷史檔案數位化。
– 需將影像型PDF轉為可搜尋、可提取文字的PDF。
常見錯誤：
– OCR辨識率受掃描品質、字體、語言影響，建議先優化掃描品質或指定語言參數。
– 處理大量檔案時，建議分批執行以避免記憶體溢位。
常見問題與排解（FAQ）
Q1：遇到PDF提取出現亂碼或空白，該怎麼辦？
A：可能原因為PDF內容為圖片、特殊字型或加密。建議嘗試pdfplumber、PyMuPDF，或結合OCR工具處理。
Q2：如何處理加密或受密碼保護的PDF？
A：PyPDF2、pypdf等支援解密功能，需提供正確密碼。若無密碼，無法合法解密。
Q3：如何批次處理多個PDF檔案？
A：可用Python迴圈批次讀取目錄下所有PDF，逐一提取文字並儲存。
Q4：如何只提取特定頁面或範圍？
A：各套件皆可指定頁碼（如PyPDF2的reader.pages[2]），只處理需要的頁面。
Q5：如何提取PDF中的表格並轉存為Excel？
A：pdfplumber支援表格提取，可將結果用pandas轉存為Excel檔案。
Q6：中文內容出現亂碼怎麼辦？
A：優先嘗試PyMuPDF、pdfplumber，並確認Python環境與終端機支援UTF-8。
實務應用案例
批次轉換多個PDF為文字檔
假設專案團隊需將一批會議記錄PDF轉為純文字，便於後續歸檔與搜尋。可用以下流程：
- 將所有PDF放於同一資料夾。
- 使用Python迴圈批次處理，將每份PDF內容提取並存為.txt檔。
範例程式碼：
import os
import pdfplumber
pdf_folder = 'pdf_docs'
output_folder = 'txt_output'
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
for filename in os.listdir(pdf_folder):
if filename.endswith('.pdf'):
pdf_path = os.path.join(pdf_folder, filename)
txt_path = os.path.join(output_folder, filename.replace('.pdf', '.txt'))
with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
text = ''
for page in pdf.pages:
text += page.extract_text() or ''
with open(txt_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(text)
結合Excel、Google Sheets自動化
將PDF表格內容提取後，可用pandas將資料直接存入Excel或Google Sheets，實現自動化報表整合。
範例情境：
財務部門每月需將PDF發票內容彙整至Excel，利用pdfplumber提取表格，再用pandas寫入Excel，節省大量人工抄錄時間。
與電子簽核、協作工具整合
若需進行PDF文件的批次審核、簽署或協作，建議可結合如 pdfFiller 或 SignNow 等線上工具，快速完成文件填寫、簽署與流轉，並可將提取的文字內容自動同步至團隊協作平台，提升文件處理效率。
總結與工具推薦
Python提供多種高效套件協助PDF轉換為文字，適合不同場景需求。
– 純文字PDF可用PyPDF2、pypdf快速處理。
– 需表格、複雜排版建議用pdfplumber。
– 大型、多語言或需圖片提取時，PyMuPDF表現優異。
– 掃描型PDF則需結合OCR工具。
若遇到需大量協作、批次審核或線上簽署等進階需求，建議可搭配 pdfFiller、SignNow 等專業PDF處理工具，進一步提升團隊效率。
