pdfplumber extract_words参数
时间: 2024-09-09 17:11:52 浏览: 40
pdfplumber 是一个用于提取 PDF 文件中信息的 Python 库。它提供了许多功能强大的工具来提取和处理 PDF 内容。`extract_words` 函数用于从 PDF 页面中提取单词,并且返回一个包含每个单词字典的列表。
参数列表通常包含如下关键参数:
1. `text`:一个布尔值,用于指示是否返回文本字符串。如果设置为 `True`,则每个字典中将包含一个 'text' 键。
2. `images`:一个布尔值,用于指示是否返回与每个单词相关的图像信息。如果设置为 `True`,则每个字典中将包含一个 'image' 键。
3. `x0`, `x1`, `top`, `bottom`:这些参数可以用于定义一个矩形区域,`extract_words` 将只提取该矩形区域内的单词。这些参数表示矩形的边界坐标,`x0` 和 `x1` 是水平方向的左右边界,`top` 和 `bottom` 是垂直方向的上下边界。
4. `line captivity`:一个布尔值,用于指示是否只提取那些至少有一部分与给定线条重叠的单词。
5. `font_name`:一个字符串或字符串列表,用于过滤只包含指定字体名称的单词。
相关问题
pdfplumber extract_words详解
pdfplumber是一个基于Python的库,它可以用来从PDF文件中提取文本和元数据。它使用PDFMiner的底层作为解析引擎,提供了一系列高级功能来提取和分析PDF内容。`pdfplumber`模块中的`extract_words()`函数主要用于从PDF文档中提取文字内容。
使用`pdfplumber.extract_words()`函数,你可以轻松地获取PDF中的每个单词,包括每个单词的坐标位置、字体信息、大小等元数据。这在需要对PDF文档中的文本进行高度定制化的处理时非常有用,比如进行文本挖掘、信息提取或者内容分析。
函数的基本用法如下:
```python
import pdfplumber
with pdfplumber.open('example.pdf') as pdf:
first_page = pdf.pages[0]
words = first_page.extract_words()
for word in words:
print(word)
```
在这个例子中,`pdfplumber.open('example.pdf')`用于打开PDF文件,然后通过`pdf.pages[0]`访问文件中的第一页。`extract_words()`函数会返回一个包含该页所有单词信息的列表。列表中的每个元素都是一个字典,包含了单词的详细信息。
每个多字典通常包含以下字段:
- `text`: 单词的文本内容
- `x0`, `top`, `x1`, `bottom`: 单词在页面上的坐标位置,这四个值形成了一个矩形框,表示该单词在页面上的位置和大小
- `font_name`: 字体名称
- `font_size`: 字体大小
- `charspace`: 字符间距
- `wordspace`: 单词间距
- `line_char`: 单词在行中的位置
pdfplumber中的extract_words()如何使用
pdfplumber是一个Python库,可以用于从PDF文件中提取文本和表格数据。其中的extract_words()方法可以用于提取PDF文件中的所有单词。使用方法如下:
1. 首先,导入pdfplumber库:
```
import pdfplumber
```
2. 接着,打开需要提取单词的PDF文件:
```
with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:
# code to extract words
```
3. 然后,使用extract_words()方法提取所有单词:
```
with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:
all_words = []
for page in pdf.pages:
words = page.extract_words()
all_words += words
```
在上面的代码中,我们使用了一个循环来遍历PDF中的所有页面,并使用extract_words()方法提取每个页面中的单词。最后,我们将所有单词存储在一个名为all_words的列表中。
4. 可以使用单词列表执行其他操作,例如计算单词数量或查找特定单词:
```
# 计算单词数量
num_words = len(all_words)
print("Number of words in PDF:", num_words)
# 查找特定单词
search_word = "example"
search_results = [word for word in all_words if search_word in word["text"]]
print("Instances of the word 'example':", len(search_results))
```
在这里,我们计算了PDF中的单词数量,并使用列表推导式查找所有包含特定单词的单词。