python实现从pdf提取文字，图片，表格和标题

在Python中，可以使用一些专门库来从PDF文件中提取文本、图片、表格和标题等信息。以下是几个常用的工具：

1. **Text Extraction**:
- `PyPDF2`: 这是一个基本的PDF读取库，用于提取文本内容。例如：

     import PyPDF2
     with open('example.pdf', 'rb') as file:
         pdf = PyPDF2.PdfFileReader(file)
         for page_num in range(pdf.getNumPages()):
             text = pdf.getPage(page_num).extractText()
             print(text)

2. **Image Extraction**:
- `PIL (Pillow)`: 可以用于处理图像数据，包括PDF中的图片。首先，需要将PDF转换为包含嵌入图片的HTML或XML格式，然后解析出来：

     from pdf2image import convert_from_path
     images = convert_from_path('example.pdf')
     for i, img in enumerate(images):
         img.save(f"image_{i}.png")

3. **Table Extraction**:
- `tabula-py` 和 `camelot`: 这些库适用于识别并提取PDF中的表格，通常适用于结构化的数据。

     import tabula
     df = tabula.read_pdf('example.pdf', pages='all')
     # 或者对于Camelot:
     from camelot import read_pdf
     tables = read_pdf('example.pdf', flavor='stream')

4. **Title Extraction**:
- 对于PDF文档，标题通常出现在元数据或页面元素中。你可以通过`PyPDF2`查找特定词汇或者使用`PDFMiner`来提取文档标题。

     from pdfminer.high_level import extract_text_to_string
     with open('example.pdf', 'rb') as file:
         metadata = PDFMiner.get_document_info(file)
         title = metadata.get("/Title", "No Title Found")
         print(title)

请注意，实际操作可能因PDF的内容复杂性和格式的不同而有所差异。