pdf转换导入到jupyter notebook

### 将PDF文件转换为适合在Jupyter Notebook中使用的格式

为了将PDF文件的内容导入到Jupyter Notebook中进行处理，通常需要先将其转换成一种易于操作的数据结构或文本形式。以下是两种常见方法：

#### 方法一：使用Python库PyMuPDF提取PDF内容

对于希望保留原始布局和样式的用户来说，可以利用`fitz`模块（来自`PyMuPDF`），它允许读取PDF文档并将页面内容导出为图像或者纯文本。

import fitz  # PyMuPDF

def pdf_to_text(pdf_path):
    document = fitz.open(pdf_path)
    text = ""
    
    for page_num in range(len(document)):
        page = document.load_page(page_num)
        text += page.get_text()
        
    return text

此函数接收一个PDF文件路径作为参数，并返回整个文档的字符串表示[^1]。

#### 方法二：采用Tesseract OCR技术识别扫描版PDF

当面对的是经过扫描形成的图片型PDF时，则需借助光学字符识别(OCR)软件如Tesseract来解析其中的文字信息。这一步骤可能涉及预处理阶段，比如调整对比度、去除噪声等以提高准确性。

# 安装tesseract-ocr
pip install pytesseract pillow

接着编写一段简单的脚本来调用该工具完成文字抓取工作：

from PIL import Image
import pytesseract
import io
import requests

def ocr_image_from_pdf(url_or_path, lang='eng'):
    if url_or_path.startswith('http'):
        response = requests.get(url_or_path)
        img = Image.open(io.BytesIO(response.content))
    else:
        img = Image.open(url_or_path)

    return pytesseract.image_to_string(img, lang=lang)

上述代码片段展示了如何从网络链接获取PDF某一页转存为图片对象再执行OCR的过程；当然也可以直接加载本地磁盘上的文件[^2]。

一旦获得了可编辑版本的数据之后，便可以直接复制粘贴至新的单元格内或是保存为`.txt`/.csv等形式以便后续分析。值得注意的是，在实际应用过程中还需考虑版权归属等问题。