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：

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