用一个整段python代码进行解析

如果你想要用Python解析一段复杂的PDF内容，特别是包含表格或其他结构化数据，可以使用`tabula-py`库结合`pandas`处理表格，`PyPDF2`处理文本，以及`PDFMiner`来抽取更深层次的信息。这里给出一个简单的例子，假设我们已经有了一个名为`pdftables.py`的脚本：

import tabula
from PyPDF2 import PdfFileReader
import io
import pdfminer.high_level
import pandas as pd

# 定义一个函数来解析PDF
def parse_pdf(input_file, sheet_index=0, text_only=True):
    # 如果文本只解析
    if text_only:
        with open(input_file, 'rb') as f:
            reader = PdfFileReader(f)
            text = ""
            for page_num in range(reader.numPages):
                text += reader.getPage(page_num).extract_text()

        # 搜索标题位置并提取内容
        # 这里仅作为示例，实际应用可能需要更复杂的逻辑如正则表达式或自定义解析规则
        title_start = text.find("Title: ")
        title_end = text.find("\n", title_start + len("Title: "))
        title = text[title_start+7:title_end]
        content = text[text_end:]

        print(f"Title: {title}")
        print(f"Content: {content}\n")
    
    # 如果解析表格
    else:
        # 使用tabula读取PDF中的表格
        tables = tabula.read_pdf(input_file, pages=sheet_index)
        table_df = pd.DataFrame(tables)

        # 可能还需要进一步的数据清洗和处理
        print(table_df)

# 使用函数并指定是否只解析文本
parse_pdf('input.pdf', text_only=True)
# 或者解析表格
parse_pdf('input.pdf', text_only=False)

这个代码会首先尝试提取每页的纯文本，如果设置了`text_only=False`，则会尝试从PDF中读取表格数据。