PDFMiner打开pdf文件，并转换成excel（含图片，格式）

PDFMiner是另一个用于解析PDF文件的Python库，它主要用于从PDF中提取文本信息，包括行、段落、标题和页眉等。如果你想把PDF转换成Excel（包含图片），虽然PDFMiner本身并不支持Excel格式导出，但你可以结合其他库来实现这个过程，例如pandas用于数据分析，XlsxWriter用于生成Excel文件，以及PIL（Pillow）库用于处理图片。

以下是基本步骤：

1. 首先，使用PDFMiner提取PDF中的文本和图片（如果有的话）：

from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
import io

# 获取资源管理器
rsrcmgr = PDFResourceManager()
# 创建转换器对象
output_text = io.StringIO()

# 设置参数
laparams = LAParams(line_height=18) # 可以调整文本布局参数
# 创建设备对象，这里我们将其转化为字符串io
device = TextConverter(rsrcmgr, output_text, laparams=laparams)

# 开始读取PDF
with open('your_pdf_file.pdf', 'rb') as fp:
    interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
    for page in PDFPage.get_pages(fp):
        interpreter.process_page(page)

# 关闭设备
device.close()
text_data = output_text.getvalue()

2. 然后，使用pandas将文本数据加载到DataFrame中，添加图片作为单独的列：

import pandas as pd
from PIL import Image

# 加载图片
img_list = []
for img_path in ['path_to_your_images']:
    with Image.open(img_path) as im:
        img_list.append(pd.Series(im))
# 将图片数据合并到DataFrame
image_df = pd.concat(img_list, axis=1)

# 结合文本数据创建最终的数据帧
data = {'Text Data': text_data.splitlines(), **image_df.columns}
df = pd.DataFrame(data, index=[0])

# 删除不需要的列名
df.columns = df.columns.droplevel(0)

3. 最后，利用XlsxWriter将DataFrame保存为Excel文件：

from xlsxwriter import Workbook

workbook = Workbook('output.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
df.to_excel(workbook, sheet_name='Sheet1', index=False)

workbook.close()

注意：整个过程对PDF格式的要求较高，如果PDF中有复杂的格式或图表，转换后的结果可能不如原PDF直观。对于这种复杂的情况，可能需要借助专门的PDF转PDF/A工具或商业解决方案。