Na era digital em que vivemos, informação é poder e grande parte dela está armazenada na forma de documentos PDF.
Arquivos PDF são amplamente utilizados para armazenar documentos, artigos, relatórios, livros digitais e muito mais. Extrair texto de PDFs abre um mundo de possibilidades. Os dados obtidos podem ser usados para análises e treinamentos de algoritmos de machine learning e inteligência artificial. Além disso, a extração de textos de arquivos PDF facilita consideravelmente a análise de informações com métodos tradicionais de manipulações de strings ou técnicas mais avançadas de redes neurais.
Quer você seja um analista de dados, um pesquisador ou simplesmente alguém que deseja acessar os dados armazenados em PDFs, o Python pode ser seu grande aliado. Portanto, neste post, nos aprofundaremos na arte da extração de texto de PDFs com Python
Extração de textos de PDFs com Python
O Python possui várias bibliotecas que podem ser usadas para a extração de textos de arquivos PDF. Muitas são para situações que envolvem extrações simples, outras são sofisticadas e mais apropriadas para situações específicas. Neste post, apresentaremos algumas dessas bibliotecas.
PyPDF2 para extrações fáceis de textos
Uma das bibliotecas mais populares para a extração de textos de PDF com Python é a PyPDF2. Ela permite trabalhar com arquivos PDF de forma eficaz, simples e rápida.
Para fazer a instalação:
pip install PyPDF2
Instalação através do conda.
conda install -c conda-forge pypdf2
O uso da biblioteca PyPDF2 é super fácil. Basta importá-la, selecionar o arquivo PDF e fazer a extração de página por página do documento. Abaixo, nossa função executa tudo isso em poucas linhas de código.
from PyPDF2 import PdfReader
def extrai_texto_pdf(pdf_file):
""" extrai textos de arquivos PDF"""
texto = ''
reader = PdfReader(pdf_file)
nb = len(reader.pages) # numero de paginas
for i in range(nb):
page = reader.pages[i]
texto += page.extract_text()
return texto
pdf_file = 'seu_arquivo_aqui'
texto = extrai_texto_pdf(pdf_file)
PyMuPDF para extrações de textos de vários tipos de arquivos
PyMuDPF faz extrações de textos de arquivos PDF e arquivos de vários outros formatos. Ela também é fácil de usar e extrai textos de forma rápida e eficaz.
Para fazer a instalação com pip:
pip install PyMuPDF
Instalação através do conda.
conda install -c aquohn pymupdf
Um exemplo de função para extração de texto segue abaixo.
import fitz
def extrai_texto_pdf(pdf_file):
""" extrai textos de arquivos PDF"""
paginas = fitz.open(pdf_file)
texto = ""
for pagina in paginas:
texto+=pagina.get_text()
return texto
pdf_file = 'seu_arquivo_aqui'
texto = extrai_texto_pdf(pdf_file)
PDFMiner.six para extrações de textos um pouco mais complicadas
PDFMiner.six é uma biblioteca para extrações um pouco mais avançadas. Ela já possibilita a extração de textos de arquivos PDF com criptografia básica. Sua instalação com pip é:
pip install pdfminer.six
Para instalação com conda:
conda install -c conda-forge pdfminer.six
Abaixo, mostramos um exemplo de uma função simples para extração de textos.
from pdfminer.high_level import extract_text
def extrai_texto_pdf(pdf_file):
""" extrai textos de arquivos PDF"""
texto = extract_text(pdf_file)
return texto
pdf_file = 'seu_arquivo_aqui'
texto = extrai_texto_pdf(pdf_file)
PikePDF para extrações de elementos de arquivos complicados
A biblioteca PikePDF não é exatamente uma biblioteca de extrações de textos. Ela serve para facilitar extrações de textos e outros elementos de arquivos PDF mais complicados, como alguns tipos de arquivos criptografados. Ela realiza a extração em conjunto com outras bibliotecas como PyPDF2.
Além disso, ela também faz manipulações de arquivos PDF como mudanças de páginas e inserções e alterações de elementos. Para instalar com pip:
pip install pikepdf
A instalação com conda é com o comando:
conda install -c conda-forge pikepdf
Seu uso varia conforme o tipo de manipulação que se deseja realizar no arquivo. Veja a documentação oficial para mais detalhes.
Conclusões
Extrair textos de arquivos PDF usando Python é uma habilidade poderosa que pode aprimorar suas capacidades para analisar dados, realizar pesquisas e treinamentos de algoritmos. Não importa seu nível técnico na área de programação com Python, dominar a extração de texto em PDF abre portas para um mundo de informações valiosas. Com as bibliotecas que apresentamos neste post, sua caixa de ferramentas para lidar com uma ampla variedade de arquivos PDF para extração de textos está bem equipada.
