Bester PDF-Reader für Python (Kostenlose & Bezahltools)

IronPDF - Die führende Python PDF Bibliothek

IronPDF für Python

Wenn es darum geht, PDF-Dateien mit Python zu manipulieren, sticht IronPDF als Premium-Wahl hervor. Es ist keine reine Python-PDF-Bibliothek, aber seine Fähigkeiten in der PDF-Verarbeitung sind umfangreich. Es bietet eine explizite Schnittstelle, um PDF-Dokumente in andere Formate zu konvertieren. Entwickler können PDF-Dateien in Bilder oder HTML umwandeln, wodurch eine vielseitige Ausgabedatei auf Webseiten angezeigt oder in Bildeditoren bearbeitet werden kann.

IronPDF unterstützt erweiterte Funktionen wie Textanalyse, die Datenwissenschaftlern Werkzeuge zum Extrahieren von Text und zur Analyse von Textdaten bieten. Darüber hinaus kann es mehrere Seiten innerhalb eines PDF-Dokuments verarbeiten, was Operationen wie das Drehen von PDF-Seiten, das Zuschneiden von Seiten und sogar das Suchen nach Text an einer genauen Position ermöglicht.

Die Bibliothek ist auch eine ausgezeichnete Wahl für die Implementierung von Funktionen wie der Druckfunktion von PDF-Dateien in ihren Anwendungen. Sie gewährleistet ein hohes Maß an Kompatibilität und Leistung und macht sie zu einer bevorzugten Lösung für Fachleute, die ein zuverlässiges und leistungsstarkes Werkzeug benötigen.

Vor- & Nachteile

Preise

IronPDF für Python bietet ein gestaffeltes Lizenzierungsmodell, wobei der Mindestpreis für eine Lite-Lizenz bei $799 liegt. Diese Option ist ideal für einen einzelnen Entwickler und erlaubt die Bereitstellung innerhalb einer Anwendung.

Die Preisstruktur skaliert sich durch umfassendere Lizenzen wie Plus und Professional, die größere Teams und mehrere Anwendungen bedienen, und erweitert sich sogar bis zu einer lizenzgebührenfreien/SaaS/OEM-Weiterverteilungslizenz für breite Verteilung ohne Lizenzgebühren.

Jeder Kauf enthält ein Jahr Support und Updates mit der Option zur Verlängerung um zusätzliche fünf Jahre zu einem separaten Preis. IronPDF bietet auch eine kostenlose Testversion.

PyPDF2 - Ein vielseitiges Werkzeug für die PDF-Manipulation

PyPDF2

PyPDF2 ist eine weit verbreitete Python-PDF-Bibliothek, die beim Lesen und Schreiben von PDF-Dateien in Python hervorragend ist. Es bietet einen einfachen Ansatz zur Manipulation von PDF-Dokumenten, einschließlich der Zusammenführung von Dokumenten, dem Aufteilen von PDF-Seiten und dem Drehen von PDF-Seiten.

Hier ist ein einfaches Codebeispiel, das zeigt, wie man zwei PDF-Dateien mit PyPDF2 zusammenführt:

from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter

# Create a PdfWriter object for output
output = PdfWriter()

# List of PDFs to be merged
input_pdfs = ["file1.pdf", "file2.pdf"]

# Iterate over the list of PDF file paths
for pdf in input_pdfs:
    # Open each PDF file
    reader = PdfReader(pdf)
    # Add all pages from the current PDF to the writer
    for page in range(len(reader.pages)):
        output.add_page(reader.pages[page])

# Finally, write the combined PDF to a new file
with open("merged.pdf", "wb") as output_stream:
    output.write(output_stream)

from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter

# Create a PdfWriter object for output
output = PdfWriter()

# List of PDFs to be merged
input_pdfs = ["file1.pdf", "file2.pdf"]

# Iterate over the list of PDF file paths
for pdf in input_pdfs:
    # Open each PDF file
    reader = PdfReader(pdf)
    # Add all pages from the current PDF to the writer
    for page in range(len(reader.pages)):
        output.add_page(reader.pages[page])

# Finally, write the combined PDF to a new file
with open("merged.pdf", "wb") as output_stream:
    output.write(output_stream)

Vor- & Nachteile

Preise

PyPDF2 kann als Open-Source-Bibliothek unter der BSD-Lizenz kostenlos verwendet werden. Es gibt keine Kosten bei der Nutzung der Bibliothek selbst, obwohl bestimmte erweiterte Funktionen wie das Verschlüsseln oder Entschlüsseln von PDFs mit AES zusätzliche Abhängigkeiten erfordern, die ihre eigenen Kosten haben könnten.

PDFMiner - Spezialisiert auf Textextraktion

PDFMiner

PDFMiner glänzt in der Textextraktion und -analyse und macht es zu einem wertvollen Werkzeug für Datenwissenschaftler und Entwickler, die unstrukturierte Textdaten analysieren möchten. Als reine Python-PDF-Bibliothek bietet es detaillierte Kontrolle über Textformate, was es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Daten präzise zu extrahieren und unstrukturierte Datenquellen zu handhaben.

Hier ein Beispiel, das zeigt, wie man mit PDFMiner Text aus einem PDF extrahiert:

from pdfminer.high_level import extract_text

# Specify the path of your PDF file
pdf_path = "example.pdf"

# Extract text from the PDF
text = extract_text(pdf_path)

# Display the extracted text
print(text)

from pdfminer.high_level import extract_text

# Specify the path of your PDF file
pdf_path = "example.pdf"

# Extract text from the PDF
text = extract_text(pdf_path)

# Display the extracted text
print(text)

Vor- & Nachteile

Preise

PDFMiner ist unter der MIT-Lizenz verfügbar, eine permissive freie Softwarelizenz. Wie PyPDF2 ist es Open-Source und kostenlos zu nutzen. Es fallen keine Gebühren für die Nutzung von PDFMiner in Ihren Projekten an, was es zu einer wirtschaftlich attraktiven Option für Textextraktions- und Analysetätigkeiten macht.

Abschluss

Die Auswahl der besten Python-PDF-Bibliothek hängt hauptsächlich von den spezifischen PDF-Verarbeitungsanforderungen ab. IronPDF ist ein starker Kandidat für umfassende PDF-Dateimanipulation, bietet viele Funktionen und leistungsstarke Textanalysefähigkeiten.

Für diejenigen, die reine Python-PDF-Bibliotheken benötigen, die einfach zu bedienen sind, sind PyPDF2 und PDFMiner ausgezeichnete Wahlmöglichkeiten, jede mit ihren eigenen Stärken im Umgang mit Textdaten und deren Extraktion. Für die Erstellung komplexer PDF-Dokumente mit benutzerdefinierten Layouts bietet ReportLab die notwendigen Werkzeuge.

Egal, ob Sie ein Datenwissenschaftler sind, der Text aus PDF-Dateien extrahieren möchte, ein Entwickler, der PDF-Dateien konvertieren will, oder Sie PDF-Dateien auf andere Weise manipulieren müssen, es gibt eine Python-Bibliothek, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist.

Python unterstützt weiterhin seine Gemeinschaft mit robusten Bibliotheken und bestätigt seinen Status als vielseitige interpretierte Sprache, die ideal für die Arbeit mit verschiedenen unstrukturierten Datenquellen ist.