使用 IRONPDF FOR PYTHON Python 的最佳 PDF 閱讀器(免費和付費工具) Curtis Chau 更新:7月 28, 2025 下載 IronPDF pip 下載 開始免費試用 法學碩士副本 法學碩士副本 將頁面複製為 Markdown 格式,用於 LLMs 在 ChatGPT 中打開 請向 ChatGPT 諮詢此頁面 在雙子座打開 請向 Gemini 詢問此頁面 在 Grok 中打開 向 Grok 詢問此頁面 打開困惑 向 Perplexity 詢問有關此頁面的信息 分享 在 Facebook 上分享 分享到 X(Twitter) 在 LinkedIn 上分享 複製連結 電子郵件文章 本文深入探討了處理 PDF 的最佳 Python 程式庫,重點介紹了它們的功能以及它們如何滿足資料科學家、開發人員和任何需要處理非結構化資料來源的人員的特定需求。 IronPDF-領先的Python PDF庫 適用於 Python 的最佳 PDF 閱讀器(免費和付費工具),圖 1:IronPDF for Python IronPDF for Python 說到用 Python 處理 PDF 文件, IronPDF無疑是最佳選擇之一。它雖然不是純 Python PDF 函式庫,但其 PDF 處理功能非常強大。它提供了一個清晰的接口,可以將 PDF 文件轉換為其他格式。 開發人員可以將 PDF 檔案轉換為圖片或 HTML,從而產生可在網頁上顯示或在影像編輯器中進行編輯的多功能輸出檔案。 IronPDF 支援文字分析等進階功能,為資料科學家提供擷取文字和分析文字資料的工具。 此外,它還可以處理 PDF 文件中的多個頁面,從而實現旋轉 PDF 頁面、裁剪頁面,甚至在精確位置搜尋文字等操作。 該庫也是在應用程式中實現 PDF 文件列印功能等特性的絕佳選擇。 它確保了高度的兼容性和性能,使其成為需要可靠且功能強大的工具的專業人士的首選解決方案。 優點和缺點 優點 具備全面的PDF處理功能。 允許將 PDF 轉換為其他格式,例如圖像和 HTML。 進階文字擷取和分析功能。 支援多頁處理、旋轉和裁切。 缺點 這不是一個純粹的 Python 函式庫,可能不適用於所有環境。 對於簡單的任務來說,複雜的功能集可能有點過頭了。 定價 IronPDF for Python 提供分級授權模式,Lite 授權的最低價格為$799 。 此選項非常適合單一開發人員,並且允許在單一應用程式內進行部署。 定價結構透過更全面的許可證(例如 Plus 和 Professional)逐步升級,以滿足更大的團隊和多個應用程式的需求,甚至還提供免版稅/SaaS/OEM 再分發許可證,以便進行廣泛分發而無需支付版稅。 每次購買均包含一年的支援和更新服務,並可選擇額外付費續約五年。 IronPDF 也提供免費試用。 PyPDF2-一款功能強大的PDF處理工具 適用於 Python 的最佳 PDF 閱讀器(免費和付費工具),圖 2:PyPDF2 PyPDF2 PyPDF2是一個廣泛使用的 Python PDF 庫,在 Python 中讀取和寫入 PDF 文件方面表現出色。 它提供了一種直接的方法來操作 PDF 文檔,包括合併文檔、分割 PDF 頁面和旋轉 PDF 頁面。 以下是一個使用 PyPDF2 合併兩個 PDF 檔案的基本範例程式碼片段: 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) PYTHON 說明 PdfReader :用於讀取 PDF 檔案。 PdfWriter :用於將頁面寫入新的 PDF 檔案。 for迴圈遍歷輸入檔案中的每一頁,並將它們新增至寫入器。 最終輸出結果儲存為merged.pdf 。 PyPDF2 允許開發人員輕鬆存取頁面物件並提取文本,因此是基本文本分析任務的理想選擇。 雖然它不像其他一些 Python PDF 庫那樣提供全面的功能集來轉換 PDF 文件,但它的簡單性使其成為 Python 程式語言初學者或那些有更簡單 PDF 處理需求的人的絕佳起點。 優點和缺點 優點 免費且開源。 可以分割、合併、裁切和變換 PDF 頁面。 在 PDF 中新增自訂資料、檢視選項和密碼。 使用簡單,純 Python 實作。 缺點 與其他一些庫相比,功能集不夠完善。 對於 AES 加密或解密,需要額外的依賴項。 定價 PyPDF2 是一個開源庫,遵循 BSD 許可證,可以免費使用。 使用該庫本身沒有任何費用,但是某些高級功能(例如使用 AES 加密或解密 PDF)需要額外的依賴項,這些依賴項本身可能也會產生費用。 PDFMiner - 專注於文字擷取 適用於 Python 的最佳 PDF 閱讀器(免費和付費工具),圖 3:PDFMiner PDFMiner PDFMiner在文字擷取和分析方面表現出色,對於希望分析非結構化文字資料的資料科學家和開發人員來說,它是一款非常有價值的工具。 作為一個純 Python PDF 庫,它提供了對文字格式的詳細控制,允許使用者精確提取自訂資料並處理非結構化資料來源。 以下範例示範如何使用 PDFMiner 從 PDF 檔案中擷取文字: 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) PYTHON 說明 extract_text :PDFMiner 中的一個高級 API 函數,用於從給定的 PDF 檔案中提取所有文字內容。 提取的文字將列印到控制台。 這對於需要分析或處理提取的文字資料的資料處理應用程式非常有用。 它能夠精確定位 PDF 頁面中的文字位置,因此對於需要高精度文字分析的應用(例如自然語言處理或機器學習)來說特別有用。 PDFMiner庫還可以處理多頁文件並將PDF文件轉換為其他文字格式。 優點和缺點 優點 擅長提取文本,並能精確定位和佈局資訊。 純 Python 編寫,並在很大程度上支援 PDF-1.7。 可以將 PDF 檔案轉換為 HTML/XML 等其他格式。 支援中日韓語言和豎寫文字。 可擴充的 PDF 解析器,適用於各種用途。 缺點 由於專注於文字擷取,它可能缺少其他庫中存在的一些處理功能。 僅支援 Python 3,這對於使用 Python 2 的環境來說可能是一個限制。 定價 PDFMiner 採用 MIT 許可證,這是一種寬鬆的自由軟體許可證。 它和 PyPDF2 一樣,都是開源且免費使用的。 在您的專案中使用 PDFMiner 無需任何費用,因此對於文字擷取和分析任務來說,它是一個經濟上很有吸引力的選擇。 結論 選擇最佳的Python PDF庫主要取決於特定的PDF處理需求。 IronPDF 是一款功能強大的 PDF 文件處理工具,提供多種功能和強大的文字分析功能。 對於需要易於使用的純 Python PDF 庫的人來說,PyPDF2 和 PDFMiner 都是不錯的選擇,它們在處理和提取文字資料方面各有優勢。 ReportLab 提供必要的工具,用於建立具有自訂佈局的複雜 PDF 文件。 無論您是希望從 PDF 文件中提取文字的資料科學家,還是希望轉換 PDF 文件的開發人員,或者您需要以任何其他方式操作 PDF 文件,都有適合您需求的 Python 庫。 Python 持續透過強大的函式庫來支援其社區,鞏固了其作為一種用途廣泛的解釋型語言的地位,非常適合處理各種非結構化資料來源。 常見問題解答 在 Python 中將 HTML 轉換為 PDF 的最佳方式是什麼? 您可以使用 IronPDF 在 Python 中將 HTML 轉換為 PDF。該函式庫提供了一些方法,例如 RenderHtmlAsPdf 來轉換 HTML 字串,以及 RenderHtmlFileAsPdf 來轉換 HTML 檔案。 如何使用 Python 從 PDF 中提取文字? IronPDF 可以輕鬆地從 PDF 中提取文字。您可以使用其文字萃取功能來存取和處理 PDF 文件中的文字資料。 在 Python 中使用 IronPDF 進行 PDF 操作有哪些優勢? IronPDF 提供先進的功能,例如將 PDF 轉換為圖片和 HTML、文字萃取以及管理多頁,使其成為用於 Python 處理 PDF 的全面解決方案。 IronPDF 是否提供免費試用? 是的,IronPDF 提供免費試用版本,允許使用者在承諾購買之前探索其功能。 在 Python 中使用 PDF 函式庫時,有哪些常見的疑難排解技巧? 確保您已安裝正確的相依性,並驗證 PDF 檔案路徑。對於 IronPDF,請參閱說明文件以瞭解特定方法及其正確用法。 IronPDF 可以用於在 Python 中旋轉 PDF 頁面嗎? 是的,IronPDF 提供了輕易地旋轉 PDF 頁面的功能,讓您可以根據需要操作文件佈局。 IronPDF 與 PyPDF2 和 PDFMiner 等其他 PDF 函式庫比較如何? IronPDF 提供 HTML 轉換和進階文字分析等更廣泛的功能,而 PyPDF2 和 PDFMiner 則是開放原始碼,分別著重於基本操作和文字萃取。 為 Python 選擇 PDF 函式庫時應該考慮哪些因素? 考慮您的特定需求,例如對進階功能的需求、易用性、授權成本,以及函式庫是否為純 Python。如果需要全面的功能,建議使用 IronPDF,而 PyPDF2 和 PDFMiner 則適合較簡單的需求。 Curtis Chau 立即與工程團隊聊天 技術作家 Curtis Chau 擁有卡爾頓大學計算機科學學士學位,專注於前端開發,擅長於 Node.js、TypeScript、JavaScript 和 React。Curtis 熱衷於創建直觀且美觀的用戶界面,喜歡使用現代框架並打造結構良好、視覺吸引人的手冊。除了開發之外,Curtis 對物聯網 (IoT) 有著濃厚的興趣,探索將硬體和軟體結合的創新方式。在閒暇時間,他喜愛遊戲並構建 Discord 機器人,結合科技與創意的樂趣。 相關文章 更新6月 22, 2025 Python 中的 Scrapy (開發人員的工作原理) 在這裡出現 Scrapy,一個 Python 網絡抓取框架,和 IronPDF,兩個強大的庫一起工作以優化線上數據提取和動態 PDF 的創建。 閱讀更多 更新7月 28, 2025 如何使用 Python 將文字添加到 PDF 文件中 這就是為什麼 IronPDF for Python 派上用場,提供強大的工具以通過編程動態向 PDF 文檔添加文本、註釋和其他組件 閱讀更多 更新6月 22, 2025 如何在 Python 中將 PDF 轉換為 PNG 在本文中,我們將使用 IronPDF for Python 將 PDF 拆分為 PNG 圖像文件。 閱讀更多 如何在 Python 中生成 PDF 報告如何在 Python 中將 PNG 轉換...
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