Python 的最佳 PDF 閱讀器（免費和付費工具）

IronPDF - 領先的Python PDF程式庫

IronPDF for Python

談到用Python操作PDF文件時，IronPDF成為了高級選擇。它不是純Python PDF程式庫，但其在PDF處理方面的能力非常廣泛。它提供明確的介面來將PDF文件轉換為其他格式。 開發者可以將PDF文件轉換為圖像或HTML，使多樣化的輸出文件可以在網頁上展示或在圖像編輯器中編輯。

IronPDF支持進階功能如文字分析，提供資料科學家提取文字並分析文字資料的工具。 此外，它可以處理PDF文件內的多頁，使其能進行旋轉PDF頁面、裁剪頁面，甚至精確定位搜尋文字等操作。

該程式庫也是在應用程式中實施PDF文件列印功能等功能的絕佳選擇。 它確保了高水平的相容性和性能，使其成為需要可靠和強大工具的專業人員的首選解決方案。

優點與缺點

價格

IronPDF for Python提供分級的授權模式，最基本的Lite授權價格設置為$799。 此選項非常適合單一開發者，並允許在一個應用程式中部署。

價格結構依次增加到更包容的授權，如Plus和Professional，滿足更大的團隊和多個應用程式的需求，甚至延伸到免版稅/SaaS/OEM再分發授權，無需支付版稅即可廣泛分發。

每次購買都附帶一年的支援和更新，您可以選擇另外費用延長五年。IronPDF也提供免費試用。

PyPDF2 - 用於PDF操作的多功能工具

PyPDF2

PyPDF2是一個廣泛使用的Python PDF程式庫，非常適合在Python中讀取和書寫PDF文件。 它提供一種簡單的方法來操作PDF文件，包括合併文件、分割PDF頁面和旋轉PDF頁面。

以下是一個簡單的範例代碼片段，展示如何用PyPDF2合併兩個PDF文件：

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)

優點與缺點

價格

PyPDF2是一個基於BSD授權的免費開源程式庫。 使用該程式庫本身並無成本，儘管某些進階功能如使用AES加密或解密PDF需要額外的依賴項，可能有其自身的費用。

PDFMiner - 專注於文本提取

PDFMiner

PDFMiner在文本提取和分析方面非常出色，使其成為資料科學家和開發者分析非結構化文本資料的寶貴工具。 作為一個純Python PDF程式庫，它提供對文本格式的細緻控制，允許用戶精確提取自定義數據並處理非結構化數據來源。

這是一個使用PDFMiner從PDF中提取文本的範例：

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)

優點與缺點

價格

PDFMiner根據MIT授權提供，這是一種寬鬆的免費軟體授權。 與PyPDF2類似，它是開源且免費使用的。 在您的專案中使用PDFMiner無需費用，這使其成為文本提取和分析任務的經濟選擇。

結論

選擇最佳的Python PDF程式庫主要取決於特定的PDF處理需求。 IronPDF在全面的PDF文件操作方面是強有力的候選者，提供許多功能和強大的文字分析能力。

對於需要使用簡單的純Python PDF程式庫的人，PyPDF2和PDFMiner是出色的選擇，每個程式庫在處理和提取文本數據方面都有其自身的優勢。 為創建具有自定義佈局的復雜PDF文件，ReportLab提供所需的工具。

無論您是資料科學家想從PDF文件中提取文本，還是開發者打算轉換PDF文件，或者您需要以其他方式操作PDF文件，都有一個Python程式庫適合您的需求。

Python繼續支持其社群，提供強大的程式庫，確認其作為理想的多用途解釋型語言的地位，適合處理多種非結構化數據來源。