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

在使用Python操作PDF文件時，IronPDF 脫穎而出，是一個高級的選擇。雖然它不是純Python的PDF程式庫，但其在PDF處理方面的能力非常強大，提供將PDF文件轉換為其他格式的明確介面。 開發人員可以將PDF文件轉換為圖像或HTML，使得可以在網頁上顯示或在影像編輯器中編輯的多功能輸出文件。

IronPDF支持高級功能，如文字分析，為資料科學家提供了提取文字和分析文字資料的工具。 此外，它可以處理PDF文件中的多個頁面，允許如旋轉PDF頁面、裁剪頁面甚至在精確位置搜尋文字等操作。

該程式庫也是在其應用中實現PDF文件列印功能的絕佳選擇。 它確保高相容性和性能，使其成為需要可靠且強大工具的專業人士的首選解決方案。

優點與缺點

定價

IronPDF for Python提供分級的授權模式，Lite授權的最低價格為$999。 此選項適合單一開發者，允許在一個應用中部署。

定價結構隨著更全面的授權升級，如Plus和Professional，滿足較大團隊和多個應用，甚至擴展到免版稅的SaaS/OEM再分發授權，允許廣泛分發且無版稅費用。

每次購買均包含一年的支援與更新，可選擇另花費延長五年支援。IronPDF還提供免費試用。

PyPDF2 - 用於PDF操作的多功能工具

PyPDF2

PyPDF2 是一個被廣泛使用的Python PDF程式庫，在讀寫Python中的PDF文件方面表現出色。 它提供了一種簡單的方法來操作PDF文件，包括合併文件、拆分PDF頁面以及旋轉PDF頁面。

這裡有一個基本範例程式碼片段展示如何使用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

定價

PyPDF2作為BSD License下的開源程式庫免費使用。 使用該程式庫本身沒有任何費用，儘管某些高級功能如用AES加密或解密PDF需要附加依賴項，這些依賴可能會有自己的成本。

PDFMiner - 專精於文字提取

PDFMiner

PDFMiner 在文字提取和分析方面表現出色，是資料科學家和希望分析非結構化文字資料的開發人員的寶貴工具。 作為一個純Python的PDF程式庫，它提供了對文字格式的詳細控制，允許使用者精確提取自定資料和處理非結構化資料來源。

這是一個如何使用PDFMiner從PDF中提取文字的例子：

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

定價

PDFMiner在MIT License下，破解許可的免費軟體授權。 與PyPDF2一樣，它是開源且免費使用。 使用PDFMiner在您的項目中沒有任何費用，使其在文字提取和分析任務中是一個經濟吸引力的選擇。

結論

選擇最佳的Python PDF程式庫主要取決於具體的PDF處理需求。 IronPDF在全面的PDF文件操作中是一個強有力的候選者，提供了許多功能和強大的文字分析能力。

對於需要易於使用的純Python PDF程式庫的人而言，PyPDF2和PDFMiner都是優秀的選擇，各自在處理和提取文字資料方面具有其自身優勢。 對於建立具有自定義佈局的複雜PDF文件，ReportLab提供了必要的工具。

無論您是資料科學家尋求從PDF文件中提取文字，還是開發人員希望轉換PDF文件，或者需要以任何其他方式操作PDF文件，都有針對您需求量身定制的Python程式庫。

Python繼續以強大的程式庫支持其社群，確認其作為一種多功能的直譯語言的地位，理想於處理各種非結構化資料來源。