Python 的最佳 PDF 閱讀器（免費和付費工具）

IronPDF領先的Python PDF庫

IronPDF 適用於 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

定價

IronPDF for Python 提供分級許可模式， Lite許可證的最低價格為 $999。 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，以滿足更大團隊和多個應用程式的需求，甚至擴展到免版稅/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

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)

優點和缺點

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

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)

優點和缺點

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。