最佳 Python PDF 阅读器（免费和付费工具）

IronPDF - 领先的Python PDF库

IronPDF for Python

在使用Python操作PDF文件时，IronPDF脱颖而出，成为一个高级选择。它不是一个纯粹的Python PDF库，但其在PDF处理方面的功能广泛。它提供了一个明确的接口，将PDF文档转换为其他格式。 开发人员可以将PDF文件转换为图像或HTML，使多功能的输出文件能够在网页上显示或在图像编辑器中编辑。

IronPDF支持高级功能，如文本分析，为数据科学家提供从PDF中提取文本和分析文本数据的工具。 此外，它可以处理一个PDF文档中的多个页面，允许进行旋转PDF页面、裁剪页面，甚至在精确位置搜索文本等操作。

该库也是在应用程序中实现PDF文件打印功能的绝佳选择。 它确保了较高的兼容性和性能，使其成为需要可靠且强大工具的专业人士的首选解决方案。

优缺点

定价

IronPDF for Python 提供分级的许可模式，Lite 许可证的最低定价为$799。 这个选项非常适合单个开发人员，并允许在一个应用程序中部署。

定价结构通过更全面的许可证进行升级，如Plus和Professional，适合更大的团队和多个应用程序，甚至延伸到免版税/SaaS/OEM再分发许可证，可进行无需版税费用的广泛分发。

每次购买都包含一年的支持和更新选项，可以选择以单独的费用将支持和更新延长额外五年。IronPDF还提供免费试用版。

PyPDF2 - 用于PDF操作的多功能工具

PyPDF2

PyPDF2是一个被广泛使用的Python PDF库，在Python中阅读和写入PDF文件方面表现出色。 它提供了一种直接的PDF文档操作方法，包括合并文档、拆分PDF页面和旋转PDF页面。

以下是一个演示如何使用PyPDF2合并两个PDF文件的基本代码示例：

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)

优缺点

定价

PyPDF2可以作为BSD许可证下的开源库免费使用。 使用该库本身没有费用，虽然某些高级功能，如使用AES加密或解密PDF，将需要额外的依赖，这些依赖可能会产生自己的成本。

PDFMiner - 专注于文本提取

PDFMiner

PDFMiner在文本提取和分析方面表现出色，是希望分析非结构化文本数据的数据科学家和开发人员的宝贵工具。 作为一个纯Python PDF库，它提供了对文本格式的详细控制，使用户能够精确提取自定义数据和处理非结构化数据源。

以下是一个使用PDFMiner从PDF中提取文本的示例：

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)

优缺点

定价

PDFMiner在MIT许可下可用，是一种宽松的自由软件许可。 就像PyPDF2一样，它是开源且可以免费使用的。 在项目中利用PDFMiner无需费用，这使得它在文本提取和分析任务中经济上吸引人。

结论

选择最佳的Python PDF库主要取决于特定的PDF处理需求。 IronPDF是全面PDF文件操作的强劲候选，提供许多功能和强大的文本分析能力。

对于需要简单易用的纯Python PDF库的人来说，PyPDF2和PDFMiner是非常好的选择，它们在处理和提取文本数据方面各有优势。 对于创建具有自定义布局的复杂PDF文档，ReportLab提供了必要的工具。

无论您是要从PDF文件中提取文本的数据科学家，还是要转换PDF文件的开发人员，或是需要以其他方式操作PDF文件，都会有一个适合您需求的Python库。

Python凭借其强大的库继续支持其社区，确认了其作为处理各种非结构化数据源的理想的多功能解释性语言的地位。