适用于Python的最佳PDF阅读器（免费和付费工具）

软件开发领域在不断发展，而 Python 编程语言走在了这场革命的前沿，为各种任务提供了强大的库。在这些任务中，PDF 文件是一种用于共享和显示文档的标准数据格式。

Python 开发人员需要可靠的工具来满足各种 PDF 处理需求，如提取文本、转换 PDF 或合并文档。

本文将深入探讨处理 PDF 的最佳 Python 库，重点介绍这些库的功能，以及它们如何满足数据科学家、开发人员和任何需要处理非结构化数据源的人的特定需求。

IronPDF - 领先的 Python PDF 库

说到用 Python 处理 PDF 文件、 IronPDF 是一个不错的选择。它并不是一个纯粹的 Python PDF 库，但其在 PDF 处理方面的功能却非常广泛。它提供了将 PDF 文档转换为其他格式的明确接口。开发人员可以将 PDF 文件转换为图像或 HTML，从而使多功能输出文件可以在网页上显示或在图像编辑器中编辑。

IronPDF 支持文本分析等高级功能，为数据科学家提供提取文本和分析文本数据的工具。此外，它还能处理 PDF 文档中的多个页面，允许进行旋转 PDF 页面、裁剪页面等操作，甚至还能搜索精确位置上的文本。

该库还是在应用程序中实现 PDF 文件打印功能等功能的绝佳选择。它确保了高水平的兼容性和性能，使其成为需要可靠而强大工具的专业人士的首选解决方案。

优点与缺点

优点

• 全面的 PDF 操作功能
• 允许将 PDF 转换为图像和 HTML 等其他格式。
• 先进的文本提取和分析功能。
• 支持多页处理、旋转和裁剪。

缺点

• 不是纯 Python 库，可能不适合所有环境。
• 对于简单的任务来说，复杂的功能集可能过于繁琐。

定价

IronPDF for Python 提供分层的 授权 模式，精简版许可证的最低定价为 $749。该选项是单个开发人员的理想选择，允许在一个应用程序中部署。

该定价结构可通过 Plus 和 Professional 等包容性更强的许可证进行扩展，以满足大型团队和多个应用程序的需求，甚至还可扩展至免版税/SaaS/OEM 再分发许可证，以实现无需版税的广泛分发。

每次购买都可获得一年的支持和更新，并可选择延长五年，但需另行付费。IronPDF 还提供 免费试用.

PyPDF2 - 用于 PDF 操作的多功能工具

PyPDF2 是一个广泛使用的 Python PDF 库，在用 Python 读写 PDF 文件方面表现出色。它提供了一种直接操作 PDF 文档的方法，包括合并文档、分割 PDF 页面和旋转 PDF 页面。

PyPDF2 允许开发人员轻松访问页面对象并提取文本，是基本文本分析任务的不错选择。

虽然 PyPDF2 不像其他一些用于转换 PDF 文件的 Python pdf 库那样提供广泛的功能集，但它的简洁性使其成为 Python 编程语言初学者或有简单 PDF 处理需求者的理想起点。

优点与缺点

优点

• 免费、开源。
• 可分割、合并、裁剪和转换 PDF 页面。
• 可为 PDF 添加自定义数据、查看选项和密码。
• 采用纯 Python 实现，使用简单。

缺点

• 与其他一些库相比，功能较少。
• 要进行 AES 加密或解密，需要额外的依赖项。

定价

PyPDF2 作为 BSD 许可下的开源库，可以免费使用。使用该库本身无需任何费用，但某些高级功能（如使用 AES 加密或解密 PDF）需要额外的依赖项，这些依赖项可能会产生费用。

PDFMiner - 文本提取专家

PDFMiner 在文本提取和分析方面大放异彩，使其成为数据科学家和开发人员分析非结构化文本数据的重要工具。作为一个纯 Python pdf 库，它提供了对文本格式的详细控制，允许用户精确提取自定义数据并处理非结构化数据源。

PDFMiner 能够准确定位 PDF 页面中文本的位置，因此特别适用于需要高精度文本分析的应用，如自然语言处理或机器学习。PDFMiner 库还可以处理多个页面，并将 PDF 文档转换为其他文本格式。

优点与缺点

优点

• 专门用于文本提取，提供精确的位置和布局信息。
• 纯 Python 开发，在很大程度上支持 PDF-1.7。
• 可将 PDF 转换为 HTML/XML 等其他格式。

• 支持中日韩语言和垂直编写脚本。

• 可扩展的 PDF 解析器，适用于各种用途。

缺点

• 侧重于文本提取，这意味着它可能缺乏其他库中的一些操作功能。
• 仅支持 Python 3，这对于使用 Python 2 的环境可能是个限制。

定价

PDFMiner 采用 MIT 许可，这是一种许可自由软件。与 PyPDF2 一样，它也是开源和免费使用的。在您的项目中使用 PDFMiner 不收取任何费用，使其成为文本提取和分析任务中具有经济吸引力的选择。

结论

选择最佳的 Python PDF 库主要取决于特定的 PDF 处理需求。IronPDF 是全面处理 PDF 文件的有力候选者，它提供了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 库的用户来说，PyPDF2 和 PDFMiner 是很好的选择，它们在处理和提取文本数据方面各有所长。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。

无论您是希望从 PDF 文件中提取文本的数据科学家，还是旨在转换 PDF 文件的开发人员，抑或是需要以任何其他方式处理 PDF 文件的人，这里都有为您量身定制的 Python 库。

Python 将继续为其社区提供强大的库支持，从而巩固其作为通用解释型语言的地位，是处理各种非结构化数据源的理想选择。