PDFデータの抽出方法:スクレイピングAPIを使用したPDFデータの処理

PythonのPDFモジュールを使用する方法: Pythonには、PDFデータを処理するためのさまざまなモジュールがあります。例えば、PyPDF2やpdfminer.sixなどがあります。これらのモジュールを使用することで、PDFドキュメントからテキストや表を抽出することができます。

以下は、PyPDF2を使用してPDFからテキストを抽出する簡単なコード例です:

import PyPDF2
def extract_text_from_pdf(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as file:
        reader = PyPDF2.PdfReader(file)
        text = ''
        for page in reader.pages:
            text += page.extract_text()
    return text
pdf_file = 'sample.pdf'
extracted_text = extract_text_from_pdf(pdf_file)
print(extracted_text)

スクレイピングAPIを使用する方法: スクレイピングAPIを使うと、PDFデータの抽出プロセスを簡素化することができます。DocParserやTabulaといったAPIを使用することで、PDFドキュメントからテキストや表を抽出することができます。

以下は、Tabulaを使用してPDFから表を抽出する簡単なコード例です:

import tabula
def extract_tables_from_pdf(file_path):
    tables = tabula.read_pdf(file_path, pages='all')
    return tables
pdf_file = 'sample.pdf'
extracted_tables = extract_tables_from_pdf(pdf_file)
for table in extracted_tables:
    print(table)

OCR（Optical Character Recognition）を使用する方法: OCRを使用すると、スキャンされたPDFやイメージからテキストを抽出することができます。Pythonには、OCRをサポートするさまざまなライブラリがあります。例えば、Tesseract OCRやGoogle Cloud Vision APIなどがあります。

以下は、Tesseract OCRを使用してPDFからテキストを抽出する簡単なコード例です:

import pytesseract
from PIL import Image
def extract_text_from_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    text = pytesseract.image_to_string(image)
    return text
pdf_file = 'scanned.pdf'
image_path = 'scanned_page.png'
# PDFの1ページ目を画像に変換
pdf_image = convert_pdf_to_image(pdf_file, page=1)
extracted_text = extract_text_from_image(image_path)
print(extracted_text)