从Python DataFrame中的链接中打开、保存和提取文本PDF的过程可以通过以下步骤完成:
import requests
import pandas as pd
import io
data = {'链接': ['https://example.com/pdf1.pdf', 'https://example.com/pdf2.pdf']}
df = pd.DataFrame(data)
def process_pdf(url):
response = requests.get(url)
pdf_content = response.content
# 打开PDF文件
with io.BytesIO(pdf_content) as f:
# 保存PDF文件
with open('output.pdf', 'wb') as output:
output.write(f.read())
# 提取PDF文本
with open('output.pdf', 'rb') as pdf_file:
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
text = ''
for page in pdf_reader.pages:
text += page.extract_text()
return text
df['文本'] = df['链接'].apply(process_pdf)
在这个过程中,我们使用了requests库来获取链接中的PDF内容,并使用io库来处理字节流。然后,我们使用PyPDF2库来打开、保存和提取PDF文本。最后,我们使用apply函数将处理函数应用于DataFrame中的每个链接,并将结果存储在新的列中。
这个过程的优势是可以方便地从DataFrame中的多个链接中打开、保存和提取PDF文本,适用于需要批量处理PDF文档的场景,比如文档处理、数据分析等。
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