用Python从PDF文件中提取文本：全面指南

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引言 在大语言模型（LLMs）的时代，它们的应用范围从简单的文本摘要和翻译到基于情感和财务报告主题预测股票表现，文本数据的重要性前所未有。 有许多类型的文档共享这种非结构化信息，从网页文章和博客帖子到手写信件和诗歌。然而，这些文本数据的大部分以PDF格式存储和传输。具体而言，每年在Outlook中打开的PDF文档超过20亿份，而每天在Google Drive和电子邮件中保存的新PDF文件达7300万份（2）。 因此，更系统地处理这些文档并从中提取信息将使我们能够拥有自动化的流程，并更好地理解和利用这庞大的文本数据。而在这项任务中，当然，我们最好的朋友莫过于Python。 然而，在我们开始处理之前，我们需要明确当前存在的不同类型的PDF文档，更具体地说，是三种最频繁出现的类型： 程序生成的PDF：这些PDF是使用计算机上的W3C技术（如HTML、C ………………………………