技巧｜Python 批量自动提取、整理 PDF 发票

Python 批量自动提取、整理 PDF 发票

正文内容

引言

在日常工作中，我们经常需要处理大量的发票，而且这些发票通常以PDF的形式存储。对于每个发票，我们需要提取其中的关键信息，并将这些信息整理存储起来。手动提取并整理这些信息耗时且容易出错，因此我们需要使用Python来实现批量自动提取、整理PDF发票的功能。

准备工作

在开始编写代码之前，我们需要安装一些Python库。首先，我们需要安装PyPDF2库来处理PDF文件。可以使用以下命令进行安装：

pip install PyPDF2

另外，我们还需要安装Tesseract OCR来识别PDF中的文本。Tesseract OCR是一个开源的OCR引擎，可以将图像转换为可编辑的文本。可以使用以下命令进行安装：

pip install pytesseract

安装完成后，我们还需要下载并安装Tesseract OCR的语言包。可以根据操作系统的不同，在官方网站上找到对应的语言包进行下载。

代码实现

首先，我们需要导入需要使用的库：

import PyPDF2
import pytesseract
from PIL import Image
import os

接下来，我们需要定义一些必要的函数，如提取PDF中的文本信息、将图片转换为文本等。

def extract_text_from_pdf(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as pdf_file:
        pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
        num_pages = pdf_reader.numPages
        text = ""
        for page_num in range(num_pages):
            page_obj = pdf_reader.getPage(page_num)
            text += page_obj.extractText()
        return text
def extract_text_from_image(image_path):
    text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path))
    return text

然后，我们需要定义一个函数来批量处理PDF文件：

def process_pdf_files(input_folder, output_folder):
    for root, dirs, files in os.walk(input_folder):
        for file in files:
            if file.endswith(".pdf"):
                pdf_file_path = os.path.join(root, file)
                text = extract_text_from_pdf(pdf_file_path)
                # TODO: 根据需要进行文本处理，提取关键信息并整理
                # 例如，可以使用正则表达式来提取发票号码、金额等信息
                # 提取的信息可以存储到数据库或者写入Excel等文件中

最后，在代码中的TODO处，可以使用正则表达式来提取发票中的关键信息，并进行相应的整理和存储。

运行代码

完成代码编写后，我们可以在命令行中运行脚本来批量处理PDF文件：

process_pdf_files('input_folder', 'output_folder')

在运行过程中，脚本会递归地扫描输入文件夹中的所有PDF文件，并将提取、整理后的信息存储到输出文件夹中。

总结

通过使用Python的PyPDF2库和Tesseract OCR，我们可以轻松地实现批量自动提取、整理PDF发票的功能。这样可以节省大量的时间和人力成本，并避免人工处理带来的错误。希望本文能对大家在日常工作中处理PDF发票有所帮助。