Python может стать Вашим лучшим средством извлечения PDF-данных

•PDF-файлы сохраняют форматирование на разных устройствах, что делает их популярными для обмена документами. •PDF-файлы предназначены для глаз человека, что затрудняет обработку больших объемов данных. •Ручное извлечение данных из PDF-файлов требует много времени и усилий. •Чат-боты не всегда дают точные ответы на вопросы о содержании PDF-файлов. •Python предоставляет множество библиотек для работы с PDF-файлами. •Python экономит время на 90-95% по сравнению с ручным извлечением. •Легкие инструменты, такие как PyPDF2 и Slate, подходят для базовых манипуляций с PDF-файлами. •Расширенные инструменты, такие как pdfplumber и pdfminer.six, полезны для сложных макетов и таблиц. •Библиотеки для распознавания текста, такие как pytesseract, подходят для экзотически закодированных PDF-файлов. •Высокопроизводительные инструменты, такие как PyMuPDF и PDFBox, работают быстрее. •Библиотеки манипуляций, такие как pikepdf, предоставляют дополнительные функциональные возможности. •Инструменты, такие как PDFQuery, облегчают извлечение информации на основе запросов. •Извлечение данных из ESG-отчетов ArcelorMittal с помощью tabula-py. •Извлечение финансовых данных из годового отчета с помощью комбинации pdf2image и pytesseract. •Python прост в использовании и имеет богатую экосистему. •R предоставляет аналогичные пакеты, но менее развитые для сложных документов. •Java является самым производительным языком, но требует больше настроек и шаблонного кода. •Python экономит время на 90-95%, но не обеспечивает стопроцентную автоматизацию. •В будущем планируется создание веб-скребка и селектора страниц для ускорения процесса. •Необходимо объединить данные за несколько лет и проанализировать их с помощью статистических алгоритмов.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.