Nyheter, Prylar, Android, Mobiler, Appnedladdningar, Android

7 Bästa PDF Scraper 2023: Hur man skrapar PDF-filer med Python

Följande artikel hjälper dig: 7 Bästa PDF Scraper 2023: Hur man skrapar PDF-filer med Python

Har bråttom?
Den bästa PDF-skrapan 2023, som finns i vår är Apify!


Om du har letat efter information relaterad till att skrapa data från PDF-filer har du kommit till rätt ställe.

I den här artikeln kommer vi att prata om några av de bästa PDF-skrapor du kan hitta på marknaden; Dessutom kommer vi också att prata om att skapa din egen PDF-skrapa om du vet hur man kodar.

När det gäller tillgången på data finns det inget standardformat. Informationen av intresse kan vara tillgänglig i alla format.

Som datavetare är ditt jobb att extrahera data från ett visst format och presentera det i ett format som du kan använda för ditt forskningsarbete.

I de flesta fall är data som erhålls från databaser och på webbsidor mycket lätta att extrahera och använda; Men att hämta data från PDF-filer är inte en lätt uppgift.

Om du vill veta hur man samlar in data från PDF-filer på ett automatiserat sätt, då är den här artikeln för dig.,

Vi kommer också att diskutera hur vi kan göra denna process snabbare och mer effektiv för dig.

Att extrahera data från PDF-filer kallas PDF-skrapning.

För denna process måste du använda en datorbot som kallas en PDF-skrapa som laddar innehållet i en PDF-fil och sedan använder en parser för att skanna och lokalisera de data av intresse du vill skrapa.

När data har samlats in kan du använda eller lagra den i PDF-skrapan om du använder en anpassad.

Det finns några enkla tekniker som OCR (Optical Object Recognition) som kan hjälpa till att identifiera innehållet i ett PDF-dokument.

Vi kommer att lära oss i detalj hur man extraherar data från PDF-filer; dessutom kommer vi också att prata om hur du kan skapa en PDF-skrapa med hjälp av Python.

Bästa PDF-skrapor 2023

Naturligtvis är inte alla personer som vill skrapa PDF-filer för data en programmerare. Vissa är bara vanliga människor som inte vet hur man kodar.

Tack och lov hittar du ett stort antal datorprogram som kan hjälpa dig att extrahera data från PDF-filer.

Även om det finns många bra applikationer tillgängliga på marknaden, kommer vi bara att prata om de bästa, som inkluderar:

  1. Apify – 🏆
  2. Ljusa data
  3. Amazon Textract
  4. Nanonetter
  5. DocParser
  6. FineReader PDF
  7. Docsumo

1. Apify

Apify är en utmärkt PDF-skrapa, för i slutet av dagen vill de se till att webben fungerar för dig, och inte tvärtom.

De sa att de är riktigt bra för att hjälpa sina kunder att automatisera allt de gör manuellt i en webbläsare, och det bästa är att du kan köra deras funktioner i stor skala.

Detta betyder att om du försöker samla in mycket data just nu, eller bara lite, kommer deras funktioner att kunna få det att fungera.

De pratar om att vara din one-stop-shop när det gäller dataextraktion, webbskrapning och mer.

Du kan antingen bläddra i deras verktyg som de redan har hittat på åt dig, eller så kan du prata med dem om att göra en skräddarsydd lösning.

2. Ljusa data

Den här tjänsten borde definitivt vara en av de bästa när det kommer till att vara en PDF-skrapa eftersom de kan hjälpa dig med alla dina behov och de kan hjälpa dig på ett sätt som är säkert och säkert.

De säger att de kan hjälpa dig med datainsamling, och de kan också hjälpa dig med datamängder som redan är uppbyggda, vilket innebär att du enkelt kommer att kunna skrapa all information du behöver från PDF-format, och du kan även byta upp detta format och exportera dessa data till ett annat format.

👉 Få GRATIS konto

Du kan antingen komma igång med dem direkt, eller så kan du be om en demo, vilket innebär att du kan testa deras funktioner riktigt bra innan du förbinder dig till någon av dem.

En av de utmärkande funktionerna när det kommer till denna PDF-skrapa är det faktum att de också har tillgång till proxyservrar, vilket innebär att du kommer att kunna täcka dina spår och se till att allt du gör online är säkert och säkert .

  • Kostnad: $139 för en enanvändarlicens
  • Tillgänglighet av free försök: Inga
  • Format för utdata: TSV, XML, JSON, Excel, CSV, TXT, etc.
  • Plattformar som stöds: Desktop

Amazon Textract är ett ganska fantastiskt verktyg som du kan använda för att extrahera data från PDF-filer och andra format också. Tjänsten extraherar automatiskt handskrift och texter från alla dokument och kan även identifiera tät text, formulär och tabeller med hjälp av intelligent AI.

Det bästa här är att du inte ens behöver lära dig något om kodning.

Amazon Textract använder OCR-tekniken för att identifiera handstil och tryckta texter i alla PDF-dokument. Dessutom är det mycket lätt att förstå och använda det här verktyget.

Som en free användare kommer du att kunna analysera 1K sidor i tre månader vardera, och därmed få det totala antalet sidor till 3K.

4. Nanonetter

  • Kostnad: 0,0015 USD för en enda sida
  • Tillgänglighet av free försök: 100 sidor varje månad
  • Format för datautgång: Stöd tillgängligt för flera format
  • Plattformar som stöds: Webb

Nanonets är en fantastisk tjänst och en av de bästa på marknaden om du letar efter verktyg som kan hjälpa till att extrahera data från PDF-filer.

En intressant aspekt av Nanonets är att förutom att hjälpa dig extrahera data från PDF-filer, kan du också använda den inbäddade OCR-tekniken för att extrahera skrivna data från bilderna.

Även om PDF-dokumenten inte är strukturerade kommer du fortfarande att kunna extrahera data från dem. Idag är det inte ovanligt att se PDF-filer som inte följer några standarder; därför är de flesta av dessa filer inte strukturerade.

De flesta verktyg kan inte läsa och extrahera data från ostrukturerade PDF-filer; Nanonets kan dock göra det mycket enkelt och effektivt.

5. DocParser

  • Kostnad: 39 USD för 100-500 sidor per månad
  • Tillgänglighet av free försök: 30-150 sidor per månad
  • Format för utdata: XML, Excel, CSV
  • Plattformar som stöds: Webb

Som namnet antyder är DocParser en dokumenttolkare som extraherar data från alla typer av dokument, inklusive PDF-filer.

Men låt oss lära oss i detalj vilka typer av dokument som du kan extrahera data från – DocParser kan extrahera data från PDF-filer, word-dokument, såväl som bilder.

En märklig egenskap hos DocParser är att verktyget använder sig av specifika mallar för att effektivisera datainsamlingsprocessen och göra den enklare.

Vissa andra typer av mallar inkluderar kontoutdrag, inköpsorder, fakturor etc.

Att lära sig hur man använder DocParser är väldigt enkelt – det första du behöver göra är att ladda upp dokumenten. När du är klar, definiera helt enkelt riles och data av intresse som du vill skrapa.

Klicka sedan på knappen Extraktion, så kommer filerna att laddas ner systematiskt.

När det gäller formatet på exporterade data kan du använda populära format som XML, CSV och Excel. Du kan också använda dig av molnapplikationer som Zapier.

6. FineReader PDF

  • Kostnad: $199 engångsbetalning
  • Tillgänglighet av free försök: Ja
  • Format för datautgången: JSON, Excel, CSV
  • Plattformar som stöds: Android, iOS, Mac och Windows

FineReader PDF är lätt ett av de äldsta PDF-dataextraktionsverktygen på marknaden idag. Företaget har som mål att hjälpa till att digitalisera kontorsdokument.

Bortsett från detta kan detta verktyg också hjälpa till att extrahera data från PDF-filer. Tjänsten kan användas för olika plattformar som Android, iOS, Mac och Windows.

Om du inte vill installera någon form av programvara på din enhet kan du komma åt FineReader PDF via din webbläsare. När det gäller prissättning behöver du helt enkelt betala en gång för att använda detta dataextraktionsverktyg.

Baserat på den information som finns tillgänglig på dess officiella webbplats, har FineReader PDF laddats ner mer än 100 miljoner gånger; från och med nu har företaget mer än 17 000 företagskunder från alla delar av världen.

7. Docsumo

  • Kostnad: $25 per månad
  • Tillgänglighet av free försök:
  • Format för datautgången: XML, JSON, CSV
  • Plattformar som stöds: Webb

Även om den placeras sist, är den definitivt inte den minsta. Docsumo är en av de bästa PDF-skrapor som du kan hitta på marknaden. Detta verktyg använder sig av smartare teknik för att bearbeta alla typer av dokument, inklusive PDF-filer.

Allt du behöver göra är att ladda upp dokumentet till verktyget, definiera utvinningsreglerna och granska data som sedan extraheras. Dessutom har verktyget även API-integreringsstöd.

Docsumo kan enkelt automatisera beslutsprocessen för att extrahera data från ostrukturerade dokument. Tack vare den inbäddade OCR-tekniken kommer du att kunna extrahera innehåll från dokumenten såväl som bilderna.

Denna automatiserade process, som ofta ses som ett alternativ till manuell återinmatning av data, sparar mycket tid, är mindre felbenägen och är mer effektiv.

Hur man skrapar PDF-filer med Python

Som programmerare är det ganska enkelt att designa din egen PDF-skrapa om du har kunskapen om kodning.

En av de bästa sakerna med att skapa din egen PDF-skrapa är att du inte längre behöver ta itu med någon typ av block.

Men betyder detta att du absolut inte kommer att möta några problem med att använda din egen PDF-skrapa? Låt oss lära oss mer om det i det här avsnittet.

En viktig aspekt av analys är att du måste tänka på analysområdet, särskilt om data av intresse är gömd under en hög med innehåll.

Låt oss till exempel tänka på att du vill skrapa alla e-postadresser som är gömda i texten – det mest framträdande problemet här är att du måste använda ett reguljärt uttryck.

Sammantaget kräver att extrahera data från en PDF-fil fler färdigheter än du skulle behöva för att helt enkelt kopiera filinnehållet.

Du måste också vara skicklig när det gäller textbearbetning så att du kan analysera den data du letar efter.

För Python-programmerare finns det flera fantastiska bibliotek tillgängliga för dem så att de kan skrapa olika PDF-filer.

Till exempel kan du helt enkelt använda PyPDF2-biblioteket för enkel data; När det gäller data i tabellform kan du använda tabula-py-biblioteket.

Oavsett vilket bibliotek du slutar använda kommer du fortfarande att kräva viss expertis i att bearbeta texten med hjälp av reguljära uttryck om du vill skrapa dolda data.

Du hittar modulen Regular Expression inbäddad i Python-standardbiblioteket.

I nästa avsnitt har vi försett dig med ett skript som hjälper dig att förstå sätten att använda PyPDF2-biblioteket på PDF-dokument för dataextraktion:

importförfrågningar import PyPDF2 x = requests.get(“http://codex.cs.yale.edu/avi/db-book/db4/slide-dir/ch1-2.pdf”).content with open(“my_pdf. pdf”, ‘wb’) as my_data: my_data.write(x) open_pdf_file = open(“my_pdf.pdf”, ‘rb’) s = PyPDF2.PdfFileReader(open_pdf_file) print(s.getPage(1).extractText() )

Slutgiltiga tankar

Av ovanstående förstår du nu att du enkelt kan skrapa data från även ostrukturerade PDF-dokument.

Medan några av de ovan nämnda verktygen använder konventionella metoder för att skrapa data av intresse från PDF-dokument, rekommenderas det att du använder de som är utrustade med OCR-teknik så att du kommer att kunna extrahera data mer effektivt.

De fem verktyg som nämns ovan är bara en handfull av de många applikationer du kan hitta för att skrapa data från PDF-filer.

Ja, det finns många andra verktyg som kan hjälpa dig att göra detsamma. De fem ovan nämnda verktygen anses dock vara de bästa på marknaden och de mest pålitliga också.