100天精通Python（实用脚本篇）——第111天：批量将PDF转Word文档（附上脚本代码）

文章目录

专栏导读
1. 将PDF转Word文档需求
2. 模块安装
3. 模块介绍
4. 注意事项
5. 完整代码实现
6. 运行结果
书籍推荐

专栏导读

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1. 将PDF转Word文档需求

最近想将一些PDF文件转换为Word文档，第一时间想到W某S系列都有Pdf文档转Word文档的功能，结果还要会员？？？这里针对不想付费的情况所设计的一套方案。

2. 模块安装

这里主要用到的第三方模块是pdf2docx，用下面的pip命令安装即可：

pip install pdf2docx

3. 模块介绍

pdf2docx是一个Python模块，可以用来将PDF文件转换成Word文档。它是基于Python的pdfminer和python-docx库开发的，可以在Windows、Linux和Mac系统上运行。

pdf2docx模块可以直接从PDF文件中提取文本和图片，并将其转换成可编辑的Word文档。它可以处理包含复杂布局和格式的PDF文件，并保留原始的字体、颜色、大小和格式等属性。

使用pdf2docx模块非常简单，只需要安装pdf2docx库并导入相应的函数即可。以下是一个简单的示例代码：

import pdf2docx

# 将PDF文件转换成Word文档
pdf2docx.parse('example.pdf', 'example.docx')

在上述代码中，我们首先导入pdf2docx模块，然后使用parse函数将PDF文件example.pdf转换成Word文档example.docx。

pdf2docx模块还提供了一些其他的函数和选项，可以根据需要进行配置和使用。以下是一些常用的函数和选项：

parse：将PDF文件转换成Word文档
parse_pages：将PDF文件中的一页转换成Word文档
parse_images：将PDF文件中的图片提取出来
parse_text：将PDF文件中的文本提取出来
parse_layout：将PDF文件中的页面布局提取出来

pdf2docx模块还支持一些高级选项，如自定义字体、颜色、大小、格式等，可以根据需要进行配置和使用。

总结：pdf2docx是一个非常实用的Python模块，可以将PDF文件转换成可编辑的Word文档。它基于pdfminer和python-docx库开发，可以处理包含复杂布局和格式的PDF文件，并保留原始的字体、颜色、大小和格式等属性。使用pdf2docx模块非常简单，只需要安装pdf2docx库并导入相应的函数即可。

4. 注意事项

1、PDF文档的后缀务必是“.pdf”，否则转换不成功

2、大部分的PDF文档都可用这个程序来转换，如果是图片生成的Pdf文档，则转换不成功，原因是要将图片里的文字转换成文档涉及到人工智能的知识，它已超出这个程序的能力范围。但也不用慌，遇到此情况，可以用QQ的文件助手来帮忙，此处不赘述。

5. 完整代码实现

下方代码只需要修改file_path 文件路径即可：

import os
from pdf2docx import Converter


def pdf_docx():
    # 获取当前工作目录
    file_path = r'C:\Users\test'
    # 遍历所有文件
    for file in os.listdir(file_path):
        # 获取文件后缀
        suff_name = os.path.splitext(file)[1]
        # 过滤非pdf格式文件
        if suff_name != '.pdf':
            continue
        # 获取文件名称
        file_name = os.path.splitext(file)[0]
        # pdf文件名称
        pdf_name = file_path + '\\' + file
        # 要转换的docx文件名称
        docx_name = file_path + '\\' + file_name + '.docx'
        # 加载pdf文档
        cv = Converter(pdf_name)
        cv.convert(docx_name)
        cv.close()


if __name__ == '__main__':
    pdf_docx()

6. 运行结果

控制台实现打印转换的页码进程：

实现了PDF转Word：

打开Word文档看看效果：

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第5章“使用可视化方法识别意外值”，演示如何使用Matplotlib和Seaborn工具来可视化关键变量的分布方式，常见的可视化方法包括直方图、箱形图、散点图、折线图和小提琴图等。
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第7章“聚合时修复混乱数据”，演示按分组汇总数据的多种方法，并讨论多种聚合方法之间的区别。
第8章“组合DataFrame”，探讨用于连接和合并数据的不同策略，以及合并数据时可能遇到的常见问题。
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第10章“用户定义的函数和类”，探讨如何通过函数和类的形式将前9章中的许多技术转变为可重用的代码。

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