
作者:陈熹
来源:早起Python
一、前言
大家好,有关Python操作PDF的案例之前已经写过一个PDF批量合并,这个案例初衷只是给大家提供一个便利的脚本,并没有太多讲解原理,其中涉及的就是PDF处理很实用的模块PyPDF2,本文就好好剖析一下这个模块,主要将涉及
二、基本操作
PyPDF2 导入模块的代码常常是:
from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter
这里导入了两个方法:
接下来通过几个案例进一步认识这两个工具的奇妙之处,用到的示例文件是5个发票的pdf
每个发票的PDF都由两页组成:
三、合并
第一个工作是将5个发票pdf合并成10页。这里读取器和写入器应该怎么配合呢?
逻辑如下:
这里还有一个重要的知识点:读取器只能将读取的内容一页一页交给写入器。
因此,逻辑中第1步和第2步实际上不是彼此独立的步骤,而是读取器读取完一个pdf后,就将这个pdf全部页循环一遍,挨页交给写入器。最后等读取工作全部结束后再输出。
看一下代码可以让思路更清楚:
from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter
path = r'C:\Users\xxxxxx' pdf_writer = PdfFileWriter()for i in range(1, 6):
pdf_reader = PdfFileReader(path + '/INV{}.pdf'.format(i))
for page in range(pdf_reader.getNumPages()):
pdf_writer.addPage(pdf_reader.getPage(page))
with open(path + r'\合并PDF\merge.pdf', 'wb') as out:
pdf_writer.write(out)
由于全部内容都需要交给同一个写入器最后一起输出,所以写入器的初始化一定是在循环体之外的.
如果在循环体内则会变成每次访问读取一个pdf就生成一个新的写入器,这样每一个读取器交给写入器的内容就会被反复覆盖,无法实现我们的合并需求!
循环体开头的代码:
for i in range(1, 6):
pdf_reader = PdfFileReader(path + '/INV{}.pdf'.format(i))
目的就是每次循环读取一个新的pdf文件交给读取器进行后续操作。实际上这种写法不是很提倡,由于各pdf命名恰好很规则,所以可以直接人为指定数字进行循环。更好的方法是用 glob 模块:
import glob
for file in glob.glob(path + '/*.pdf'):
pdf_reader = PdfFileReader(path)
代码中 pdf_reader.getNumPages(): 能够获取读取器的页数,配合range就能遍历读取器的所有页。
pdf_writer.addPage(pdf_reader.getPage(page))能够将当前页交给写入器。
最后,用with新建一个pdf并由写入器的 pdf_writer.write(out)方法输出即可
四、拆分
如果明白了合并操作中读取器和写入器的配合,那么拆分就很好理解了,这里我们以拆分INV1.pdf为2个单独的pdf文档为例,同样也先来捋一捋逻辑:
通过这个代码逻辑我们也可以明白,写入器初始化和输出的位置一定都在读取PDF循环每一页的循环体内,而不是在循环体外
代码很简单:
from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter
path = r'C:\Users\xxx' pdf_reader = PdfFileReader(path + '\INV1.pdf')
for page in range(pdf_reader.getNumPages()):
# 遍历到每一页挨个生成写入器 pdf_writer = PdfFileWriter() pdf_writer.addPage(pdf_reader.getPage(page))
# 写入器被添加一页后立即输出产生pdf
with open(path + '\INV1-{}.pdf'.format(page + 1), 'wb') as out:
pdf_writer.write(out)
五、水印
本次的工作是将下图作为水印添加到INV1.pdf中
首先是准备工作,将需要作为水印的图片插入word中调整合适位置后保存为PDF文件。然后就可以码代码了,需要额外用到copy模块,具体解释见下图:
就是把读取器和写入器初始化,并且把水印PDF页先读取好备用,核心代码稍微比较难理解:
加水印本质上就是把水印PDF页和需要加水印的每一页都合并一遍
由于需要加水印的PDF可能有很多页,而水印PDF只有一页,因此如果直接把水印PDF拿来合并,可以抽象理解成加完第一页,水印PDF页就没有了。
因此不能直接拿来合并,而要把水印PDF页不断copy出来成新的一页备用new_page,再运用.mergePage方法完成跟每一页合并,把合并后的页交给写入器待最后统一输出!
关于.mergePage的使用:出现在下面的页.mergePage(出现在上面的页),最后效果如图:
六、加密
加密很简单,只需要记住:「加密是针对写入器加密」
因此只需要在相关操作完成后调用pdf_writer.encrypt(密码)
以单个PDF的加密为例:
写在最后
当然除了对PDF的合并、拆分、加密、水印,我们还可以使用Python结合Excel和Word实现更多的自动化需求,这些就留给读者自己开发。
最后还是希望大家能够理解Python办公自动化的一个核心就是批量操作-解放双手,让复杂的工作自动化!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02