很多时候，我们并不会预知希望提取的页号，而是希望将包含指定内容的页面提取合并为新PDF，本文就以两个真实需求为例进行讲解。
【注】资料、代码、技术交流，文末获取
01 需求描述
数据是一份有286页的上市公司公开年报PDF，大致如下
现在需要利用 Python 完成以下两个需求
需求一：提取所有包含 战略 二字的页面并合并新PDF
需求二：提取所有包含图片的页面，并分别保存为 PDF 文件
02 前置知识和逻辑梳理
2.1 PyPDF2
PyPDF2
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：
-
PdfFileReader
-
PdfFileWriter
利用
PyPDF2
实现合并运用的一下逻辑：
- 读取器将所有pdf读取一遍
- 读取器将读取的内容交给写入器
- 写入器统一输出到一个新pdf
隐含知识点：读取器只能将读取的内容一页一页交给写入器
2.2 获取与添加页面
之前我们的推文中提到这两个代码，下面列出作为复习：
-
.getPage
-
.addPage
2.3 图片和文字的处理
要实现本文的需求还要做到很重要的一个判断：确定页面中有无包含的文字或图片
判断是否包含特定的文字比较简单，遍历每一页的时候都将包含的文本抽提出，做字符串层面的判断即可，代码思路：
- 利用
pdfplumber
- 获取指定的页，或者遍历每一页
- 利用
.extract_text()
- 判断 “战略” 是否在提取的文字中
判断是否包含图片，思路和上面是类似的，但方法不同。图片考虑用正则的方法识别，用
fitz
和
re
配合，具体见下文代码
03 代码实现
3.1 需求一的实现
首先来完成需求一的任务，导入需要用到的库：读取写入PDF文件的
PyPDF2
以及抽提文本的
pdfplumber
from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter
import pdfplumber 指定文件所在的路径，同时初始化写入器，将文件交给读取器：
path = r'C:\xxxxxx'
pdf_writer = PdfFileWriter()
pdf_reader = PdfFileReader(path + r'\公司年报.PDF') 以上下文管理器形式通过
pdfplumber
打开文件，同时用
.getNumPages
获取读取器的最大页利于遍历每一页来抽提文字：
with pdfplumber.open(path + r'\公司年报.PDF') as pdf:
for i in range(pdf_reader.getNumPages()):
page = pdf.pages[i]
print(page.extract_text()) 我们抽提文字的目的是用来判断，将符合要求的页码作为读取器
.getPage
的参数，最后用
.addPage
交给写入器：
with pdfplumber.open(path + r'\公司年报.PDF') as pdf:
for i in range(pdf_reader.getNumPages()):
page = pdf.pages[i]
print(page.extract_text())
if '战略' in page.extract_text():
pdf_writer.addPage(pdf_reader.getPage(i))
print(i + 1, page.extract_text()) 完成识别后让写入器输出为需要的文件名：
with open(path + r'\new_公司年报.pdf', 'wb') as out:
pdf_writer.write(out) 至此，我们就完成了包含特定文字内容页面的提取，并整合成一个PDF。所有的页面均包含“战略”二字：
需求一完整代码如下，感兴趣的读者可以自行研究
from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter
import pdfplumber
path = r'C:\xxx'
pdf_writer = PdfFileWriter()
pdf_reader = PdfFileReader(path + r'\公司年报.PDF')
with pdfplumber.open(path + r'\公司年报.PDF') as pdf:
for i in range(pdf_reader.getNumPages()):
page = pdf.pages[i]
print(page.extract_text())
if '战略' in page.extract_text():
pdf_writer.addPage(pdf_reader.getPage(i))
print(i + 1, page.extract_text())
with open(path + r'\new_公司年报1.pdf', 'wb') as out:
pdf_writer.write(out) 3.2 需求二的实现
接下来完成需求二的任务。首先导入需要的库：
from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter
import fitz
import re
import os 指定文件所在的路径：
path = r'C:\xxxxxx' 正则识别图片的部分不细讲，之前的推文已经介绍过，我们直接看代码：
page_lst = []
checkImg = r"/Subtype(?= */Image)"
pdf = fitz.open(path + r'\公司年报.PDF')
lenXREF = pdf._getXrefLength()
for i in range(lenXREF):
text = pdf._getXrefString(i)
isImage = re.search(checkImg, text)
if isImage:
page_lst.append(i)
print(page_lst) 获取到所有包含图片的页面后，再结合读取器和写入器的配合就能完成新 PDF 的产生。注意本需求是所有图片单独输出，因此获取到页面后交给写入器直接输出成文件：
pdf_reader = PdfFileReader(path + r'\公司年报.PDF')
for page in page_lst:
pdf_writer = PdfFileWriter()
pdf_writer.addPage(pdf_reader.getPage(page))
with open(path + r'\公司年报_{}.pdf'.format(page + 1), 'wb') as out:
pdf_writer.write(out) 至此也完成了第二个需求。需要说明的是目前没有非常完美提取PDF图片的方法，本案例介绍的方法识别图片也并不稳定。读者可以利用自己的数据多做尝试。完整代码如下：
from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter
import fitz
import re
import os
path = r'C:\xxx'
page_lst = []
checkImg = r"/Subtype(?= */Image)"
pdf = fitz.open(path + r'\公司年报.PDF')
lenXREF = pdf._getXrefLength()
for i in range(lenXREF):
text = pdf._getXrefString(i)
isImage = re.search(checkImg, text)
if isImage:
page_lst.append(i)
print(page_lst)
pdf_reader = PdfFileReader(path + r'\公司年报.PDF')
for page in page_lst:
pdf_writer = PdfFileWriter()
pdf_writer.addPage(pdf_reader.getPage(page))
with open(path + r'\公司年报_{}.pdf'.format(page + 1), 'wb') as out:
pdf_writer.write(out)