python pdfplumber 打开文件失败_pdfplumber是怎么做表格抽取的（二）

笔者把自己这篇原本发布在github page上的文章迁移到了这里，原github page网址：https://iceflameworm.github.io/2019/12/03/pdfplumber-table-extraction-2/

pdfplumber是一款完全用python开发的pdf解析库，对于线框完全的表格，pdfminer能给出比较好的抽取效果，但是对于线框不完全（包含无线框）的表格，其效果就差了不少。因为在实际项目所需处理的pdf文档中，线框完全及不完全的表格都比较多，所以为了能够理解pdfplumber实现表格抽取的原理和方法，找到改善、提升表格抽取效果的方法，这里对pdfplubmer的代码逻辑进行了梳理。由于所涉及的内容比较多，所以计划分为三部分进行整理：1. 介绍pdfplumber及其表格抽取流程, 2. 梳理pdfplumber表格线检测逻辑, 3. 梳理pdfplumber表格生成逻辑。本文是第二部分。

• 背景介绍
• 得到定义表格的“边”
  • 看得见的边
  • 看不见的边
  • 额外指定的边
• 合并找到的边
• 找到相交的点

背景介绍

最近在做一个表格信息抽取的项目，该项目需要从pdf文件中找到的目标表格，并把目标表格中需要的行和列给抽取出来。由于项目中pdf扫描件占比相对较少（不太到10%吧），所以目前主要把精力花在可编辑pdf文件的表格抽取上。

即便是可编辑的pdf文件，从中抽取表格也不是一件容易的事情，概括起来，难在以下几点：

1. 与其说pdf是一种数据格式，不如说它是一组打印指令的集合，因为pdf文件保存的只是一条条打印指令，这些指令告诉pdf阅读器或打印机该在屏幕或者纸张的什么位置显示什么样的符号。与docx和html等格式的文件不同（docx和html通过标签的方式组织不同的逻辑结构，比如<table>, <w:tbl>, <p>, <w:p>等），pdf文件不包含任何逻辑结构的信息，比如段落、句子、单词、表格等等。在pdf文档中，即便在阅读器中能看到

   table-like

   的东西，但是却无法直接有效地把这些视觉上

   table-like

   的东西所对应的数据给抽取出来。
2. 除了不会保存逻辑结构信息之外，pdf往往也不会保存空格、制表符、回车等不可见字符，所以在pdf中无法像在docx中一样，通过制表符来定位不是用线框表示的表格。

为了从pdf中比较好的抽取表格，作者调研、尝试了许多开源的框架（不限于python开发的框架），包括微软开源的深度学习表格检测与识别模型TableBank。尝试了一圈下来，在基于python的框架中，pdfplumber和camelot的效果相对较好。对于线框完全的表格，二者都能给出比较好的抽取效果，但是对于线框不完全（包含无线框）的表格，二者的效果就差了不少。

因为在项目所需处理的pdf文档中，线框完全及不完全的表格都比较多，所以为了能够理解pdfplumber实现表格抽取的原理和方法，找到改善、提升表格抽取的方法，作者在这里对pdfplubmer的代码逻辑进行了梳理。由于所涉及的内容比较多，所以计划分为三部分进行整理，分别是：

1. pdfplumber是怎么做表格抽取的（一）：介绍pdfplumber及其表格抽取流程
2. pdfplumber是怎么做表格抽取的（二）：梳理pdfplumber表格线检测逻辑
3. pdfplumber是怎么做表格抽取的（三）：梳理pdfplumber表格生成逻辑

本文是第二部分。

得到定义表格的“边”

pdfplumber用三种不同的方式确定pdf文档中可能存在的表格线，分别是：

1. 把可见的线作为候选表格线，这种方式一般用于抽取线框完全的表格。
2. 根据文本的对齐状态，猜测可能的表格线，这种方式一般用于线框不完全的表格。
3. 额外制定表格线，用于辅助线框不完全表格的抽取。

TableFinder

类中的

get_edges

方法把上述三种不同的方式都包含在内，可以通过配置进行选择，具体如何选择这里就不详细介绍了，感兴趣的读者可以参考pdfplumber自身的配置指引。

看得见的边

对线框完全的表格，整个表格和各个单元格的边界都是可以用矩形线框表示和区分开来，所以要检测和解析这类表格，可以先把那些可见的、有可能作为表格线的线找出来。

在pdfplumber中，找出可见的线相对比较简单，因为pdfplumber底层是基于pdfminer的，而pdfminer能够把pdf文档中的水平、竖直的线给解析出来。需要注意的是：1. pdfminer会解析出很多非常短、肉眼基本看不出的线框；2. 可见的线框不能位于图像对象中。

当用

pdfplumber.open

打开pdf文档后，会通过pdfminer对打开的文档进行解析，每一页解析的结果会保存在

pdfplumber.page.Page

类的实例对象中。

Page

类是

pdfplumber.container.Container

子类，

Container

类定义了访问chars、rects、edges等基本对象的property，因此可以通过

Page

实例对象本身方便的访问到对应页面解析出的相关对象。

TableFinder

类中的

get_edges

方法通过

utils

模块中的

filter_edges

函数对每一个

Page

实例对象中的解析出的edges对象进行筛选和过滤，过滤条件包括：方向、最小长度等。

看不见的边

对于线框不完全的表格（包括无线框表格），在表格和某些单元格的四周并没有完整的、可见的表格线表示它们的边界和范围。人在检测、识别这类表格的时候，似乎不费吹灰之力，但是对计算机而言，仅靠一堆字符以及它们对应的位置信息，似乎就不是那么得心应手了。

如果仍然要先把确定表格和单元格的表格线找出来的话，那么这个时候是没有从pdf文档中直接解析出的可见线框用的。pdfplumber是怎么应对这种情况的呢？它根据文本的对齐情况猜测出一些水平和竖直的线，这些线被称作“

Text Edge

”，并利用这些线进一步猜测出表格以及单元格的边界，实现表格抽取的目的。

TableFinder

类的

get_edges

方法通过调用同模块中的

words_to_edges_v

和

words_to_edges_h

，根据每一页中解析出的words（

word指的应该是由每一行上彼此间距较小的字符合成的连续字符串

）的对齐情况，猜测出竖直方向和水平方向上可能存在的线。

下面是

words_to_edges_h

函数的代码，从中比较容易看出其寻找水平

Text Edge

的逻辑：

1. 根据words的顶部位置进行聚类，聚类结果应该是把words放到了不同的文本行当中。
2. 筛选掉那些包含word少于word_threshhold的文本行
3. 把剩下文本行的顶部和底部边缘线作为找到的边返回。

def words_to_edges_h(words,
    word_threshold=DEFAULT_MIN_WORDS_HORIZONTAL):
    """
    Find (imaginary) horizontal lines that connect the tops of at least `word_threshold` words.
    """
    by_top = utils.cluster_objects(words, "top", 1)
    large_clusters = filter(lambda x: len(x) >= word_threshold, by_top)
    rects = list(map(utils.objects_to_rect, large_clusters))
    if len(rects) == 0:
        return []
    min_x0 = min(map(itemgetter("x0"), rects))
    max_x1 = max(map(itemgetter("x1"), rects))
    edges = [ {
        "x0": min_x0,
        "x1": max_x1,
        "top": r["top"],
        "bottom": r["top"],
        "width": max_x1 - min_x0,
        "orientation": "h"
    } for r in rects ] + [ {
        "x0": min_x0,
        "x1": max_x1,
        "top": r["bottom"],
        "bottom": r["bottom"],
        "width": max_x1 - min_x0,
        "orientation": "h"
    } for r in rects ]

    return edges
           

因为

words_to_edges_v

的代码较多，这里就不贴了。其实现逻辑跟

words_to_edges_h

总体类似，区别主要包含以下几方面：

1. 同时用words的左、右和中心位置进行聚类，把words放到不同的列块中。
2. 对不同对齐方式得到文本列按照包含的word数目进行排序，并删除那些word数目低于word_threshold的列。
3. 去除掉一些有相互重叠的列块
4. 通过最右边的列块确定最右边的边界
5. 把剩下列块的左边界和最右边列块的右边界作为找到的边返回。

额外指定的边

对于线框不完全的表格，如果表格检抽取效果不佳，pdfplumber支持在用

pdfplumber.page.Page

类中的

find_tables

和

extract_tables

等方法抽取表格的时候，从外部指定一些水平或竖直的线，以提升表格抽取的效果。

合并找到的边

通过上面的方法，可能会找到很多线段，其中存在不少的冗余：

1. 某些平行线之间的垂直距离非常小，需要对它们进行对齐，让他们位于同一条直线上，pdfplumer使用平均位置进行对齐。
2. 对于同一直线上的某些线段，相互之间邻近端点的距离非常小，这种情况，pdfplumber会把它们合并成一个线段。

pdfplumber.table.TableFinder

类的

get_edges

方法会调用同一模块下的

merge_edges

函数实现上述功能。下面是

merge_edges

的代码：

def merge_edges(edges, snap_tolerance, join_tolerance):
    """
    Using the `snap_edges` and `join_edge_group` methods above, merge a list of edges into a more "seamless" list.
    """
    def get_group(edge):
        if edge["orientation"] == "h":
            return ("h", edge["top"])
        else:
            return ("v", edge["x0"])

    if snap_tolerance > 0:
        edges = snap_edges(edges, snap_tolerance)

    if join_tolerance > 0:
        _sorted = sorted(edges, key=get_group)
        edge_groups = itertools.groupby(_sorted, key=get_group)
        edge_gen = (join_edge_group(items, k[0], join_tolerance)
            for k, items in edge_groups)
        edges = list(itertools.chain(*edge_gen))
    return edges
           

merge_edges

函数分别调用同模块下的

snap_edges

和

join_edge_group

函数进行平行线的对齐以及同一直线上线段的合并。

找到相交的点

因为文档中的表格以及表格单元格基本上都是矩形的，而矩形是可以由其顶点确定的，所以，在找到那些可能是表格或单元格边界的线之后，接下来是找出它们的交点。下面就是

pdfplumber.table

模块中

edges_to__intersections

函数的代码，用于找到水平线与竖直线之间的交点，最终的返回的结果是一个字典，以交点坐标作为key，value中保存的是相交于该交点的线。

def edges_to_intersections(edges, x_tolerance=1, y_tolerance=1):
    """
    Given a list of edges, return the points at which they intersect within `tolerance` pixels.
    """
    intersections = {}
    v_edges, h_edges = [ list(filter(lambda x: x["orientation"] == o, edges))
        for o in ("v", "h") ]
    for v in sorted(v_edges, key=itemgetter("x0", "top")):
        for h in sorted(h_edges, key=itemgetter("top", "x0")):
            if ((v["top"] <= (h["top"] + y_tolerance)) and
                (v["bottom"] >= (h["top"] - y_tolerance)) and
                (v["x0"] >= (h["x0"] - x_tolerance)) and
                (v["x0"] <= (h["x1"] + x_tolerance))):
                vertex = (v["x0"], h["top"])
                if vertex not in intersections:
                    intersections[vertex] = { "v": [], "h": [] }
                intersections[vertex]["v"].append(v)
                intersections[vertex]["h"].append(h)
    return intersections
           

好了，这部分就到这里啦 ^_^