PDF (Portable Document Format) 因其跨平臺、格式固定的特性成為文檔交換的標準。然而，由于其復雜的內部結構（文本流、圖像、字體、矢量圖形、注釋、表單等都可能混合在一起），程序化操作 PDF 一直是個挑戰。

Python 生態提供了豐富的庫來解決不同場景下的 PDF 操作需求。根據核心功能分類，介紹最流行和最實用的庫，包括免費和付費的商業級選項，并分析它們的優缺點……本文將幫助你根據具體任務做出明智選擇。

核心原則：沒有“萬能鑰匙”！選擇哪個庫取決于你想要做什么。主要就講究一個門當戶對和技術對口，不然就是事倍功半！

一、 基礎讀取、寫入、合并、拆分、旋轉、加密/解密

這些是最常見的 PDF 基礎操作。

1.PyPDF2 (及其繼任者 pypdf)

定位: 老牌經典，功能全面，社區龐大，是處理基礎任務的首選。

主要功能:

• 讀取 PDF 元數據（作者、標題等）。
• 提取文本（但格式和位置信息可能不理想）。
• 合并多個 PDF 文件。
• 拆分 PDF（按頁）。
• 旋轉頁面。
• 添加水印（通過覆蓋頁面）。
• 加密（設置密碼）和解密 PDF。

優點: 純 Python 實現，安裝簡單 (pip install pypdf2)，API 相對成熟，文檔較全，適合入門和基礎操作。

缺點:

• 文本提取能力較弱，對復雜布局和編碼支持不佳。

它提取文本時，遇到復雜排版可能像初次面對迷宮——格式和位置信息？能給你就不錯了，別要求太高！

• 編輯能力有限（難以修改現有內容結構，主要是頁面級操作）。

原 PyPDF2 曾一度維護停滯 事實上，原 PyPDF2 官方倉庫已歸檔不再維護，但其繼任者 pypdf（pip install pypdf）持續更新，故推薦使用pypdf替代舊版PyPDF2。

適用場景: 簡單的 PDF 合并、拆分、旋轉、加密、解密、基礎元數據讀取和文本提取。

簡單示例 (合并 - pypdf):

from pypdf import PdfMerger
    merger = PdfMerger()
    merger.append("file1.pdf")
    merger.append("file2.pdf")
    merger.write("combined.pdf")
    merger.close()

2.PyMuPDF / fitz

定位: 高性能、功能強大的瑞士軍刀。底層基于強大的 MuPDF 庫 (C/C++)。

主要功能:

• 包含 PyPDF2/pypdf 的所有基礎操作（且通常更快）。
• 精確而高性能的文本提取（支持獲取文本位置、字體、顏色等豐富屬性）。
• 強大的頁面渲染（生成圖片）與圖像提取。
• 高級搜索（按矩形區域、按文本）。
• 注釋（高亮、下劃線、便簽等）的添加、修改、刪除。
• 處理表單 (AcroForms)。
• 處理文檔結構（書簽/目錄）。

優點:

• 速度快，尤其處理大文件時優勢明顯。
• 功能豐富，幾乎涵蓋 PDF 操作的所有方面。
• 文本提取精度高，信息豐富。

缺點:

• API 相對底層和復雜，學習曲線比 pypdf 陡峭。
• 安裝稍復雜（依賴預編譯的 MuPDF 二進制包，但 pip install pymupdf 通常能搞定）。
• 文檔雖然全面，但可能需要更多時間去理解和查找。
• 使用 AGPL 許可證（商業應用需注意合規性）。

注意了！這個 AGPL 許可證要求：“如果你分發（包括 SaaS 形式）基于 AGPL 代碼的軟件，整個作品都必須以 AGPL 許可證發布”，也就是說如果你的項目包含使用了 AGPL 許可證的代碼，那么你的一整個項目必須以 AGPL 許可證發布，并向用戶提供源代碼。 你當然可以通過付費來獲得商業授權，但是如果你的項目資金不充裕，其它的替代方案將是你最好的選擇。

適用場景: 對性能要求高、需要精確文本提取（帶位置信息）、處理注釋和表單、將 PDF 頁面轉為圖片、進行高級搜索等復雜操作。如果你需要“一個庫解決大部分問題”且能接受學習成本，它是最有力的競爭者。

簡單示例 (精確文本提取):

import fitz  # PyMuPDF 的導入名是 fitz

doc = fitz.open("document.pdf")
page = doc[0]
text = page.get_text("dict")  # 獲取包含豐富信息的字典結構
blocks = text["blocks"]
for block in blocks:
    if block["type"] == 0:  # 文本塊
        for line in block["lines"]:
            for span in line["spans"]:
                print(
                    f"Text: '{span['text']}', Font: {span['font']},Size: {span['size']}, Position: {span['origin']}"
                )
doc.close()

3.Free Spire.PDF for Python

定位: Free Spire.PDF 是 E-iceblue 公司推出的商業級 PDF 處理庫的免費版本。提供清晰規范的商業級 API 設計，是體驗 Spire.PDF 核心功能與穩定性的理想起點。特別適合需要規范接口、企業級開發風格或特定高級功能的用戶進行評估和輕量級應用。

主要功能:

• 文檔安全性設置（密碼、添加數字簽名及帶有時間戳的數字簽名）
• 提取文本、附件和圖片
• 合并、拆分、復制、裁剪 PDF 頁面
• 添加騎縫章
• 更新元數據 (Metadata)
• 設置文檔結構 (Section)
• 規范的繪圖、插入圖片、制作和加工表格 API
• 導入和導出 PDF 表單數據 (AcroForms)
• 設置查看器首選項

優點:

• 商業級庫的免費版本，與收費版本共享統一、規范、穩定的 API，設計清晰，符合企業開發規范，降低學習與集成成本。
• 完善的文檔與示例: 提供詳盡的官方文檔和豐富示例，學習曲線平緩，開發效率高。
• 支持 .NET 風格的面向對象設計，代碼可讀性和可維護性好。
• 無需復雜依賴，安裝簡單 (pip install Spire.PDF-Free)
• 兼容性與穩定性，Windows/Linux/macOS/國產系統等均能穩定運行，輕松部署至服務器環境.
• 特色功能支持，提供如騎縫章、數字簽名(含時間戳) 等企業級文檔處理功能。

免費版說明: 由于 Free Spire.PDF 是為了讓用戶零成本體驗 Spire.PDF 的核心能力和 API 設計優勢，故它適用于評估和輕量級自動化任務，而非大規模商業目的應用。它存在以下特性：

• 頁數限制: 單次文檔處理最多支持 10 頁，格式轉換最多轉換 3 頁。
• 功能聚焦: 文本提取滿足基礎需求；編輯模式側重于添加新元素和頁面級操作，深度修改現有復雜內容結構非其主要目標。

Free Spire.PDF 或許不是把萬能鑰匙，但它可以準確地打開對應著自己的那幾把鎖——它在文檔自動化報表等領域表現相當優秀。

適用場景:

• 評估 Spire.PDF 商業級 API 設計與核心功能。
• 輕量級自動化任務。
• 需要快速實現 騎縫章、基礎數字簽名、標準化表單處理等企業文檔特性。
• 重視 API 規范性、代碼可維護性及跨平臺穩定性的開發環境。
• 快速概念驗證（PoC）和原型開發。
• (免費版適用場景)了解商業級 PDF 庫的設計理念。

對于更大規模、更復雜需求或無限制場景，Spire.PDF 商業版提供完整解決方案

簡單示例：

from spire.pdf.common import *
from spire.pdf import *

# 創建PDF文檔
pdf = PdfDocument()

# 添加頁面
page = pdf.Pages.Add()

# 創建畫刷和字體
brush = PdfSolidBrush(PdfRGBColor(Color.get_Black()))
font = PdfFont(PdfFontFamily.Helvetica, 12.0)

# 繪制文本
page.Canvas.DrawString("Hello from Free Spire.PDF!", font, brush, 50.0, 50.0)

# 保存文檔
pdf.SaveToFile("output.pdf")
pdf.Close()

二、 精確文本提取（特別是復雜布局）

如果你主要關心的是從 PDF 中準確、結構化地提取文本內容，特別是那些包含表格、多欄布局的復雜 PDF：

1.pdfplumber

定位: 專注于精準文本提取和表格識別，提供直觀的頁面和對象模型。

主要功能:

• 以清晰的方式訪問頁面上的每個字符、文本行、矩形、曲線等底層元素。 優秀的表格提取功能（基于線條和空白）。
• 獲取文本的精確位置（x, y 坐標）、字體信息等。
• 可視化調試（繪制元素邊界框）。

優點:

• 文本提取精度高，對理解 PDF 布局很友好。
• 表格提取能力是其核心亮點，效果通常優于其他通用庫。
• API 設計更符合“分析頁面元素”的直覺。
• 基于 pdfminer.six（見下文）解析，但提供了更高級、易用的抽象。

缺點:

• 主要專注于分析（讀取），寫入/編輯能力很弱。
• 處理非常大的文件時速度可能不如 PyMuPDF。

相比于其他庫，pdfminer.six更像是圖書館的管理員，而不是大作家。

適用場景: OCR 后處理、需要精確文本位置信息的抽取（如發票、報告解析）、表格數據提取。是做文本和表格分析的首選。

簡單示例 (提取表格)：

import pdfplumber

with pdfplumber.open("document_with_tables.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    table = page.extract_table()  # 提取頁面上的第一個表格為二維列表
    for row in table:
        print(row)

    # 或者獲取所有表格
    tables = page.extract_tables()

2.pdfminer.six

定位: pdfminer 的積極維護分支。是 PDF 文本提取領域的底層引擎。

主要功能:

• 核心專注于文本提取。
• 提供對 PDF 內部結構的深度訪問（解析器、資源管理器、設備接口等）。
• 支持將 PDF 轉換為 HTML、XML 等其他文本格式。

優點:

• 文本提取能力強大，是許多其他庫（如 pdfplumber）的基礎。
• 社區維護活躍 (pdfminer.six)。

缺點:

• API 非常底層和復雜，直接使用通常需要理解其 PDFParser, PDFDocument, PDFPageInterpreter 等等一堆組件的協作，學習成本很高，學習曲線陡峭。
• 本身不提供高級功能（如易用的表格提取、頁面操作）。

適用場景: 需要深度控制解析過程、進行高級文本處理或作為其他庫開發的基礎。對于大多數終端用戶，更推薦使用構建在它之上的 pdfplumber。

直接用它就像讓你用鑷子、電烙鐵、螺絲刀去組裝一臺超算——功能強大，但過程可能讓你懷疑人生。

三、 表格數據提取（專項）

如果核心目標就是從 PDF 中高效準確地提取表格數據：

1.camelot

定位: 專門為從 PDF 中提取表格數據而設計的庫。

主要功能:

• 識別 PDF 頁面中的表格區域。
• 精確提取表格數據為 Pandas DataFrame 或 CSV/JSON/Excel 等格式。
• 支持基于線條（lattice）和基于空白（stream）兩種解析模式，適應不同風格的表格。

優點:

• 專精于表格提取，效果通常很好。
• 輸出直接是結構化數據（DataFrame），方便后續分析。
• 提供調整和修復表格解析的功能。

缺點:

• 僅專注于表格提取，不做其他 PDF 操作。
• 安裝依賴 tk 和 ghostscript。
• lattice 模式依賴于清晰的表格線，較慢但精確；stream 模式（依賴空白）較快但在布局緊湊或嵌套表格時容易出錯。

兩個模式都是偏科戰神，建議讓它們輪番上陣，比比效果再選擇具體要用哪一個。

適用場景: 從 PDF 報告、論文、文件中抽取結構化表格數據。是表格提取任務的強力候選。

簡單示例：

import camelot

# 提取第一頁的所有表格
tables = camelot.read_pdf('document.pdf', pages='1')
print(tables[0].df)  # 將第一個表格轉為 Pandas DataFrame

# 導出所有表格為 CSV
tables.export('tables.csv', f='csv')

2.tabula-py

定位: Python 對著名 Java 庫 tabula-java 的封裝。也是專門用于表格提取。

主要功能:

• 調用 tabula-java 引擎提取 PDF 中的表格。
• 輸出為 Pandas DataFrame 或 JSON/CSV。

優點:

• 依賴成熟的 tabula-java，表格提取能力也很強。
• 簡單易用。

缺點:

• 依賴 Java 運行時環境 (JRE)，環境配置麻煩。
• 本質上是一個包裝器，性能和靈活性受限于底層的 Java 庫。

適用場景: 需要利用 tabula-java 能力的表格提取。如果環境允許安裝 Java，也是一個不錯的選擇。

配置 Java 環境如同請外援：雖然效果顯著，但過程非常麻煩和繁瑣，還容易出問題（尤其是在多處部署的時候）。

四、 生成 PDF（報告、文檔）

需要從頭開始創建新的 PDF 文檔（如生成報告、發票、動態文檔）：

1.ReportLab(reportlab)

定位: Python 生態中生成 PDF 的事實標準。功能強大且成熟。

主要功能:

• 提供低級 API (canvas) 進行像素級精確繪圖（點、線、形狀、圖像、文本）。
• 提供高級框架 (platypus - Paragraphs and Tables Using Stylesheets) 用于流式文檔生成，自動處理分頁、樣式（段落、表格、列表、頁眉頁腳）。
• 支持嵌入多種字體、圖像。
• 可創建簡單的交互式表單。

優點:

• 強大和靈活，幾乎能生成任何你能想到的 PDF 布局。
• 歷史悠久，社區支持好，文檔詳盡（雖然有些部分略顯陳舊）。
• 開源版功能已足夠強大，另有商業版 ReportLab Plus 提供額外支持。

缺點:

• 學習曲線非常陡峭，尤其是 platypus 框架的布局邏輯需要時間掌握。

學它就像爬山——只有登頂陡峭的山峰，才能看見壯麗的風景

• 純創建庫，幾乎沒有讀取或修改現有 PDF 的能力。

適用場景: 需要程序化生成高度定制化、復雜布局的 PDF 報告、文檔、票據等。是專業 PDF 生成的首選。

簡單示例 (使用 canvas畫文字)：

from reportlab.pdfgen import canvas

c = canvas.Canvas("hello.pdf")
c.drawString(100, 750, "Hello, World!")  # 位置 (x, y) 單位是點 (1/72 英寸)
c.save()

2.fpdf2(PyFPDF 的現代版)

定位: 輕量級、簡單易用的 PDF 生成庫。靈感來源于 PHP 的 FPDF。

主要功能:

• 提供比 ReportLab 更簡單、直接的 API 來生成包含文本、圖像、簡單表格、基本圖形的 PDF。
• 支持 Unicode (UTF-8)。
• 支持插件擴展（如頁眉頁腳、表格）。

優點:

• 輕量，API 簡潔直觀，學習成本低，快速上手。
• 純 Python 實現，安裝簡單 (pip install fpdf2)。
• 文檔清晰。

缺點:

• 功能不如 ReportLab 強大和精細（例如高級布局控制、復雜表格樣式）。
• 主要面向簡單到中等復雜度的文檔生成。

適用場景: 需要快速、簡單地生成不太復雜的 PDF 文檔（如簡單的文本報告、帶圖片的文檔、基礎表格）。是追求簡單性和快速開發的絕佳選擇。

簡單示例：

from fpdf import FPDF

pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.set_font("Arial", size=12)
pdf.cell(200, 10, txt="Hello, World!", ln=True, align='C')
pdf.output("simple_doc.pdf")

五、 PDF 轉換

需要將 PDF 轉換為其他格式（如 Word, HTML, 圖片）或 從其他格式生成 PDF：

1.pdf2docx

定位: 專門將 PDF 轉換為 .docx文件 (Microsoft Word)。

主要功能:

• 盡力保留原始 PDF 的文本、格式、表格、圖片和布局到 Word 文檔中。

優點:

• 專注于 PDF->DOCX 轉換，效果通常比通用庫或在線工具更好。
• API 相對簡單。

缺點:

• 轉換復雜 PDF 時仍可能丟失格式或布局。
• 僅做轉換，不做其他操作。

適用場景: 需要將 PDF 內容導入 Word 進行進一步編輯。

簡單示例：

from pdf2docx import Converter

cv = Converter('input.pdf')
cv.convert('output.docx')
cv.close()

2.PyMuPDF(fitz)

再次上榜！它也能很好地將 PDF 頁面轉換為圖片 (PNG, JPG 等)：

import fitz

doc = fitz.open("document.pdf")
page = doc[0]
pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(2, 2))  # 縮放因子 2x
pix.save("page0.png")
doc.close()

3.pdfminer.six

• 可用于將 PDF 轉換為 HTML 或 XML 等文本格式。

4.專用命令行工具 + subprocess

• 對于復雜的轉換（如高質量 PDF->HTML），有時調用成熟的命令行工具如 pdftohtml (Poppler 工具集的一部分) 或 wkhtmltopdf (HTML->PDF) 通過 Python 的 subprocess 模塊來執行，可能是更可靠或更高質量的選擇。

特別注意：轉換格式就像把鈍刀放上角磨機——是磨利了，但難免有損耗（格式丟失）。

六、 商業解決方案

如果需要更穩定、功能更全面的 PDF 操作庫（尤其是企業級應用），商業庫通常是更好的選擇。它們通常提供更完善的格式支持和更高的轉換質量，并有專業技術支持。唯一的不足通常是價格，但在它們提供的價值面前總是十分值得。

Spire.PDF for Python 商業版

定位： Spire.PDF for Python 是 E-iceblue 提供的全功能商業級PDF解決方案，在免費版基礎上解除限制并增強專業能力。

核心優勢：

• 無頁數限制：支持任意頁數的PDF處理與轉換
• 格式轉換增強：
• PDF 轉 Word/Excel/HTML 時保留復雜格式和布局
• 高質量 PDF 轉圖像（支持多種格式和 DPI 設置）
• 反向轉換：Office 文檔轉 PDF（保留超鏈接、表格樣式等）
• 高級編輯能力：
• 深度修改現有 PDF 內容（文本/圖像替換）
• 動態表單生成與處理
• 數字簽名與加密強化
• 企業級支持：
• 專業技術支持與版本維護
• 定期功能更新與安全補丁
• 商業使用授權保障

適用場景：

• 企業級文檔自動化系統
• 需要處理大型PDF（100+頁）的項目
• 對轉換質量和格式保真度要求高的場景
• 需要專業技術支持的商業應用

2. ReportLab Plus

定位： ReportLab開源庫的商業增強版，專注于PDF生成領域。

核心優勢：

• 高級報表生成功能（動態圖表、復雜表格）
• 專業技術支持和服務
• 增強的PDF/A標準支持
• 企業級部署工具

適用場景：

• 需要生成極其復雜的動態報表
• 已有ReportLab基礎需專業支持
• 符合嚴格PDF/A歸檔標準的需求

實事求是的講，商業級的庫往往具有較大的前期投入，但相對應的功能也會更豐富，支持也會更有保障，而當你使用它們創造了價值，這點付出就會顯得非常值得了。

總結與選型建議

主要方案對比：

商業方案對比：

選型建議：

• 選擇 Spire.PDF 當你需要：
• 選擇 ReportLab Plus 當你需要：

• 端到端PDF解決方案（從處理到生成）
• 高性價比的永久授權模式
• 現有文檔修改與格式轉換需求

• 極端復雜的動態報告生成
• 已有ReportLab經驗且只需生成功能
• 預算充足的純PDF生成場景

技術提示：Spire.PDF的獨特價值在于將文檔處理、轉換和生成整合在統一API下，減少多庫集成復雜度。

重要提示

1. PDF 是“終點格式”:

• PDF 本質上是為呈現設計的，不是為編輯設計的。程序化修改現有 PDF 的內容結構通常非常困難且容易出錯。大部分庫的“編輯”能力都局限于頁面級操作（增刪頁、旋轉）或添加覆蓋層（水印、注釋）。

2. 掃描件/圖像型 PDF:

• 上述庫主要處理文本型 PDF。如果 PDF 是掃描生成的圖片（沒有內嵌文本層，也就是那種看起來像用手機拍了一本書的照片做成的 PDF），你需要先進行 OCR (光學字符識別)，例如使用 pytesseract (Google Tesseract 的封裝) + Pillow/OpenCV 處理圖像，或者使用專門的 OCR 服務或庫（如 easyocr, paddleocr 和 Spire.OCR）。
• OCR 后得到的文本，可以用 pdfplumber 或 PyMuPDF 分析其結構（如果 OCR 工具保留了位置信息）。

3. 庫的活躍度與授權:

• Python 生態變化快，關注庫的 GitHub 倉庫、PyPI 頁面或官方網站，看其最近更新時間、Issue 處理情況等，選擇維護活躍的庫。
• 注意授權協議：PyMuPDF 使用 AGPLv3 協議，商業應用需謹慎；Free Spire.PDF 是免費但功能受限的商業產品；其他庫多為 MIT/BSD 等寬松協議。

再次強調！ AGPL 許可證要求：“如果你分發（包括 SaaS 形式）基于 AGPL 代碼的軟件，整個作品都必須以 AGPL 許可證發布”，也就是說如果你的項目包含使用了 AGPL 許可證的代碼，那么你的一整個項目必須以 AGPL 許可證發布，并向用戶提供源代碼。

4. 組合使用:

• 根據復雜需求，可能需要組合使用多個庫。例如：用 pypdf 合并文件 -> 用 pdfplumber 提取關鍵文本和表格 -> 用 ReportLab 生成包含提取結果的新報告 PDF。

6. 企業級需求解決方案

• Free Spire.PDF 旨在讓用戶體驗 Spire.PDF 的核心功能和 API 設計風格。對于評估和輕量級應用（單次處理 ≤ 10 頁，格式轉換 ≤ 3 頁）完全足夠。
• 如需處理更大文檔或解鎖全部高級功能，E-iceblue 提供功能完整、無頁數限制、包含專業技術支持的 Spire.PDF for Python 商業版，具備以下企業級特性：
• 無限制處理：支持任意頁數文檔和復雜操作
• 優先技術支持：專業工程師團隊提供及時技術支持
• 定期更新保障：持續的功能增強和安全更新
• 商業授權保障：避免AGPL等開源協議的法律風險
• 企業定制服務：提供API定制和專屬功能開發

7. 商業支持選擇：

• 對于需要長期穩定運行的企業系統，商業庫提供更可靠的技術支持和持續更新。Spire.PDF商業版以其全面的功能覆蓋和合理的授權模式，特別適合需要處理多種PDF任務的中大型企業。

8. 先試再定:

• 對于你的特定文檔和任務，最好的方法是用候選庫寫個小腳本實際測試一下效果。不同庫對同一份“復雜”PDF 的處理結果可能有顯著差異。

開始探索

建議根據你的核心任務，從推薦庫中選擇 1-2 個，查閱它們的官方文檔和示例代碼開始動手實踐：

• pypdf
• PyMuPDF (fitz)
• Free Spire.PDF for Python
• pdfplumber
• camelot
• ReportLab
• fpdf2
• pdfminer.six
• Spire.PDF for Python 商業版
• ReportLab Plus

== 希望這篇詳盡的指南能幫助你在 Python 的 PDF 操作世界中找到得心應手的工具！祝你編碼愉快！==