


Können Tabellen ohne OCR aus dieser PDF-Datei extrahiert werden?
Strukturierte Tabellen aus PDFs extrahieren
Strukturierte Tabellen aus PDF-Dokumenten zu extrahieren kann eine anspruchsvolle Aufgabe sein, insbesondere bei Nicht-Bilddateien. Hier ist ein umfassender Leitfaden, der Ihnen bei der Bewältigung dieses Problems hilft:
Nicht-OCR-Lösungen
Das PDF -> HTML -> Die Route „Tabelle extrahieren“ kann unzuverlässig sein, insbesondere bei Dokumenten, die nicht-englische Schriftarten enthalten. Hier sind einige Alternativen:
1. Manuelle Extraktion
Verwenden Sie Software wie Adobe Acrobat oder Foxit, um Tabellenzellen manuell auszuwählen und sie in eine Tabelle zu kopieren. Dies funktioniert gut für kleine Tische mit einfachen Strukturen.
2. PDF-zu-XML-Konverter
Tools wie PDFBox können Tabellendaten in das XML-Format extrahieren, das weiterverarbeitet werden kann, um strukturierte Daten zu extrahieren.
3. Benutzerdefinierter Musterabgleich
Wenn das PDF konsistent generiert wird, können Sie benutzerdefinierte Muster entwickeln, um Tabellenzellen zu identifizieren und deren Inhalte zu extrahieren. Dies erfordert jedoch ein tiefes Verständnis der PDF-Strukturen.
Einschränkungen des bereitgestellten PDF
Das von Ihnen erwähnte spezifische PDF weist zwei erhebliche Herausforderungen auf:
- Fehlende Tabellendaten: Das PDF enthält keine expliziten Tabellendaten, was es schwierig macht, strukturierte Informationen ohne menschliche Interpretation zu extrahieren.
- Kodierungsproblem: Das PDF Verwendet Schriftarten, die fälschlicherweise behaupten, WinAnsiEncoding zu verwenden, was zu einer beschädigten Textextraktion führt.
Empfehlung
Aufgrund dieser Einschränkungen ist es möglicherweise unmöglich, strukturierte Tabellen zu extrahieren aus dem bereitgestellten PDF ohne OCR-Techniken. Stattdessen können Sie alternative Methoden in Betracht ziehen, z. B. das Anfordern der Originaltabellendaten vom Ersteller des Dokuments oder die Verwendung anderer OCR-Lösungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKönnen Tabellen ohne OCR aus dieser PDF-Datei extrahiert werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
