El Mejor Lector de PDF para Python (Herramientas Gratuitas y de Pago)

IronPDF - La biblioteca PDF de Python líder

IronPDF para Python

Cuando se trata de manipular archivos PDF con Python, IronPDF destaca como una opción premium. No es una biblioteca de PDF hecha en Python puro, pero sus capacidades en procesamiento de PDF son extensas. Ofrece una interfaz explícita para convertir documentos PDF a otros formatos. Los desarrolladores pueden transformar archivos PDF en imágenes o HTML, permitiendo que un archivo de salida versátil se muestre en páginas web o se edite en editores de imágenes.

IronPDF admite características avanzadas como análisis de texto, proporcionando herramientas para que los científicos de datos extraigan texto y analicen datos textuales. Además, puede manejar múltiples páginas dentro de un documento PDF, permitiendo operaciones como rotar páginas PDF, recortar páginas e incluso buscar texto en una ubicación exacta.

La biblioteca también es una excelente opción para implementar funciones como la funcionalidad de impresión de archivos PDF en sus aplicaciones. Asegura un alto nivel de compatibilidad y rendimiento, convirtiéndola en una solución de referencia para profesionales que necesitan una herramienta confiable y poderosa.

Pros y contras

Precios

IronPDF para Python ofrece un modelo de licencias por niveles, con el precio mínimo para una licencia Lite establecido en $799. Esta opción es ideal para un desarrollador individual y permite la implementación dentro de una aplicación.

La estructura de precios escala a través de licencias más inclusivas, como la Plus y Profesional, adaptándose a equipos más grandes y múltiples aplicaciones, e incluso se extiende a una licencia de Redistribución Libre de Regalías/SaaS/OEM para una amplia distribución sin tarifas de regalías.

Cada compra incluye un año de soporte y actualizaciones, con la opción de extender por cinco años adicionales a un costo separado. IronPDF también ofrece una prueba gratuita.

PyPDF2 - Una herramienta versátil para la manipulación de PDF

PyPDF2

PyPDF2 es una biblioteca de PDF para Python ampliamente utilizada que sobresale en la lectura y escritura de archivos PDF en Python. Ofrece un enfoque sencillo para manipular documentos PDF, incluyendo fusión de documentos, división de páginas PDF y rotación de páginas PDF.

Aquí tienes un fragmento de código básico que demuestra cómo fusionar dos archivos PDF usando PyPDF2:

from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter

# Create a PdfWriter object for output
output = PdfWriter()

# List of PDFs to be merged
input_pdfs = ["file1.pdf", "file2.pdf"]

# Iterate over the list of PDF file paths
for pdf in input_pdfs:
    # Open each PDF file
    reader = PdfReader(pdf)
    # Add all pages from the current PDF to the writer
    for page in range(len(reader.pages)):
        output.add_page(reader.pages[page])

# Finally, write the combined PDF to a new file
with open("merged.pdf", "wb") as output_stream:
    output.write(output_stream)

from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter

# Create a PdfWriter object for output
output = PdfWriter()

# List of PDFs to be merged
input_pdfs = ["file1.pdf", "file2.pdf"]

# Iterate over the list of PDF file paths
for pdf in input_pdfs:
    # Open each PDF file
    reader = PdfReader(pdf)
    # Add all pages from the current PDF to the writer
    for page in range(len(reader.pages)):
        output.add_page(reader.pages[page])

# Finally, write the combined PDF to a new file
with open("merged.pdf", "wb") as output_stream:
    output.write(output_stream)

Pros y contras

Precios

PyPDF2 es gratuito para usar como una biblioteca de código abierto bajo la Licencia BSD. No hay costos asociados al uso de la biblioteca en sí, aunque ciertas características avanzadas como el cifrado o descifrado de PDFs con AES requerirán dependencias extras, que pueden tener sus propios costos.

PDFMiner - Especializado en extracción de texto

PDFMiner

PDFMiner destaca en la extracción y análisis de texto, convirtiéndose en una herramienta valiosa para científicos de datos y desarrolladores que buscan analizar datos de texto no estructurados. Como una biblioteca de PDF de Python puro, ofrece control detallado sobre los formatos de texto, permitiendo a los usuarios extraer datos personalizados con precisión y manejar fuentes de datos no estructuradas.

Aquí hay un ejemplo que demuestra cómo extraer texto de un PDF usando PDFMiner:

from pdfminer.high_level import extract_text

# Specify the path of your PDF file
pdf_path = "example.pdf"

# Extract text from the PDF
text = extract_text(pdf_path)

# Display the extracted text
print(text)

from pdfminer.high_level import extract_text

# Specify the path of your PDF file
pdf_path = "example.pdf"

# Extract text from the PDF
text = extract_text(pdf_path)

# Display the extracted text
print(text)

Pros y contras

Precios

PDFMiner está disponible bajo la Licencia MIT, una licencia de software libre permisiva. Al igual que PyPDF2, es de código abierto y gratuito para usar. No hay tarifas por utilizar PDFMiner en tus proyectos, convirtiéndolo en una opción económicamente atractiva para tareas de extracción y análisis de texto.

Conclusión

Seleccionar la mejor biblioteca de PDF para Python depende principalmente de las necesidades específicas de procesamiento de PDF. IronPDF es un candidato fuerte para la manipulación integral de archivos PDF, ofreciendo muchas características y capacidades poderosas de análisis de texto.

Para aquellos que necesitan bibliotecas de PDF puramente Python que sean fáciles de usar, PyPDF2 y PDFMiner son excelentes opciones, cada una con sus propias fortalezas en el manejo y extracción de datos de texto. Para crear documentos PDF complejos con diseños personalizados, ReportLab proporciona las herramientas necesarias.

Ya seas un científico de datos que busca extraer texto de archivos PDF, un desarrollador que pretende convertir archivos PDF, o necesitas manipular archivos PDF de cualquier otra manera, hay una biblioteca Python adaptada a tus necesidades.

Python continúa apoyando a su comunidad con bibliotecas robustas, confirmando su estatus como un lenguaje interpretado versátil ideal para trabajar con diversas fuentes de datos no estructurados.