基于Python实现大学综合门户中的PDF提取与处理

在现代高校信息化建设中，大学综合门户系统扮演着重要角色。随着电子文档的广泛应用，PDF文件成为信息存储和传输的重要形式。为了提高数据利用率，需要从PDF中提取结构化内容。

统一信息平台

Python作为一种功能强大的编程语言，提供了多种库来处理PDF文件。例如，PyPDF2可以用于读取和合并PDF页面，而pdfplumber则能提取文本和表格信息。以下是一个简单的代码示例：

    import pdfplumber

    def extract_text_from_pdf(pdf_path):
        text = ""
        with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
            for page in pdf.pages:
                text += page.extract_text()
        return text

    # 示例调用
    pdf_file = "example.pdf"
    extracted_text = extract_text_from_pdf(pdf_file)
    print(extracted_text)
    

上述代码通过pdfplumber库读取PDF文件，并逐页提取文本内容。对于更复杂的场景，如提取表格或图像，可以结合其他工具如Tabula或PyMuPDF进行扩展。

在大学综合门户中，这类技术可用于自动抓取课程资料、公告通知等信息，从而减少人工操作，提高系统智能化水平。未来，结合自然语言处理（NLP）技术，还可以实现对PDF内容的语义分析和智能分类，进一步优化信息管理流程。