简介
本文将展示一个稍微不一样点的爬虫。
以往我们的爬虫都是从网络上爬取数据，因为网页一般用HTML,CSS,JavaScript代码写成，因此，有大量成熟的技术来爬取网页中的各种数据。这次，我们需要爬取的文档为PDF文件。本文将展示如何利用Python的camelot模块从PDF文件中爬取表格数据。
在我们的日常生活和工作中，PDF文件无疑是最常用的文件格式之一，小到教材、课件，大到合同、规划书，我们都能见到这种文件格式。但如何从PDF文件中提取其中的表格，这却是一个大难题。因为PDF中没有一个内部的表示方式来表示一个表格。这使得表格数据很难被抽取出来做分析。那么，我们如何做到从PDF中爬取表格数据呢？
答案是Python的camelot模块！
camelot是Python的一个模块，它能够让任何人轻松地从PDF文件中提取表格数据。可以使用以下命令安装camelot模块（安装时间较长）：
pip install camelot-py
camelot模块的官方文档地址为：https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/。
下面将展示如何利用camelot模块从PDF文件中爬取表格数据。
例1
首先，让我们看一个简单的例子：eg.pdf，整个文件只有一页，这一页中只有一个表格，如下：
eg.pdf
使用以下Python代码就可以提取该PDF文件中的表格：
import camelot
# 从PDF文件中提取表格
tables = camelot.read_pdf('E://eg.pdf', pages='1', flavor='stream')
# 表格信息
print(tables)
print(tables[0])
# 表格数据
print(tables[0].data)
输出结果为：
<TableList n=1>
<Table shape=(4, 4)>
[['ID', '姓名', '城市', '性别'], ['1', 'Alex', 'Shanghai', 'M'], ['2', 'Bob', 'Beijing', 'F'], ['3', 'Cook', 'New York', 'M']]
分析代码，camelot.read_pdf()为camelot的从表格中提取数据的函数，输入的参数为PDF文件的路径，页码（pages）和表格解析方法（有stream和lattice两个方法）。对于表格解析方法，默认的方法为lattice，而stream方法默认会把整个PDF页面当做一个表格来解析，如果需要指定解析页面中的区域，可以使用table_area这个参数。
camelot模块的便捷之处还在于它提供了将提取后的表格数据直接转化为pandas，csv，JSON，html的函数，如tables[0].df，tables[0].to_csv()函数等。我们以输出csv文件为例：
import camelot
# 从PDF文件中提取表格
tables = camelot.read_pdf('E://eg.pdf', pages='1', flavor='stream')
# 将表格数据转化为csv文件
tables[0].to_csv('E://eg.csv')
得到的csv文件如下：
输出的csv文件
例2
在例2中，我们将提取PDF页面中的某一区域的表格的数据。PDF文件的页面（部分）如下：
Statistics-Fundamentals-Succinctly.pdf第53页
为了提取整个页面中唯一的表格，我们需要定位表格所在的位置。PDF文件的坐标系统与图片不一样，它以左下角的顶点为原点，向右为x轴，向上为y轴，可以通过以下Python代码输出整个页面的文字的坐标情况：
import camelot
# 从PDF中提取表格
tables = camelot.read_pdf('G://Statistics-Fundamentals-Succinctly.pdf', pages='53', \
flavor='stream')
# 绘制PDF文档的坐标，定位表格所在的位置
tables[0].plot('text')
输出结果为：
UserWarning: No tables found on page-53 [stream.py:292]
整个代码没有找到表格，这是因为stream方法默认将整个PDF页面当作表格，因此就没有找到表格。但是绘制的页面坐标的图像如下：
PDF页面的坐标
仔细对比之前的PDF页面，我们不难发现，表格对应的区域的左上角坐标为（50,620），右下角的坐标为（500,540）。我们在read_pdf()函数中加入table_area参数，完整的Python代码如下：
import camelot
# 识别指定区域中的表格数据
tables = camelot.read_pdf('G://Statistics-Fundamentals-Succinctly.pdf', pages='53', \
flavor='stream', table_area=['50,620,500,540'])
# 绘制PDF文档的坐标，定位表格所在的位置
table_df = tables[0].df
print(type(table_df))
print(table_df.head(n=6))
输出的结果为：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
0 1 2 3
0 Student Pre-test score Post-test score Difference
1 1 70 73 3
2 2 64 65 1
3 3 69 63 -6
4 … … … …
5 34 82 88 6
总结
在具体识别PDF页面中的表格时，除了指定区域这个参数，还有上下标、单元格合并等参数，详细地使用方法可参考camelot官方文档网址：https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/user/advanced.html。
注意：本人现已开通微信公众号： Python爬虫与算法（微信号为：easy_web_scrape）， 欢迎大家关注哦~~
参考文献
- camelot模块的官方文档：https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/
- Camelot：一个从pdf抽取表格数据的Python库：https://blog.csdn.net/qq_40925239/article/details/83153599
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