使用PyPDF2提取PDF文本遇断词问题，如何优化提取质量？

一、对PyPDF2提取结果做后处理修复 #

PyPDF2提取文本时，常会因原PDF的排版设置（比如单词换行拆分）出现断词。可以通过正则表达式对提取后的文本做批量修复，合并被空格拆分的单词：

import re
from PyPDF2 import PdfReader

reader = PdfReader('myfile.pdf')
text = ""

for i in range(10):
    page = reader.pages[i]
    text += page.extract_text()

# 修复"comput ation"这类空格断词
fixed_text = re.sub(r'([a-zA-Z])\s+([a-zA-Z])', r'\1\2', text)
# 额外处理带连字符的断词，比如"comput-\nation"
fixed_text = re.sub(r'([a-zA-Z])-\s+([a-zA-Z])', r'\1\2', fixed_text)

print(fixed_text)

二、更换更精准的PDF提取库 #

如果后处理仍无法满足需求，更换专业提取库能从根源减少断词问题，以下是两个高性价比的选择：

1. PyMuPDF（fitz） #

PyMuPDF对PDF文本的解析精度高，能更好识别排版中的单词完整性，极少出现无意义断词：

import fitz

doc = fitz.open('myfile.pdf')
text = ""

# 提取前10页（避免PDF页数不足10的情况）
for page_num in range(min(10, len(doc))):
    page = doc[page_num]
    text += page.get_text()

print(text)

2. pdfplumber #

pdfplumber侧重保留PDF布局信息，对复杂排版的文本提取效果更稳定，能有效避免断词：

import pdfplumber

with pdfplumber.open('myfile.pdf') as pdf:
    text = ""
    # 遍历前10页
    for page_num in range(min(10, len(pdf.pages))):
        page = pdf.pages[page_num]
        text += page.extract_text()

print(text)

这两个库的文本提取准确性普遍优于PyPDF2，尤其适合处理排版复杂的PDF文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matt99