部分可搜索的PDF文件

要解决部分可搜索的PDF文件的问题，可以使用OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术来提取文本并使其可搜索。以下是一种可能的解决方案：

1. 确定PDF文件的可搜索状态：首先，需要确定PDF文件的搜索能力。可以通过打开文件并尝试选择和复制其中的文本来判断。如果文本可以选择并复制，则说明文件已经是可搜索的。否则，文件可能是扫描图像或非可搜索PDF。

2. 使用OCR技术提取文本：如果PDF文件不可搜索，则需要使用OCR技术将图像转换为可搜索的文本。有很多OCR工具和库可供选择，例如Tesseract、ABBYY FineReader、Adobe Acrobat Pro等。选择一个适合你的需求的OCR工具，然后使用它来提取PDF文件中的文本。

下面是使用Python和Tesseract OCR库的示例代码：

import pytesseract
from PIL import Image
from pdf2image import convert_from_path

# 将PDF文件转换为图像
pages = convert_from_path('input.pdf')

for i, page in enumerate(pages):
    # 将图像保存为临时文件
    image_path = f'page_{i}.png'
    page.save(image_path, 'PNG')

    # 使用Tesseract OCR提取文本
    text = pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path))

    # 将提取的文本保存到新的可搜索PDF文件中
    with open('output.txt', 'a') as f:
        f.write(text)
        f.write('\n')

# 将提取的文本转换为可搜索的PDF文件
from fpdf import FPDF

pdf = FPDF()
pdf.add_page()

with open('output.txt', 'r') as f:
    text = f.readlines()

for line in text:
    pdf.cell(0, 10, line, ln=True)

pdf.output('output.pdf')

请注意，此代码示例使用了pytesseract库和pdf2image库。你需要安装这些库（使用pip install pytesseract和pip install pdf2image命令）以及Tesseract OCR引擎（https://github.com/tesseract-ocr/tesseract）来使代码正常工作。

这个示例代码会将PDF文件转换为图像，然后使用Tesseract OCR提取文本。提取的文本将保存到一个文本文件中，并转换为一个新的可搜索PDF文件。

请根据你的具体需求进行修改和调整。