如何把pdf的内容转化成结构化数据进行存储到mysql数据库

一、PDF解析与数据提取

  1. 文本提取工具选择

    使用Python的pdfplumberPyPDF2库进行基础文本提取‌。

    pythonCopy Code

    import pdfplumber def extract_text(pdf_path): with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf: return [page.extract_text() for page in pdf.pages if page.extract_text()]

  2. 表格数据特殊处理

    若PDF包含表格,需使用tabula-pycamelot进行表格结构化提取:

    pythonCopy Code

    import tabula tables = tabula.read_pdf(pdf_path, pages='all')

  3. OCR技术补充

    对扫描版PDF需集成OCR工具(如pytesseract+opencv)实现文字识别‌5。


二、数据清洗与结构化

  1. 文本标准化处理

    pythonCopy Code

    import re cleaned_data = [re.sub(r'\s+', ' ', text.strip()) for text in raw_texts]

  2. 关键字段提取

    使用正则表达式或NLP工具(如spaCy)提取结构化字段:

    pythonCopy Code

    date_pattern = r'\d{4}-\d{2}-\d{2}' dates = re.findall(date_pattern, text)

  3. JSON/CSV格式转换

    将结构化数据转换为数据库兼容格式:

    pythonCopy Code

    import json structured_data = json.dumps({"content": cleaned_data, "metadata": {...}})


三、数据库设计与存储

  1. 表结构定义

    CREATE TABLE pdf_data ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR(255), content LONGTEXT, structured_json JSON, file_hash CHAR(64) UNIQUE, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP );

  2. Python写入操作

    import mysql.connector conn = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', database='pdf_db') cursor = conn.cursor() cursor.execute("INSERT INTO pdf_data (content, structured_json) VALUES (%s, %s)", (cleaned_text, structured_data)) conn.commit()


四、扩展优化方案

  1. 分页存储设计

    对大型文档按页拆分存储,添加page_number字段实现精准检索‌34。

  2. 文件指纹校验

    通过SHA256哈希值避免重复存储:

    import hashlib file_hash = hashlib.sha256(pdf_content).hexdigest()

  3. 混合存储策略

    将原始PDF以BLOB存储至专用表,结构化数据关联主表实现快速查询‌28。


五、注意事项

  1. 编码兼容性

    确保数据库使用utf8mb4字符集支持特殊符号‌18。

  2. 性能调优

    批量插入时使用executemany()提升写入效率,建议每批次500-1000条‌8。

  3. 错误处理

    添加PDF解析异常捕获机制:

    try: text = page.extract_text() except pdfplumber.PDFSyntaxError: logging.error("Corrupted PDF page detected")


以上方案可根据实际业务需求选择全文本存储、关键字段提取或混合模式实现PDF数据的结构化入库‌

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