Python整理滴滴行程单PDF文档数据并导出到Excel.docx

该文档描述的是一个使用Python处理滴滴行程单PDF文件并将其数据整理成Excel表格的过程。这个过程涉及到几个关键知识点，包括Python库的使用、PDF解析以及数据的转换和写入Excel。 为了处理PDF文件，文档中提到了两个必要的Python库：`XlsxWriter`用于创建和写入Excel文件，而`pdfminer3k`则用于解析PDF文档。`pip install XlsxWriter`和`pip install pdfminer3k`是安装这两个库的命令。 在代码实现部分，首先定义了一些全局变量和函数，如`logging`配置，用于控制日志输出。然后，使用`PDFParser`和`PDFDocument`从PDF文件中提取文本，`PDFResourceManager`和`PDFPageInterpreter`管理资源和解释PDF页面，`PDFPageAggregator`将页面内容转换为可分析的布局对象。`LAParams`用于设置字符和单词的边距，以便更准确地识别文本。 在解析PDF内容时，主要关注`LTTextBox`和`LTTextLine`对象，因为它们通常包含我们感兴趣的文本数据。通过正则表达式`re.findall()`匹配数字、日期和时间等模式，从中提取行程人数、总金额、行车时间和起始地点等信息。这些信息被组织成字典结构，并存储在一个列表中，便于后续写入Excel。 使用`XlsxWriter`创建Excel工作簿，定义单元格格式，设置表格样式，并将之前提取的数据逐行写入Excel表格。`add_format()`函数用于创建格式对象，`set_default_row()`和`set_column()`用于设置行高和列宽，`write_string()`则用于写入单元格内容。 总结来说，这个过程涉及的主要知识点有： 1. Python的PDF处理：利用`pdfminer3k`库解析PDF文档，提取其中的文本信息。 2. 正则表达式：通过`re.findall()`匹配特定格式的文本，如数字、日期和时间。 3. 数据结构：使用字典和列表存储和组织数据。 4. Excel操作：使用`XlsxWriter`库创建Excel文件，定义单元格格式，并将数据写入工作表。 5. 日志管理：通过`logging`模块控制程序输出的日志级别和格式。 通过这段代码，我们可以批量处理滴滴行程单的PDF文件，自动整理出行程信息，并保存为易于分析的Excel表格，对于数据分析和自动化报告生成非常有用。