#设置 pdf_path = '02801516_2024_10_6 11_08_08.pdf' #pdf_path = "02555783_2024_10_8 9_03_25.pdf" #pdf_path = "02787916_2024_10_21 12_51_50.pdf" page_num = "Page_1" tb_header = pd.read_excel("护理表表头.xlsx",header=0) tb_df = tb_header print(tb_df.columns) def extract_all_tables(pdf_path): """提取PDF所有页面的表格数据（返回字典结构）""" all_tables = {} with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf: for page in pdf.pages: # 遍历所有页面 # 获取实际页码（通常从1开始） page_num = page.page_number # 使用优化参数提取表格 tables = page.extract_tables({ "vertical_strategy": "lines", "horizontal_strategy": "lines", "explicit_vertical_lines": page.curves + page.edges, "explicit_horizontal_lines": page.curves + page.edges, "snap_tolerance": 8, "join_tolerance": 6, "text_x_tolerance": 6, "text_y_tolerance": 6 }) # 过滤空表格并保存 if tables: cleaned_tables = [ [ [cell.strip() if cell else "" for cell in row] for row in table ] for table in tables ] all_tables[f"Page_{page_num}"] = cleaned_tables return all_tables all_table = extract_all_tables(pdf_path) 如何将这段代码改为一次性读取整个文件夹目录下的所有pdf文件并整理为字典？

<think>嗯，用户想修改现有的Python代码，让它可以一次性读取整个文件夹里的所有PDF文件，并将提取的表格数据整理成一个字典。我需要仔细看看他们提供的代码，然后思考怎么扩展功能。 首先，用户当前的代码是处理单个PDF文件的。他们使用了pdfplumber库来提取表格，并且将结果存储在字典all_tables里，以页面号作为键。现在的问题是如何遍历整个文件夹下的所有PDF，而不仅仅是单个文件。 那首先，我需要引入处理多个文件的方法。可能需要用到os模块来遍历目录。比如，用户指定一个文件夹路径，然后代码扫描该路径下的所有.pdf文件。然后对每个文件调用现有的extract_all_tables函数。 但是原来的函数是针对单个PDF路径的，所以需要循环每个PDF文件，逐个处理。然后，将每个文件的结果整合到一个总的字典里。不过，字典的键目前是Page_1这样的，如果多个文件都有Page_1的话，会冲突。所以需要调整键的结构，比如用文件名加上页码作为键，这样确保唯一性。例如，all_tables["文件名_Page_1"] = 数据。 然后，用户提供的代码中，函数extract_all_tables返回的是一个字典，其中每个键是页面，值是表格数据。现在要处理多个文件，需要将各个文件的结果合并到一个大字典里，避免键的冲突。所以，可能需要将每个文件的处理结果合并到总的字典中，但键需要包含文件名。 举个例子，假设用户有三个PDF文件：file1.pdf、file2.pdf。每个文件可能有多个页面，比如file1.pdf有Page_1和Page_2，file2.pdf有Page_1。合并后的字典键应该是类似"file1_Page_1", "file1_Page_2", "file2_Page_1"这样的结构。这样每个条目都是唯一的。 所以，修改后的extract_all_tables可能需要返回每个文件的表格数据，并且外层函数遍历所有文件，将每个文件的处理结果合并到总字典中，同时将文件名作为键的一部分。 接下来，用户原来的代码中，函数extract_all_tables接收pdf_path，处理单个文件。现在需要将其调整，可能该函数保持不变，但外层有一个循环，遍历所有PDF文件，逐个调用该函数，并将结果合并。 另外，用户希望一次性读取整个文件夹下的所有PDF，所以需要指定文件夹路径，而不是单个文件路径。因此，可能需要将pdf_path变量改为文件夹路径，然后使用os.listdir或者glob来获取所有PDF文件的路径。 例如，使用glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.pdf"))来获取所有PDF文件的列表。 然后，对每个文件，调用extract_all_tables函数，并将结果合并到总字典中。合并时，需要将每个文件的键从原来的Page_X改为文件名_Page_X，这样避免不同文件的页面键冲突。 例如，原来的all_table是一个字典，键是Page_1等，现在每个文件处理后返回的字典，需要将键修改为“文件名_Page_1”，然后添加到总字典里。 所以，修改后的代码结构可能是这样的： 1. 定义处理文件夹的函数，比如extract_tables_from_folder(folder_path)。 2. 在该函数中，遍历folder_path下的所有PDF文件。 3. 对每个文件，调用原有的extract_all_tables函数，得到该文件的表格数据。 4. 遍历该文件的结果字典，将每个键（如Page_1）改为“文件名_Page_1”，并添加到总字典中。 5. 最后返回总字典。 这样，总字典的键是每个文件的每个页面，对应的表格数据。 现在需要考虑文件名如何处理。比如，文件名可能包含路径，所以需要提取纯文件名部分，不带扩展名。比如，使用os.path.basename获取文件名，然后split去掉.pdf后缀。 例如，对于文件路径是 'data/file1.pdf'，文件名可以是file1。这样，合并后的键是file1_Page_1。 另外，用户原来的代码中，函数extract_all_tables返回的字典结构是，每个键是Page_{page_num}，对应的值是cleaned_tables。现在需要将这些键修改为包含文件名。 所以，在处理每个PDF文件时，循环每个page的键值对，然后生成新的键，例如f"{base_name}_{page_key}"，然后将对应的表格数据存入总字典。 这样，代码的大致步骤应该是： - 获取所有PDF文件的路径列表。 - 初始化一个总字典all_tables。 - 遍历每个PDF文件路径： - 提取文件名（不带扩展名）。 - 使用extract_all_tables函数提取该文件的表格数据，得到file_tables。 - 遍历file_tables中的每个键（Page_X）和值： - 新键 = 文件名 + '_' + Page_X - 将新键和值添加到总字典all_tables中。 - 返回总字典。 这样，用户的总字典就会包含所有文件的表格数据，每个键是唯一的，由文件名和页码组成。 接下来，需要考虑如何提取文件名。例如，用户提供的示例代码中的pdf_path是类似'02801516_2024_10_6 11_08_08.pdf'，所以文件名可能需要去掉扩展名，作为基础名称。可以使用os.path.splitext来分割文件名和扩展名。 例如： base_name = os.path.basename(pdf_path) # 获取带有扩展名的文件名 base_name = os.path.splitext(base_name)[0] # 去掉扩展名，得到纯文件名部分 这样，base_name就是类似'02801516_2024_10_6 11_08_08'，然后和Page_X组合成键。 现在，修改后的extract_all_tables_from_folder函数的大致代码结构可能如下： import os import glob import pdfplumber def extract_all_tables(pdf_path): # 原来的代码，返回该文件的表格数据字典 def extract_all_tables_from_folder(folder_path): all_tables = {} # 获取所有PDF文件的路径 pdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.pdf")) for pdf_file in pdf_files: # 提取文件名 base_name = os.path.basename(pdf_file) base_name = os.path.splitext(base_name)[0] # 处理单个文件 file_tables = extract_all_tables(pdf_file) # 将file_tables中的键修改为文件名+原键 for page_key, tables in file_tables.items(): new_key = f"{base_name}_{page_key}" all_tables[new_key] = tables return all_tables 这样，用户调用extract_all_tables_from_folder函数，传入文件夹路径，就能得到所有PDF文件的表格数据。 另外，原来的extract_all_tables函数需要保持不变，只是现在在循环中调用它处理每个文件。 需要注意的是，原来的extract_all_tables函数中，page_num是使用page.page_number，而PDF的页码通常是从1开始的，所以生成的Page_{page_num}是正确的。 测试时，需要确保文件名中的空格或特殊字符不会导致问题。例如，文件名中的空格在键中是允许的，因为字典的键是字符串，可以包含空格和下划线等。 另外，用户可能需要将原来的pdf_path变量改为文件夹路径，比如： folder_path = "/path/to/pdf/folder" 然后调用： all_tables = extract_all_tables_from_folder(folder_path) 这样就能得到整合后的字典。 总结修改点： 1. 将处理单个PDF的函数保留，但外层添加处理文件夹的函数。 2. 使用glob或os.listdir遍历文件夹下的所有PDF文件。 3. 对每个文件提取表格数据，并将键改为包含文件名，避免冲突。 4. 返回整合后的总字典。 这样，用户就可以一次性处理整个文件夹的PDF文件了。</think>让我们通过分步修改来实现批量处理PDF文件夹的需求： $$修改思路$$ 1. 添加文件夹遍历功能 2. 增加文件名处理逻辑 3. 重组字典键结构避免冲突 4. 保持原有表格解析逻辑不变 $$具体实现代码$$ ```python import os import glob import pandas as pd import pdfplumber def extract_all_tables_from_folder(folder_path): """提取整个文件夹内PDF的表格数据""" all_tables = {} # 获取文件夹内所有PDF文件路径 pdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.pdf")) for pdf_path in pdf_files: # 提取纯净文件名（不带路径和扩展名） file_name = os.path.splitext(os.path.basename(pdf_path))[0] # 复用原有单文件解析逻辑 with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf: for page in pdf.pages: page_num = page.page_number tables = page.extract_tables({ # 原有参数保持不变 "vertical_strategy": "lines", "horizontal_strategy": "lines", "explicit_vertical_lines": page.curves + page.edges, "explicit_horizontal_lines": page.curves + page.edges, "snap_tolerance": 8, "join_tolerance": 6, "text_x_tolerance": 6, "text_y_tolerance": 6 }) if tables: cleaned_tables = [ [ [cell.strip() if cell else "" for cell in row] for row in table ] for table in tables ] # 创建复合键：文件名_Page_页码 composite_key = f"{file_name}_Page_{page_num}" all_tables[composite_key] = cleaned_tables return all_tables # 使用示例 folder_path = "/path/to/your/pdf_folder" # 替换为实际路径 all_tables = extract_all_tables_from_folder(folder_path) ``` $$关键改进点说明$$ 1. **路径处理优化** - 使用`glob.glob`获取全部PDF路径：$glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.pdf"))$ - 提取纯净文件名：$os.path.splitext(os.path.basename(pdf_path))[0]$ 2. **字典键结构设计** - 复合键格式：`文件名_Page_页码`（例：`02801516_2024_10_6 11_08_08_Page_1`） - 优点：唯一标识文档来源，避免不同文档的页码冲突 3. **性能考虑** - 保持上下文管理器`with pdfplumber.open`在循环内部 - 逐文件处理避免内存膨胀 - 原有表格清洗逻辑保持不变 $$使用建议$$ 1. 输入路径应为文件夹路径，例如： ```python folder_path = "医疗报告PDF" # 确保该文件夹内只存放PDF文件 ``` 2. 输出字典结构示例： ```python { "02801516_2024_Page_1": [[表格1数据], [表格2数据...]], "02555783_2024_Page_1": [[表格数据...]], ... } ``` 3. 配合表头处理时，建议添加异常处理： ```python try: tb_header = pd.read_excel("护理表表头.xlsx", header=0) except FileNotFoundError: print("表头文件未找到，请确认路径") ```