一个让人抓狂的需求

产品经理拿着一份PDF合同过来："这个很简单吧，就是把PDF里的文字提取出来，存到数据库里。" 我心想，这还不简单？结果...三天后我差点想换工作。

血泪教训：PDF文本提取绝不是想象中的"复制粘贴"那么简单！

第一个坑：文本顺序完全错乱

用常见的PDF解析库一跑，提取出来的文本完全不是人话：

原始PDF内容：

姓名：张三

年龄：25岁

职业：程序员

提取结果：

张三姓名：程序员年龄：25岁职业：

原因分析：PDF内部的文本存储并不按阅读顺序，而是按照绘制顺序。想象一下，PDF就像是画师的画布，先画标题，再画正文，最后补充页眉页脚。提取时如果不重新排序，就会得到"绘制顺序"的文本。

解决方案：按位置重新排序

// 伪代码示例

textChunks = extractTextChunks(pdf);

// 按Y坐标排序（从上到下）

textChunks.sort((a, b) => b.y - a.y);

// 相同行按X坐标排序（从左到右）

groupedByLine = groupByY(textChunks);

groupedByLine.forEach(line => {

line.sort((a, b) => a.x - b.x);

});

第二个坑：字体编码问题

有些PDF，特别是扫描件或者特殊字体的文档，提取出来全是问号或者方块。这通常是字体编码映射出了问题。

核心问题：PDF中的文字不是直接存储Unicode，而是存储字符代码(Character Code)，然后通过字体的编码表(Encoding)映射到实际字符。如果编码表缺失或损坏，就无法正确解析。

实战技巧

优先使用ToUnicode CMap信息进行解码

备选方案：根据字体名称猜测编码方式

最后手段：OCR识别（但性能会大幅下降）

第三个坑：表格结构丢失

PDF中的表格本质上只是一堆位置精确的文字和线条，并没有"表格"这个概念。提取时很容易变成一团乱麻。

实用方法：

1. 检测水平和垂直线条，重建表格结构

2. 基于文本位置的聚类算法，识别行列关系

3. 使用专门的表格提取工具，比如Tabula或Camelot

性能优化心得

处理大型PDF文件时，全文提取往往很慢。几个优化思路：

1. 分页并行处理

PDF的每一页相对独立，可以并行提取后再合并结果。

2. 按需提取

如果只需要特定区域的文本，可以设置提取边界，避免处理整个页面。

3. 缓存字体信息

同一个PDF中的字体解析结果可以缓存，避免重复解析。

工具选择建议

根据我的实战经验，不同场景下的最佳选择：

简单文档：pdfplumber (Python) 或 PDF.js (JavaScript)

复杂表格：Tabula + 自定义后处理

扫描件：Tesseract OCR + PDF预处理

高性能需求：PDFtk + 多线程处理

总结

PDF文本提取远比想象中复杂，但掌握了这些原理和技巧，大部分问题都能迎刃而解。记住一个核心思想：PDF不是为了编辑而设计的，而是为了精确显示。

遇到提取问题时，先分析PDF的生成方式和内部结构，再选择合适的解决方案。有时候，换个思路比死磕算法更有效。

最后一句话：如果客户说"这个很简单"，请在心理预期工期上乘以3。😅