批量处理PDF需协同PyPDF2(操作已有PDF)与reportlab(从零绘制PDF):前者用于拆分、合并、提取文本,后者用于加水印、页眉页脚及生成结构化报表,注意版本兼容、中文字体注册、异常捕获与内存管理。
批量处理PDF文件,核心是用 PyPDF2 读取、拆分、合并、提取文本或元数据,再用 reportlab 动态生成新PDF(如水印、目录页、封面、报表)。两者分工明确:PyPDF2 负责“操作已有PDF”,reportlab 负责“从零绘制PDF”。搭配使用,就能实现自动化文档流水线。
适合整理扫描件、合并合同附件、按页拆分报告等场景。关键点在于避免直接写入原文件,始终用 PdfWriter 构建新对象。
PdfReader 逐个加载,调用 writer.add_page(page) 添加页面,最后 writer.write(output_file)
PdfWriter,写入 f"output_{i+1}.pdf"
.decrypt(password) 解密才能读取PyPDF2 本身不支持绘图,所以加水印、页码、标题栏必须借助 reportlab 生成覆盖层PDF,再用 PyPDF2 叠加到原文件上。
Canvas 绘制半透明文字水印(设置 setFillAlpha(0.1)),保存为 watermark.pdf
PdfReader 分别加载原文档和水印PDF,遍历每页,调用 page.merge_page(watermark_page)
PageNumCanvas 类(继承自 Canvas)自动插入页码,适合生成带编号的批量报告例如:从10份发票PDF中提取金额、日期、供应商,汇总成一张带表格的总览PDF。
page.extract_text()(或配合 pdfplumber 提高精度)提取关键字段Table 和 TableStyle 渲染为美观表格pdfmetrics.registerFont(TTFont('SimSun', 'simsum.ttc')))实际批量运行时容易卡在细节上:
PdfFileReader 等旧类名,统一用 PdfReader/PdfWriter
try/except PdfReadError),跳过损坏PDF,记录日志继续执行del reader, writer 及时释放对象,或改用生成器逐个处理而非全量加载