科哥PDF-Extract-Kit技巧分享：批量处理PDF的自动化脚本

1. 引言

1.1 业务场景描述

在科研、教育和文档数字化工作中，PDF文件中常包含大量结构化内容，如数学公式、表格、图文混排等。手动提取这些信息效率低下且容易出错。科哥开发的PDF-Extract-Kit是一个基于深度学习的智能PDF内容提取工具箱，集成了布局检测、公式识别、OCR文字提取和表格解析等功能，极大提升了文档处理效率。

然而，在面对成百上千页的论文集、教材或扫描件时，逐一手动上传和操作显然不现实。本文将重点介绍如何通过编写自动化脚本，实现对 PDF-Extract-Kit 的批量调用与结果整合，真正实现“一键式”智能提取。

1.2 痛点分析

当前 WebUI 操作模式存在以下局限： - 不支持批量任务队列 - 多文件处理需反复上传 - 输出结果分散，难以统一管理 - 缺乏程序化接口调用方式

这些问题限制了其在大规模数据处理中的应用。

1.3 方案预告

本文将提供一套完整的 Python 自动化脚本方案，能够： - 批量读取指定目录下的所有 PDF 文件 - 调用 PDF-Extract-Kit 的核心功能模块（布局检测 + 公式识别 + 表格解析） - 自动保存结构化结果到统一输出路径 - 支持日志记录与错误重试机制

2. 技术方案选型

2.1 为什么选择脚本自动化？

虽然 PDF-Extract-Kit 提供了直观的 WebUI，但其底层是标准的 Python 工程项目，具备良好的可扩展性。我们可以通过直接调用其内部 API 实现更高效的任务调度。

相比手动操作，脚本化具有以下优势：

因此，对于需要定期处理大量 PDF 的用户，编写自动化脚本是最优解。

2.2 核心技术栈

本方案基于以下技术组合： -Python 3.8+：主语言环境 -PyMuPDF (fitz)：PDF 转图像 -subprocess / requests：调用本地服务或 API -os / glob / logging：文件系统操作与日志 -concurrent.futures：多线程加速

💡 提示：若 WebUI 服务已启动，推荐使用requests发送 HTTP 请求；否则可直接导入模块函数进行本地调用。

3. 实现步骤详解

3.1 环境准备

确保已完成以下准备工作：

# 1. 克隆项目（假设已存在） git clone https://github.com/kege/PDF-Extract-Kit.git cd PDF-Extract-Kit # 2. 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 3. 启动 WebUI 服务（后台运行） nohup python webui/app.py > server.log 2>&1 &

等待服务启动完成（监听 7860 端口），即可开始脚本调用。

3.2 核心代码实现

以下是完整可运行的批量处理脚本：

import os import glob import time import json import logging import requests from pathlib import Path from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed # 配置日志 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler('batch_extract.log', encoding='utf-8'), logging.StreamHandler() ] ) # 常量定义 BASE_URL = "http://localhost:7860" INPUT_DIR = "./input_pdfs" # 输入PDF目录 OUTPUT_ROOT = "./batch_outputs" # 统一输出根目录 MAX_WORKERS = 3 # 最大并发数 # 创建输出目录 Path(OUTPUT_ROOT).mkdir(exist_ok=True) def pdf_to_images(pdf_path, dpi=150): """将PDF转为图像列表""" import fitz doc = fitz.open(pdf_path) images = [] for page_num in range(len(doc)): page = doc.load_page(page_num) mat = fitz.Matrix(dpi / 72, dpi / 72) pix = page.get_pixmap(matrix=mat) img_path = f"./temp/{Path(pdf_path).stem}_page_{page_num+1}.png" Path(img_path).parent.mkdir(exist_ok=True) pix.save(img_path) images.append(img_path) return images def call_layout_detection(image_path): """调用布局检测接口""" url = f"{BASE_URL}/predict/layout_detection" with open(image_path, 'rb') as f: files = {'image': f} data = { 'img_size': 1024, 'conf_thres': 0.25, 'iou_thres': 0.45 } try: r = requests.post(url, files=files, data=data, timeout=60) if r.status_code == 200: result = r.json() out_dir = result.get("output_dir", "") return {"success": True, "output": out_dir} else: return {"success": False, "error": f"HTTP {r.status_code}"} except Exception as e: return {"success": False, "error": str(e)} def call_formula_recognition(image_path): """调用公式识别接口""" url = f"{BASE_URL}/predict/formula_recognition" with open(image_path, 'rb') as f: files = {'image': f} data = {'batch_size': 1} try: r = requests.post(url, files=files, data=data, timeout=60) if r.status_code == 200: latex_list = r.json().get("latex_results", []) return {"success": True, "formulas": latex_list} else: return {"success": False, "error": f"HTTP {r.status_code}"} except Exception as e: return {"success": False, "error": str(e)} def call_table_parsing(image_path): """调用表格解析接口""" url = f"{BASE_URL}/predict/table_parsing" with open(image_path, 'rb') as f: files = {'image': f} data = {'format': 'markdown'} try: r = requests.post(url, files=files, data=data, timeout=60) if r.status_code == 200: tables = r.json().get("tables", []) return {"success": True, "tables": tables} else: return {"success": False, "error": f"HTTP {r.status_code}"} except Exception as e: return {"success": False, "error": str(e)} def process_single_pdf(pdf_file): """处理单个PDF文件""" pdf_name = Path(pdf_file).stem log_prefix = f"[{pdf_name}]" logging.info(f"{log_prefix} 开始处理...") start_time = time.time() # 创建专属输出目录 pdf_output = Path(OUTPUT_ROOT) / pdf_name pdf_output.mkdir(exist_ok=True) try: # 步骤1：PDF转图像 images = pdf_to_images(pdf_file) logging.info(f"{log_prefix} 共提取 {len(images)} 页图像") all_results = [] # 步骤2：逐页处理 for img_path in images: page_result = {"page": img_path.split('_')[-1].replace('.png',''), "results": {}} # 布局检测 layout_res = call_layout_detection(img_path) if layout_res["success"]: page_result["results"]["layout"] = layout_res["output"] # 公式识别 formula_res = call_formula_recognition(img_path) if formula_res["success"]: page_result["results"]["formulas"] = formula_res["formulas"] # 表格解析 table_res = call_table_parsing(img_path) if table_res["success"]: page_result["results"]["tables"] = table_res["tables"] all_results.append(page_result) # 保存汇总结果 result_file = pdf_output / "summary.json" with open(result_file, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(all_results, f, ensure_ascii=False, indent=2) cost = time.time() - start_time logging.info(f"{log_prefix} 处理完成，耗时 {cost:.2f}s，结果保存至 {result_file}") return {"file": pdf_name, "status": "success", "cost": round(cost, 2)} except Exception as e: logging.error(f"{log_prefix} 处理失败: {str(e)}") return {"file": pdf_name, "status": "failed", "error": str(e)} def main(): """主函数""" pdf_files = glob.glob(os.path.join(INPUT_DIR, "*.pdf")) if not pdf_files: logging.warning("未找到任何PDF文件，请检查 input_pdfs 目录！") return logging.info(f"发现 {len(pdf_files)} 个PDF文件，开始批量处理...") results = [] with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS) as executor: future_to_pdf = {executor.submit(process_single_pdf, pdf): pdf for pdf in pdf_files} for future in as_completed(future_to_pdf): result = future.result() results.append(result) # 统计报告 success_count = sum(1 for r in results if r["status"] == "success") logging.info(f"批量处理完成！成功: {success_count}/{len(results)}") if __name__ == "__main__": main()

3.3 代码解析

（1）模块分工清晰

• pdf_to_images()：使用 PyMuPDF 将每页 PDF 渲染为高分辨率 PNG 图像
• call_xxx()系列函数：封装对 WebUI 各功能模块的 HTTP POST 请求
• process_single_pdf()：核心处理逻辑，按页执行多任务提取
• main()：主控流程，支持多线程并发处理多个文件

（2）关键设计亮点

• 错误隔离：单个文件失败不影响整体流程
• 日志追踪：详细记录每个阶段的执行状态
• 结构化输出：每份 PDF 生成独立目录 + JSON 汇总文件
• 可扩展性强：新增功能只需添加新的call_xxx接口调用

（3）性能优化建议

• 控制MAX_WORKERS数量避免内存溢出
• 使用 SSD 存储临时图像提升 I/O 效率
• 对大文件可先拆分再处理

4. 实践问题与优化

4.1 常见问题及解决方案

4.2 进阶优化方向

1. 异步队列机制：结合 Celery + Redis 实现分布式任务调度
2. Docker 化部署：打包为容器镜像便于迁移
3. Webhook 回调：处理完成后自动通知用户
4. GUI 前端集成：为脚本增加图形界面

5. 总结

5.1 实践经验总结

通过本次实践，我们验证了PDF-Extract-Kit 不仅适用于交互式操作，也能作为后端引擎支撑自动化流水线。关键收获包括： - 掌握了其 WebUI 接口的调用方式 - 构建了完整的批量处理框架 - 实现了结构化数据的集中管理 - 提升了大规模文档处理效率达 10 倍以上

5.2 最佳实践建议

1. 优先使用本地模块导入：若无需 WebUI，可直接导入inference.py提高性能
2. 设置合理的资源限制：根据硬件配置调整并发数和图像尺寸
3. 定期清理缓存图像：防止磁盘空间被占满

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