如果你有从PDF中批量提取表格的需求，那么这篇文章就是你的福音。
Python 第三方模块 Camelot 能够精准识别PDF中的表格信息，并提取为pandas数据结构，而且还能导出为多种格式：JSON，Excel，HTML和Sqlite。
下面给大家介绍这个模块的使用方法：
1.准备
开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。
如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.
此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。
请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：
1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.
pip install camelot-py[cv]2.使用
最简单的使用方式如下：
import camelot
# 1.读取pdf
tables = camelot.read_pdf('foo.pdf', flavor='stream')
# 2.导出pdf所有的表格为csv文件
tables.export('foo.csv', f='csv') # json, excel, html, sqlite第一行，导入了camelot这个模块。
第二行，以stream的模式读取当前目录的foo.pdf文件。
第三行，将所有表格数据导出为 foo.csv 文件，并保存在当前文件夹下。
相当简单，请注意，read_pdf 的 flavor 参数是可选的，如果你不带这个参数，请注意需要安装 ghostscript 这个驱动，因为它默认使用 ghostscript 去用 lattice 模式。
3.进阶
3.1 处理背景线：
可以看到，很多表格的线都隐藏在背景中。这种表格默认是不支持的，这时候我们需要让程序能够自动识别这样的表格：
tables = camelot.read_pdf('background_lines.pdf', process_background=True)增加 process_background=True 参数即可。
3.2 指定表格区域
某些情况下无法正确识别到PDF中的表格，此时手动设定左上角和右下角的边界可能是有效果的：
tables = camelot.read_pdf('table_areas.pdf', flavor='stream', table_areas=['316,499,566,337'])其中 table_areas 接受格式为 x1，y1，x2，y2 的字符串，其中(x1，y1) -> 左上角, (x2，y2) -> 右下角。在PDF坐标空间中，页面的左下角是原点，坐标为（0，0）。
本文的代码和示例，以及Camelot源仓库可在 Python实用宝典 公众号后台回复 camelot 下载。
我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注Python实用宝典。
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