PythonでPDFを読み込むライブラリ比較：選び方と実用例

Pythonはデータ解析や自動化ツールの開発で広く使われており、PDFファイルの読み込みや解析にも多くのライブラリが存在します。本記事では、主要なPDF読み出しライブラリの特徴や比較、選び方を解説します。業務効率化やデータ抽出を目指す方に役立つ内容です。

主要なPython PDF読み出しライブラリ

PyPDF2 / pypdf

• 特徴
  • PDFのページ結合・分割、回転、パスワード設定など基本的な操作が可能
  • テキスト抽出もサポート（ただし、複雑なレイアウトには弱い）
  • インストールが簡単で、初心者にも扱いやすい
• 用途例
  • 大量のPDFから特定ページを抽出
  • 複数PDFの結合や分割

pdfminer.six

• 特徴
  • 複雑なレイアウトのPDFからもテキストを抽出可能
  • フォントやメタデータの取得にも対応
  • 比較的セットアップが複雑だが、高精度なテキスト抽出が可能
• 用途例
  • レイアウトが複雑なPDFからの情報抽出
  • フォント情報が必要な場合

PyMuPDF (fitz)

• 特徴
  • 高速で多機能、テキスト・画像・注釈の抽出が可能
  • PDF以外にもXPSやeBook形式に対応
  • レンダリングや画像抽出にも強みを持つ
• 用途例
  • 大量のPDFから素早くテキストや画像を抽出
  • 注釈や画像の取得が必要な場合

その他のライブラリ

• slate
  • pdfminerを簡単に利用できるラッパー
• pdfplumber, camelot, tabula
  • 表形式データの抽出に特化
• unstructured, tika
  • 多様なファイル形式に対応し、PDF以外も扱える

ライブラリの比較表

ライブラリ選びのポイント

• シンプルな操作や基本的な抽出
  → PyPDF2 / pypdfがおすすめ
• 複雑なレイアウトやフォント情報が必要
  → pdfminer.six
• 高速かつ画像や注釈も抽出したい
  → PyMuPDF
• 表データの抽出
  → pdfplumber, camelot, tabula

実装例：PyMuPDFでPDFからテキストを抽出

import fitz  # PyMuPDF

doc = fitz.open("example.pdf")
for page in doc:
    print(page.get_text())

このコードで、PDFの全ページからテキストを抽出できます。

まとめ

PythonでPDFを読み込むライブラリは用途や要件によって最適なものが異なります。シンプルな操作ならPyPDF2、複雑なレイアウトや高速処理が必要ならPyMuPDFやpdfminer.sixが有力です。表データ抽出にはpdfplumberやcamelotも視野に入れてみてください。

今回紹介したライブラリを使えば、PDFからの情報抽出や自動化が格段に楽になります。ぜひ業務や研究で活用してみてください。