ChatGPT 调教指南：从 PDF 提取标题并保存

一、请使用python编写一段代码，使用pymupdf包从pdf中提取标题，保存标题名称和页数。

我没有加任何的答案提示，看看 GPT 如何反应。它应该是知道 PDF 没有任何语义信息，一切标题或者正文全是文本框。

好的，以下是使用pymupdf包从pdf中提取标题，并保存标题名称和页数的代码示例：

import fitzdef extract_titles(pdf_path):doc = fitz.open(pdf_path)titles = []for page in doc:blocks = page.get_text("dict")["blocks"]for block in blocks:if block["type"] == 1 and block["bbox"][3] < 100:title = block["text"]page_num = page.number + 1titles.append({"title": title, "page": page_num})return titlespdf_path = "example.pdf"
titles = extract_titles(pdf_path)for title in titles:print("Title:", title["title"])print("Page:", title["page"])print()

---

它里面有个错误，page.getText应该是page.get_text，我改了过来。

这个逻辑完全不对，我试了以下我手头的一个文字 PDF（三眼文集.pdf），第二页doc[1]的第一行就是标题。看看能不能提取

pdf_path = r"d:/docs/wealth-books-2023/权谋/三眼文集.pdf"
doc = fitz.open(pdf_path)
print(doc[1].get_text("dict")['blocks'][0])
'''
{'number': 0,'type': 0,'bbox': (48.0, 52.383140563964844, 531.0696411132812, 96.42223358154297),'lines': [{'spans': [{'size': 16.440000534057617,'flags': 4,'font': 'MicrosoftYaHeiUI','color': 0,'ascender': 1.015625,'descender': -0.25439453125,'text': '赚钱的本质套路一共就3个：底层收智商税、中层找接盘侠、上层','origin': (48.0, 69.08001708984375),'bbox': (48.0,52.383140563964844,531.0696411132812,73.26226043701172)}],'wmode': 0,'dir': (1.0, 0.0),'bbox': (48.0, 52.383140563964844, 531.0696411132812, 73.26226043701172)},{'spans': [{'size': 16.440000534057617,'flags': 4,'font': 'MicrosoftYaHeiUI','color': 0,'ascender': 1.015625,'descender': -0.25439453125,'text': '玩金融！（完整版）','origin': (48.0, 92.239990234375),'bbox': (48.0, 75.5431137084961, 199.65902709960938, 96.42223358154297)}],'wmode': 0,'dir': (1.0, 0.0),'bbox': (48.0, 75.5431137084961, 199.65902709960938, 96.42223358154297)}]}
'''

这个文本块的确是标题，但是type不是 1，根本提取不出来。

二、请使用python编写一段代码，使用pymupdf包从pdf中提取标题，保存标题名称和页数，注意不要根据文本块的类型来判断，而是根据其大小。

但是我们知道，标题的大小明显和正文不一样，比如正文大小是12，标题是16，那OK，我们引导 GPT 从大小方面区分。

您可以使用以下代码使用pymupdf包从PDF中提取标题和页数，并将其保存在列表中：

import fitzdef extract_titles(pdf_path):doc = fitz.open(pdf_path)titles = []for page_num in range(len(doc)):page = doc.load_page(page_num)blocks = page.get_text("dict", flags=11)["blocks"]for block in blocks:if block["type"] == 1 and block["bbox"][3] < 100:title = block["text"].strip()titles.append({"title": title, "page": page_num})return titlespdf_path = "your_pdf_path.pdf"
titles = extract_titles(pdf_path)for title in titles:print(f"Title: {title['title']}, Page: {title['page']}")

请将代码中的"your_pdf_path.pdf"替换为您要提取标题的PDF路径。该代码使用pymupdf包打开PDF文件并迭代每个页面，然后检查每个文本块的类型和大小。如果文本块的类型为1（即标题）且其边界框高度小于100，将提取标题和页数，并将其添加到标题列表中。最后，打印出所有提取的标题和页数。

看来还是不改，还是按照文本框高度和类型区分。

三、请使用python编写一段代码，使用pymupdf包从pdf中提取标题大致方法是获取每一页的每个文本框，如果字体大小超出平均值一定倍数，就判断为标题，之后保存标题名称和页数。

你可以使用pymupdf包来提取PDF文件中的标题。以下是一个示例代码，根据字体大小判断标题并保存标题名称和页数：

import fitzdef extract_titles_from_pdf(file_path, threshold=1.5):doc = fitz.open(file_path)titles = []for page in doc:text_blocks = page.getTextBlocks()font_sizes = [block[1] for block in text_blocks]avg_font_size = sum(font_sizes) / len(font_sizes)for block in text_blocks:font_size = block[1]text = block[4]if font_size > avg_font_size * threshold:titles.append((text, page.number))return titles# 调用示例
pdf_path = "example.pdf"
titles = extract_titles_from_pdf(pdf_path)
for title, page_num in titles:print(f"标题: {title}\t页数: {page_num}")

这段代码有个错误，就是block的前四个数值是矩形四个分量并不是大小，不过这个思路改一改应该就可以用了。

四、修改后的代码

'''
block: {'number': 1,'type': 0,'bbox': (158.25, 569.15625, 446.25, 663.375),'lines': [{'spans': [{'size': 72.0,'flags': 0,'font': 'SimSun','color': 16776960,'ascender': 1.04296875,'descender': -0.265625,'text': '三眼文集','origin': (158.25, 644.25),'bbox': (158.25, 569.15625, 446.25, 663.375)}],'wmode': 0,'dir': (1.0, 0.0),'bbox': (158.25, 569.15625, 446.25, 663.375)}]}
'''def extract_titles_from_pdf(file_path, thres=1.2):doc = fitz.open(file_path)titles = []for i, page in enumerate(doc):blocks = [block for block in page.get_text("dict")["blocks"]if block['type'] == 0]sizes = [span['size'] for block in blocksfor line in block['lines']for span in line['spans']]avg_size = sum(sizes) / (len(sizes) + 1e-9)page_titles = [(span['text'], i) for block in blocksfor line in block['lines']for span in line['spans']if span['size'] > avg_size * thres]titles += page_titlesreturn titles

好，然后调用：

res = extract_titles_from_pdf(pdf_path, 1.2)
print(res)
'''
[('赚钱的本质套路一共就3个：底层收智商税、中层找接盘侠、上层', 1),('玩金融！（完整版）', 1),('钱就是债！——金融家的秘密，老百姓的盲点！明白这个才能不被', 8),('收割', 8),('穷人才想赚快钱！教人致富多为骗局！想变富要明白一个逻辑：分', 11),('配！', 11),('历史观比财经观更重要！经济是政治的延伸，而今天是昨日的推', 14),('演！', 14),('大钱要靠分配！不是卖苦力赚的！人生是无数个局，看局方能破局', 17),('为何啥都不好干了？为何经济放缓了？本质在于这一群体快被抽', 21),('干！', 21),('过去高增长的本质是什么？', 21),...]
'''

OK 初步完成。