在 Python 中处理 PDF 文件时， 使用的组件及注意事项如下：
1. PyPDF2 / PyPDF4
说明：
PyPDF2 和 PyPDF4 都是功能强大的 PDF 操作库，适用于合并、拆分、旋转 PDF 文件，提取 PDF 元数据等。PyPDF4 是 PyPDF2 的一个分支，主要解决了部分 bug，并做了一些小改进。
功能：
示例：合并 PDF 文件
注意事项：
2. pdfminer.six
说明：
pdfminer.six 是一个强大的 PDF 文本提取库，尤其适用于精确提取页面上的文本，支持复杂的文本布局、字体、字符信息的提取。非常适合需要高精度文本解析的任务。
功能：
示例：提取 PDF 文本
注意事项：
3. pdfplumber
说明：
pdfplumber 是基于 pdfminer.six 的一个封装库，主要用于提取 PDF 中的表格数据。它提供了比 pdfminer.six 更简单的 API，可以更容易地提取 PDF 中的表格，同时支持文本和图像提取。
功能：
示例：提取表格数据
注意事项：
4. PyMuPDF (fitz)
说明：
PyMuPDF（也叫 fitz）是一个非常强大的 PDF 处理库，支持文本、图像、页面渲染和注释提取等功能。它不仅速度较快，而且支持对 PDF 文件的全面操作。
功能：
示例：提取文本并渲染页面为图像
注意事项：
5. pdf2image
说明：
pdf2image 是一个专门用于将 PDF 页面转换为图像的库。它是处理扫描 PDF 的理想选择，可以将 PDF 页面转换为 PNG 或 JPEG 格式的图像，然后使用 OCR 技术（如 Tesseract）进行文本提取。
功能：
示例：将 PDF 页面转换为图像
注意事项：
总结：
1.PyPDF2 / PyPDF4
功能：合并、拆分、旋转页面，提取元数据
适用场景：基本的页面操作（合并、拆分、旋转）
注意事项：文本提取能力较差，不适用于复杂 PDF 文本解析
2.pdfminer.six
功能：高精度文本提取，支持字体、字符、布局信息
适用场景：精确提取文本，处理复杂文本布局
注意事项：处理大文件时较慢，无法处理扫描版 PDF
3.pdfplumber
功能：提取表格，文本提取，支持图像提取
适用场景：需要提取表格和页面结构的 PDF
注意事项：对复杂的表格和布局提取可能效果不佳
4.PyMuPDF
功能：文本、图像、页面渲染，注释提取
适用场景：高效的多功能 PDF 处理，页面渲染与图像提取
注意事项：渲染大文件时可能内存消耗较高
5.pdf2image
功能：将 PDF 页面转换为图像
适用场景：需要将 PDF 页面转换为图像（与 OCR 结合）
注意事项：需要 Poppler 支持，处理大型 PDF 时性能较差
建议：
如果需要提取文本和表格，pdfminer.six 和 pdfplumber 是不错的选择；如果要进行 PDF 页面操作，PyPDF2 或 PyPDF4 很方便；而对于需要渲染或处理图像的任务，PyMuPDF 或 pdf2image 更加合适。
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