Extraction de Données d'une Facture PDF avec Python

📌 Scraper un PDF vs Scraper un site web Scraper un fichier PDF est un défi bien différent du scraping web. Ici, pas d’éléments HTML identifiables ! Pourtant, un PDF contient souvent des données précieuses, notamment dans le cas des factures. 💡 Objectif du tutoriel ✔️ Extraire des informations statistiques (date, numéro de facture, client) ✔️ Extraire des données dynamiques sous forme de tableau (description, prix, quantité) ✔️ Générer un fichier Excel/CSV prêt à être exploité 🛠 Outils & Librairies utilisées 🔹 pdfplumber → Extraire le texte du PDF 🔹 re (Regex) → Identifier les informations clés 🔹 pandas → Manipuler les données et les structurer sous forme de tableau 🔹 openpyxl → Exporter les résultats vers Excel 🔹 collections.namedtuple → Structurer proprement les données 🔍 Méthodologie ✅ Ouverture & lecture du PDF avec pdfplumber ✅ Détection des données statiques via des expressions régulières (RegEx) ✅ Extraction des données du tableau (description, quantité, prix unitaire, prix total) ✅ Formatage et export des résultats sous forme de fichier Excel 📂 Bonus : Possibilité d'adapter le script pour extraire plusieurs factures en une seule fois ! 📩 Besoin d’un scraping sur mesure ? Contactez-moi : fdufaurboidin@gmail.com ⚡ Automatisez vos extractions de données avec Octoparse 👉 Téléchargez Octoparse (+20% de réduction avec le code REP20) 🚀 Générez vos leads B2B plus rapidement avec Scrap.io 👉 https://scrap.id/s/1xY 🔗 #Python #WebScraping #DataExtraction #PDFScraping #Octoparse #Scrapio #DataScience #Facturation #Automation #Regex