Extraction de Données d'une Facture PDF avec Python
Comparaison entre le scraping d'un PDF et celui d'un site web. L'extraction de données d'un fichier PDF présente des défis uniques, notamment l'absence d'éléments HTML identifiables.
François Dufaur-Boidin
12.2K views • May 3, 2023
About this video
📌 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
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)
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Duration
17:29
Published
May 3, 2023
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