仅293行代码，它可以几乎完美地解析任何PDF文件，包括排版、数学公式、表格、图片和图表等内容，平均每页成本为 $0.013，如果有免费的api，那就是零成本。

工作原理：使用PyMuPDF库，首先对PDF进行解析出所有非文本区域，并做好标记 然后使用GPT-4o进行解析，得到markdown文件。

项目名称：gptpdf[1]

主程序

def parse_pdf(pdf_path, output_dir='./', api_key=None, base_url=None, model='gpt-4o', verbose=False, gpt_worker=1):
    
    """
    解析PDF文件到markdown文件
    :param pdf_path: pdf文件路径
    :param output_dir: 输出目录。存储所有的图片和markdown文件
    :param api_key: OpenAI API Key（可选）。如果未提供，则使用OPENAI_API_KEY环境变量。
    :param base_url: OpenAI Base URL。（可选）。如果未提供，则使用OPENAI_BASE_URL环境变量。
    :param model: OpenAI Vison LLM Model，默认为'gpt-4o'。您还可以使用qwen-vl-max
    :param verbose: 详细模式，默认为False
    :param gpt_worker: gpt解析工作线程数，默认为1
    :return: (content, all_rect_images), markdown内容，带有![](path/to/image.png) 和 所有矩形图像（图像、表格、图表等）路径列表。
    """
    import os
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    image_infos = _parse_pdf_to_images(pdf_path, output_dir=output_dir)
    content = _gpt_parse_images(image_infos, output_dir=output_dir, api_key=api_key, base_url=base_url, model=model, verbose=verbose, gpt_worker=gpt_worker)

    # 删除每页的图片 & 保留所有的矩形图片
    all_rect_images = []
    for page_image, rect_images in image_infos:
        if os.path.exists(page_image):
            os.remove(page_image)
        all_rect_images.extend(rect_images)
    
    return content, all_rect_images

用法

python环境下直接安装gptpdf：

pip install gptpdf

在代码中直接导入parse_pdf，输入参数包括，输入pdf文件，gpt api等，其他参数可以缺省。

import os
# laod environment variables from .env file
import dotenv
dotenv.load_dotenv()

def test_use_api_key():
    from gptpdf import parse_pdf
    pdf_path = '../examples/attention_is_all_you_need.pdf'
    output_dir = '../examples/attention_is_all_you_need/'
    api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
    base_url = os.getenv('OPENAI_API_BASE')
    # Manually provide OPENAI_API_KEY and OPEN_API_BASE
    content, image_paths = parse_pdf(pdf_path, output_dir=output_dir, api_key=api_key, base_url=base_url, model='gpt-4o', gpt_worker=6)
    print(content)
    print(image_paths)
    # also output_dir/output.md is generated

if __name__ == '__main__':
    test_use_api_key()
    # test_use_env()

如果使用代理api可以参数上加上base_url。

示例

原文件为：

解析出markdown格式为：

解析出markdown文件基本准确，可用性较高。

测试

在cnki下一篇文章，通过它来解析：

整体识别还是比较不错，个别地方是给出整张图片，没有解析文字。这个距离pdf转word已经很近了，可以直接把markdown转doc。

markdown转doc

直接把markdown转成doc完成最后一步：

def markdown_to_docx(markdown_file, output_file):
    # 读取Markdown文件内容，指定编码为GB2312
    with open(markdown_file, 'r', encoding='gb2312') as f:
        markdown_text = f.read()
    # 使用mistune解析Markdown文本
    html = mistune.markdown(markdown_text)

    # 使用BeautifulSoup解析HTML
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

    # 创建一个新的docx文档
    doc = Document()

    # 递归解析HTML并添加到docx文档中
    def parse_html(element, parent):
        if isinstance(element, NavigableString):
            # 为纯文本创建一个段落并添加文本
            new_paragraph = parent.add_paragraph()
            new_paragraph.add_run(str(element))
        elif element.name in ['h1', 'h2', 'h3', 'h4', 'h5', 'h6']:
            # 添加标题
            heading_level = int(element.name[1])  # heading level 1-6
            new_paragraph = parent.add_heading(element.text.strip(), level=heading_level)
        elif element.name == 'p':
            # 添加段落
            new_paragraph = parent.add_paragraph(element.text)
            # 遍历段落内的img标签并处理图片
            for img in element.find_all('img'):
                img_src = img.get('src')
                if img_src:
                    img_full_path = os.path.join(os.path.dirname(markdown_file), img_src)
                    if os.path.exists(img_full_path):
                        try:
                            # 添加图片到段落中
                            run = new_paragraph.add_run()
                            run.add_picture(img_full_path, width=Inches(4))
                        except Exception as e:
                            print(f"Error adding image: {e}")
                    else:
                        print(f"Warning: Image file '{img_full_path}' not found.")
        elif element.name in ['ul', 'ol']:
            # 添加列表项
            bullet_style = 'ListBullet' if element.name == 'ul' else 'ListNumber'
            for li in element.find_all('li'):
                new_paragraph = parent.add_paragraph(li.text.strip(), style=bullet_style)
        else:
            # 递归处理其他元素
            for child in element.children:
                parse_html(child, parent)

    # 遍历soup的子元素并解析
    for element in soup.children:
        parse_html(element, doc)
    # 保存docx文档
    doc.save(output_file)

转成word最后的效果：

现在的问题是word文档有好多空行，还有一些表，它把表以图的形式放在文档中，又通过gpt转成了表，后续作者优化应该可以解决。

脚本下载

如果上github不方便，可以后台回复gptpdf获取作者的代码，以及markdown转word部分代码。