#PDF解析与结构化提取
##PDF解析
对于PDF文档，我们选择用PDFMiner对其进行解析，得到文本。
###PDFMiner
PDFMiner使用了一种称作lazy parsing的策略，只在需要的时候才去解析，以减少时间和内存的使用。要解析PDF至少需要两个类：**PDFParser** 和 **PDFDocument**，PDFParser从文件中提取数据，PDFDocument保存数据。另外还需要PDFPageInterpreter去处理页面内容，PDFDevice将其转换为我们所需要的。PDFResourceManager用于保存共享内容例如字体或图片。
##PDF结构化提取
对于解析得到的中间格式（json格式），我们根据文本的坐标以及位置等信息进行结构化提取。本项目做的主要是医疗报告单的解析与提取。
我们把每份报告单的内容分为四部分：title,head,body(table),bottom
对于我们通过解析拿到的中间格式，我们需要根据某些条件先对其进行分块，将起分为title,head,body(table),bottom这四块，然后再对每一块的信息进行操作处理。
###head_begin的确定
**依据**：
‘姓名’所在的行定位head_begin，即head起始行，然后将从这一行开始往后的所有行记为lines，往后一次遍历这些行，找head_end.
**方法**：
从’姓名’行向下一次遍历，看各行是否同时满足如下两个条件：
1 is_base_info_line() #关键词数量大于1
2 not is_table_head() #所含表头常见的关键词数量是否大于2
当某行不同时满足这两个条件时，把该行后边的所有拿出来继续判断是否满足上述条件1，2。若满足，则仍然属于head，加上去；若不满足，则判断是不是body的基本信息
###body_begin
–is_body_base_info_line()#包含一个关键词且关键词第一个字符位于左半边；
若是body基本信息，则为body_begin;
否则，不符合head_end的那行就是hend_end，然后从剩下的行里边找：
bottom_tmp=new_lines[head_end:]
然后，
find_bottom_pos()#发现y坐标的2/3，即后1/3粗分为bottom（bottom_block_lines）行，之前从head_end到1/3为body
返回bottom_block_lines,body,y_last_line（后1/3处y）
最后，取后1/3*页纸张包含的行数与总行的1/3做比较，哪部分包含的行树多则取哪个行为起始行为新的bottom_block_lines开始向下遍历，前边的部分为body，即更加靠上边的部分作为body与bottom的分界。
###bottom_begin
block_y_width=45. #块间距
y_bottom=0.85 #整个pdf的后15%
然后从bottom_block_lines的第一行开始向下继续找关键词，如果满足：
1 is_base_info_line() or
2 len(key_tmp>0) and x>half_width. or
3 y>y_bottom and y-y_last_line>block_width. 即，当前距后1/3足够宽，足够靠下。
找到符合条件的就作为bottom_index,之后的为bottom，前边遍历过的行接到刚才的body部分作为body。
这样就把pdf文本分成了title,head,body(table),bottom四部分。
### 小结
这样就将一个pdf源文件进行了解析与结构化提取。当然，针对不同的pdf源文件的解析结果进行结构化提取时，需要做不同的处理与判定，但只要能通过解析获得中间的json格式，就可以通过坐标和字符的其他属性实现想要的功能。
