在面临 PDF 文档解析功能实现时，开发者会去找文本、表格、图片提取等等不同的SDK（API）库，导致写的代码像“拼积木”，效率低还容易出错。
想提取文字，要用 PyMuPDF；想识别表格，还得上 pdfplumber 或 Docling；结果提出来的数据格式还不统一，处理麻烦……
现在有了更优雅的选择：ParseStudio。专为PDF解析量身打造，它集成了Docling、PyMuPDF、LlamaParse三种解析引擎，API设计简洁，模块化架构让你随心切换解析器，轻松搞定多模态解析任务。
只需几行代码就能提取文字、表格、图片，还能转Markdown格式！适合 Python 开发者，尤其是需要批量处理 PDF 的场景。
主要功能
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• 模块化设计：支持Docling、PyMuPDF、LlamaParse，一键切换解析器，适配不同场景。 -
• 多模态解析：同时提取文本、表格、图片，全面覆盖PDF内容，无需多个库组合。 -
• 极简 API：统一封装，几行代码即可搞定复杂解析任务。 -
• 表格转Md：自动将表格转为Markdown格式，便于后续处理。 -
• 图片元数据：提取图片时附带页码、坐标等信息，方便定位和分析。 -
• 批量处理：支持一次性处理多个PDF文件。
快速入手
ParseStudio的安装和使用及其简单，清晰易懂，由于它本质上是一个 Python 三方库，所以只需要 pip 命令即可一键安装。
必备环境：Python 3.8+
Llama解析器需要配置API-Key
安装ParseStudio库
pip install parsestudio或者克隆源代码进行安装
git clone https://github.com/chatclimate-ai/ParseStudio.git
cd ParseStudio
pip install .安装完成后，就可以在Python代码中调用了。
实例化ParseStudio解析器
from parsestudio.parse import PDFParser
# Initialize with the desired parser backend
parser = PDFParser(parser="docling") # Options: "docling", "pymupdf", "llama"解析PDF文件示例：
outputs = parser.run(["path/to/file.pdf"], modalities=["text", "tables", "images"])
# Access text content
print(outputs[0].text)
# Output: text="This is the extracted text content from the PDF file."
# Access tables
for table in outputs[0].tables:
print(table.markdown)
# Output: | Header 1 | Header 2 |
# |----------|----------|
# | Value 1 | Value 2 |
# Access images
for image in outputs[0].images:
image.image.show()
metadata = image.metadata
print(metadata)
# Output: Metadata(page_number=1, bbox=[0, 0, 100, 100])实用场景
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• 数据分析：批量提取PDF中的表格和文本，转为Markdown或CSV，助力市场研究或财务分析。 -
• 科研信息提取：从学术论文中提取标题、摘要、表格、图片，加速文献整理。 -
• 文档数字化：将合同、报告等PDF转为结构化数据，方便存档或RAG系统集成。 -
• 内容创作：提取图片和文本，快速生成演示文稿或报告素材。 -
• 自动化工作流：批量处理上千PDF，生成统一格式输出，适合企业文档管理。
写在最后
借助 ParseStudio 几行代码就能搞定文本、表格、图片提取，统一封装了 Docling、PyMuPDF、LlamaParse，灵活又高效。
还支持批量处理和Markdown输出。普通开发者也能轻松上手，效率直接起飞。
GitHub 项目地址：https://github.com/chatclimate-ai/ParseStudio
（文：开源星探）