Python PDF 转 Markdown 工具库对比与推荐

news2025/4/19 17:59:52

根据最新评测及开源社区实践，以下为综合性能与适用场景的推荐方案：

1. ‌Marker‌

‌特点‌：
- 转换速度快，支持表格、公式（转为 LaTeX）、图片提取，适配复杂排版文档‌。
- 依赖 PyTorch，需 Python ≥3.8，适合生产环境‌。

‌安装与使用‌：

pip install marker-pdf 
marker_single /path/to/file.pdf

‌适用场景‌：学术论文、技术文档等含复杂元素的 PDF 转换‌。
地址：https://github.com/VikParuchuri/marker

2. ‌PyMuPDF4LLM‌

‌特点‌：
- 专为 LLM/RAG 设计，结构化解析能力强，支持文本和简单表格提取‌。
- 轻量级，无需复杂依赖‌。

‌安装与使用‌：

pip install pymupdf4llm import pymupdf4llm md_text = pymupdf4llm.to_markdown("input.pdf")

‌适用场景‌：需与 LLM 集成的结构化数据提取‌。

3. ‌微软 MarkItDown‌

‌特点‌：
- 支持 PDF、Office、图片等多格式转 Markdown，集成 OCR 和语音转文本‌。
- 安装简单，适合快速部署‌。

‌安装与使用‌：

pip install markitdown

markitdown convert input.pdf --output output.md

‌适用场景‌：多格式混合处理或需要 OCR 支持的场景‌。

4. ‌PyMuPDF + markdownify‌

‌特点‌：
- 灵活性强，可提取 PDF 中的 HTML 内容后转换为 Markdown‌。
- 需手动处理复杂表格和公式，适合定制化需求‌。

‌代码示例‌：

import fitz  # PyMuPDF  
from markdownify import markdownify  
doc = fitz.open("input.pdf")  
html_content = doc.get_text("html")  
markdown_text = markdownify(html_content)

‌适用场景‌：需精细控制转换流程的开发者‌。

‌综合推荐‌

场景需求	推荐工具	优势
‌复杂排版文档‌	Marker	表格/公式支持完善，速度快‌
‌结构化数据提取‌	PyMuPDF4LLM	轻量且适配 LLM
‌多格式混合处理‌	MarkItDown	集成 OCR 和语音功能‌
‌自定义转换流程‌	PyMuPDF + markdownify	灵活性强，可扩展性高‌