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PDF Oxide

PDF Oxide vs pdfplumber

PDF Oxide es 29× más rápido que pdfplumber en la extracción de texto, a la vez que ofrece un conjunto de funciones más amplio. pdfplumber, por su parte, cuenta con algoritmos de extracción de tablas más maduros. Esta página te ayuda a elegir la herramienta adecuada para tu caso de uso.

Diferencias clave

Velocidad. pdfplumber es Python puro (construido sobre pdfminer). El núcleo en Rust de PDF Oxide extrae texto en 0,8 ms de media frente a 23,2 ms: 29× más rápido.

Fiabilidad. PDF Oxide supera el 100% de 3.830 PDF de prueba. pdfplumber supera el 98,8%: 46 fallos en PDF válidos.

Tablas. pdfplumber tiene la mejor extracción de tablas de todas las bibliotecas de PDF en Python. La detección de tablas de PDF Oxide es funcional, pero menos madura para diseños complejos de varias filas y columnas con celdas combinadas.

Alcance. pdfplumber es de solo lectura. PDF Oxide añade creación, edición, cifrado, renderizado y salida en Markdown/HTML.

Comparación rápida

PDF Oxide pdfplumber
Tiempo medio de extracción 0,8 ms 23,2 ms
Tasa de éxito (3.830 PDF) 100% 98,8%
Licencia MIT MIT
Lenguaje Rust + PyO3 Python puro
Extracción de texto Sí Sí
Posiciones de caracteres Sí Sí
Extracción de tablas Básica Avanzada
Extracción de imágenes Sí No
Depuración visual No Sí
Salida en Markdown Sí No
Salida en HTML Sí No
Creación de PDF Sí No
Edición de PDF Sí No
Cifrado Lectura + escritura No
Renderizado Sí No
Campos de formulario Lectura + escritura Solo lectura

Código en paralelo

Extracción de texto

PDF Oxide:

from pdf_oxide import PdfDocument

doc = PdfDocument("report.pdf")
text = doc.extract_text(0)
print(text)

pdfplumber:

import pdfplumber

with pdfplumber.open("report.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    text = page.extract_text()
    print(text)

Extracción a nivel de carácter

PDF Oxide:

from pdf_oxide import PdfDocument

doc = PdfDocument("report.pdf")
chars = doc.extract_chars(0)
for ch in chars[:10]:
    print(f"'{ch.char}' at ({ch.x:.1f}, {ch.y:.1f}) size={ch.font_size:.1f}")

pdfplumber:

import pdfplumber

with pdfplumber.open("report.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    for char in page.chars[:10]:
        print(f"'{char['text']}' at ({char['x0']:.1f}, {char['top']:.1f}) "
              f"size={char['size']:.1f}")

Extracción de tablas

PDF Oxide:

from pdf_oxide import PdfDocument

doc = PdfDocument("invoice.pdf")
md = doc.to_markdown(0, detect_headings=True)
# Tables are converted to Markdown table syntax
print(md)

pdfplumber:

import pdfplumber

with pdfplumber.open("invoice.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    tables = page.extract_tables()
    for table in tables:
        for row in table:
            print(row)

El extract_tables() de pdfplumber devuelve datos estructurados de filas/columnas con detección de líneas configurable. Para tablas complejas con celdas combinadas, encabezados que abarcan varias columnas o diseños sin bordes, los algoritmos de pdfplumber son más robustos.

Detalles del benchmark

Métrica PDF Oxide pdfplumber
Tiempo medio de extracción 0,8 ms 23,2 ms
Tiempo de extracción p99 9 ms 189 ms
Tasa de éxito (PDF válidos) 100% (3.823/3.823) 98,8% (3.777/3.823)

La diferencia de velocidad de 29× proviene de la arquitectura de Python puro de pdfplumber. pdfplumber se apoya en pdfminer para el análisis y luego añade su propia capa de análisis espacial, ambas escritas en Python. PDF Oxide gestiona todo el análisis, la decodificación de fuentes y el ensamblado de texto en Rust compilado.

Consulta la metodología completa del benchmark para conocer los detalles del corpus.

Cuándo usar cada uno

Elige PDF Oxide si:

  • La velocidad importa. Procesar miles de PDF, donde ser 29× más rápido significa minutos en lugar de horas.
  • Necesitas más que extracción. Creación, edición, cifrado, renderizado o salida en Markdown.
  • Quieres la máxima fiabilidad. Tasa de éxito del 100% frente al 98,8%.
  • Necesitas extracción de imágenes. pdfplumber no extrae imágenes.
  • Pipelines de procesamiento por lotes. 0,8 ms por PDF significan 3.830 PDF en 3,1 segundos.

Elige pdfplumber si:

  • La extracción de tablas complejas es tu caso de uso principal. Los algoritmos de tablas de pdfplumber manejan mejor las celdas combinadas, las tablas sin bordes y los encabezados que abarcan columnas.
  • Necesitas depuración visual. pdfplumber puede renderizar imágenes de página anotadas que muestran líneas, caracteres y límites de tabla detectados.
  • Prefieres Python puro. Sin dependencias compiladas, se instala en cualquier lugar.

Usa ambos:

Para pipelines que necesitan extracción de texto rápida y análisis de tablas complejas, usa PDF Oxide para el texto y pdfplumber para las tablas:

from pdf_oxide import PdfDocument
import pdfplumber

# Fast text extraction with PDF Oxide
doc = PdfDocument("report.pdf")
text = doc.extract_text(0)

# Complex table extraction with pdfplumber
with pdfplumber.open("report.pdf") as pdf:
    tables = pdf.pages[0].extract_tables()

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