📌 PDF scrapen vs Webseite scrapen
Das Scrapen einer PDF-Datei ist eine ganz andere Herausforderung als das Web-Scraping. Hier gibt es keine identifizierbaren HTML-Elemente! Dennoch enthält eine PDF-Datei oft wertvolle Daten, insbesondere im Falle von Rechnungen.
💡 Ziel des Tutorials
✔️ Extrahieren von statistischen Informationen (Datum, Rechnungsnummer, Kunde)
✔️ Extrahieren von dynamischen Daten in Tabellenform (Beschreibung, Preis, Menge)
✔️ Generieren einer Excel/CSV-Datei, die bereit zur Nutzung ist
🛠 Werkzeuge & Bibliotheken
🔹 pdfplumber → Text aus der PDF extrahieren
🔹 re (Regex) → Identifizieren der Schlüsselinformationen
🔹 pandas → Daten manipulieren und in Tabellenform strukturieren
🔹 openpyxl → Ergebnisse nach Excel exportieren
🔹 collections.namedtuple → Daten ordentlich strukturieren
🔍 Methodik
✅ Öffnen & Lesen der PDF mit pdfplumber
✅ Erkennung der statischen Daten mittels regulärer Ausdrücke (RegEx)
✅ Extraktion der Daten aus der Tabelle (Beschreibung, Menge, Einzelpreis, Gesamtpreis)
✅ Formatierung und Export der Ergebnisse als Excel-Datei
📂 Bonus: Möglichkeit, das Skript anzupassen, um mehrere Rechnungen auf einmal zu extrahieren!
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