📌 Scraper un PDF vs Scraper un site web
Scraper un fichier PDF est un défi bien différent du scraping web. Ici, pas d’éléments HTML identifiables ! Pourtant, un PDF contient souvent des données précieuses, notamment dans le cas des factures.
💡 Objectif du tutoriel
✔️ Extraire des informations statistiques (date, numéro de facture, client)
✔️ Extraire des données dynamiques sous forme de tableau (description, prix, quantité)
✔️ Générer un fichier Excel/CSV prêt à être exploité
🛠 Outils & Librairies utilisées
🔹 pdfplumber → Extraire le texte du PDF
🔹 re (Regex) → Identifier les informations clés
🔹 pandas → Manipuler les données et les structurer sous forme de tableau
🔹 openpyxl → Exporter les résultats vers Excel
🔹 collections.namedtuple → Structurer proprement les données
🔍 Méthodologie
✅ Ouverture & lecture du PDF avec pdfplumber
✅ Détection des données statiques via des expressions régulières (RegEx)
✅ Extraction des données du tableau (description, quantité, prix unitaire, prix total)
✅ Formatage et export des résultats sous forme de fichier Excel
📂 Bonus : Possibilité d'adapter le script pour extraire plusieurs factures en une seule fois !
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