📌 Scraping de um PDF vs Scraping de um site web
Scraping de um arquivo PDF é um desafio bem diferente do scraping web. Aqui, não há elementos HTML identificáveis! No entanto, um PDF frequentemente contém dados valiosos, especialmente no caso de faturas.
💡 Objetivo do tutorial
✔️ Extrair informações estatísticas (data, número da fatura, cliente)
✔️ Extrair dados dinâmicos em forma de tabela (descrição, preço, quantidade)
✔️ Gerar um arquivo Excel/CSV pronto para uso
🛠 Ferramentas & Bibliotecas utilizadas
🔹 pdfplumber → Extrair o texto do PDF
🔹 re (Regex) → Identificar as informações-chave
🔹 pandas → Manipular os dados e estruturá-los em forma de tabela
🔹 openpyxl → Exportar os resultados para Excel
🔹 collections.namedtuple → Estruturar adequadamente os dados
🔍 Metodologia
✅ Abertura & leitura do PDF com pdfplumber
✅ Detecção de dados estáticos via expressões regulares (RegEx)
✅ Extração dos dados da tabela (descrição, quantidade, preço unitário, preço total)
✅ Formatação e exportação dos resultados em forma de arquivo Excel
📂 Bônus: Possibilidade de adaptar o script para extrair várias faturas de uma só vez!
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