主要观点：Python 因其灵活性和众多免费库而成为处理 PDF 文档的热门选择，本文介绍了不同的 Python 库用于处理 PDF，包括它们的特点、优缺点及适用场景，并进行了比较分析，还给出了实用示例和最佳实践。

关键信息：

• 介绍了 PyPDF2、pdfminer.six、ReportLab、PDFplumber、fpdf、pdfrw、Camelot、Slate、IBM Docling 等库。
• 各库的特点如文本提取、PDF 生成、表格提取等功能及优缺点。
• 比较了各库在不同功能上的表现，如文本提取、PDF 生成等。
• 列举了各库适用的用例场景，如提取分析文本、创建 PDF 等。
• 给出了选择合适库的建议，以及实用示例和最佳实践。

重要细节：

• PyPDF2 可分割、合并、裁剪 PDF 等，简单易用但对复杂 PDF 支持有限。
• pdfminer.six 擅长提取文本和分析布局，API 较复杂。
• ReportLab 用于创建复杂动态 PDF 文档，学习曲线较陡。
• Camelot 专门用于提取 PDF 表格，输出多种格式。
• IBM Docling 利用先进技术提取和处理文档信息，有优缺点。
• 不同库可组合使用以获得最佳结果，如 PyPDF2 合并和 pdfminer.six 提取文本。
• 最佳实践包括理解 PDF 结构、处理错误、提高性能等。