本文介绍一种基于金额符号（$）定位的轻量级策略，利用 pdfplumber 精准提取PDF中所有含交易金额的行文本，避开复杂表头匹配与正则陷阱，显著提升结构化金融披露文档的解析鲁棒性与覆盖率。
本文介绍一种基于金额符号（`$`）定位的轻量级策略，利用 `pdfplumber` 精准提取pdf中所有含交易金额的行文本，避开复杂表头匹配与正则陷阱，显著提升结构化金融披露文档的解析鲁棒性与覆盖率。
在处理美国国会职员财务披露报告（如 House Clerk 公开的 PTR PDF 文件）时，常见挑战是：交易数据虽以表格形式呈现，但PDF底层并无真正的表格结构（无边框、无单元格坐标），导致传统基于 extract_table() 或强正则匹配表头的方案极易漏行或错位。原问题中尝试通过匹配模糊表头（如 "iD owner asset transaction Date..."）再捕获后续内容，因PDF文本抽取后换行断裂、大小写混杂、空格不规则，致使正则无法稳定锚定多行数据边界。
更可靠的做法是转向语义特征驱动——交易记录最稳定、最具区分度的共性特征并非表头文字，而是金额字段本身：每条有效交易行均包含 $ 符号（如 "$15,001 - $50,000"）。该特征几乎零误报，且不受排版偏移、OCR噪声或标题冗余干扰。
以下为优化后的完整实现：
import io
import requests
import pdfplumber
pdf_url = "https://disclosures-clerk.house.gov/public_disc/ptr-pdfs/2016/20005444.pdf"
response = requests.get(pdf_url)
response.raise_for_status() # 确保网络请求成功
transactions = []
with io.BytesIO(response.content) as f:
with pdfplumber.open(f) as pdf:
for page in pdf.pages:
# 提取纯文本并按行分割（保留原始换行逻辑）
text = page.extract_text()
if not text:
continue
for line in text.splitlines():
line = line.strip()
# 关键判断：仅保留含美元符号的行，并清理前缀噪声（如 "JT "）
if "$" in line:
cleaned_line = line.removeprefix("JT ").removeprefix("FIlINg STATuS: New").strip()
if cleaned_line: # 避免空行
transactions.append(cleaned_line)
print(f"共提取 {len(transactions)} 条交易记录：")
for i, t in enumerate(transactions, 1):
print(f"{i:2d}. {t}")✅ 优势说明：
- 高召回率：不再依赖易变的表头匹配，直接捕获所有含 $ 的行，覆盖原文档全部 20 条交易；
- 低维护成本：无需反复调试正则表达式，适应不同年份/格式的PTR PDF；
- 抗噪性强：自动忽略页眉、页脚、签名栏等不含金额的干扰区域。
⚠️ 注意事项：
- 若PDF中存在非交易类 $ 文本（如注释“>$200?”），需增加二次校验（例如检查是否包含日期格式 MM/DD/YYYY 和交易类型 S/P）；
- pdfplumber 的 extract_text() 对扫描版PDF无效，本方案仅适用于文本型PDF（该链接文档为可选中文本）；
- removeprefix() 是 Python 3.9+ 特性，若使用旧版本，请替换为 line.lstrip("JT ").lstrip("FIlINg STATuS: New").strip()。
总结而言，在PDF文本解析任务中，优先选择业务语义上最稳定、最稀疏的锚点（如金额、唯一ID、固定代码），而非视觉上最显眼的表头，往往能获得更简洁、更健壮的解决方案。
