本文介绍一种简洁可靠的策略：利用金额符号“$”作为关键特征，结合pdfplumber逐行扫描pdf文本，高效提取所有交易明细行，并自动清理冗余前缀（如“jt ”），适用于格式不规范但金额标识稳定的政府披露类pdf。
本文介绍一种简洁可靠的策略：利用金额符号“$”作为关键特征，结合pdfplumber逐行扫描pdf文本，高效提取所有交易明细行，并自动清理冗余前缀（如“jt ”），适用于格式不规范但金额标识稳定的政府披露类pdf。
在处理美国国会职员财务披露PDF（如House Clerk公开的PTR文件）时，常见挑战是表格结构未被PDF引擎识别为真实表格——实际内容以自由排版的文本块呈现，导致传统基于表格解析（page.extract_table()）或复杂正则匹配失效。原问题中尝试用正则捕获表头后的内容，却仅命中首尾几行，根本原因在于：该PDF中交易行之间无严格换行分隔，且表头文字存在拼写变异（如“iD owner”“FIlINg STATuS”）、大小写混杂、空格不规则，使基于固定标题的上下文定位极不可靠。
此时，应转向语义锚点法（Semantic Anchor）：寻找交易行中稳定、唯一、高区分度的文本特征。观察目标数据可发现，每条有效交易记录均包含至少一个“$”符号（用于表示金额范围，如$1,001 - $15,000），而页眉、页脚、标题、说明性文字几乎从不包含美元符号。这一特征鲁棒性强、无需依赖位置或上下文，是理想的提取入口。
以下为推荐实现方案（已验证可完整提取20+条交易行）：
import pdfplumber
import requests
import io
pdf_url = "https://disclosures-clerk.house.gov/public_disc/ptr-pdfs/2016/20005444.pdf"
response = requests.get(pdf_url)
response.raise_for_status() # 确保网络请求成功
transactions = []
with io.BytesIO(response.content) as f:
with pdfplumber.open(f) as pdf:
for page in pdf.pages:
text = page.extract_text()
if not text: # 跳过无法提取文本的页面（如纯图像页）
continue
for line in text.splitlines():
if "$" in line: # 关键语义锚点：仅保留含金额符号的行
# 清理常见前缀（如文档中重复出现的"JT "，代表"Joint"或编号标记）
cleaned_line = line.removeprefix("JT ").strip()
if cleaned_line: # 确保非空
transactions.append(cleaned_line)
print(f"共提取 {len(transactions)} 条交易记录：")
for i, tx in enumerate(transactions, 1):
print(f"{i:2d}. {tx}")✅ 优势说明：
- 高召回率：不依赖表头定位，避免因PDF渲染差异导致的漏提；
- 低误报率："$"在财务披露文档中几乎专属于交易金额，极少出现在干扰文本中；
- 轻量健壮：无需维护复杂正则，代码易读、易调试、易迁移至同类PDF。
⚠️ 注意事项与进阶建议：
- 若PDF含多栏布局（如双栏年报），extract_text()可能打乱行序。此时应改用 page.extract_words() + 基于y坐标聚类，或启用 layout=True 参数提升文本顺序保真度；
- 部分交易行可能被PDF分割在两行（如资产名称折行）。若发现金额跨行，需增加行合并逻辑：检测末尾无$但含括号/字母的行，与其下一行拼接后再判断；
- 后续结构化处理推荐使用命名实体识别（如spacy）或规则模板（如{asset} {action} {date1} {date2} {amount_range}）进一步拆解字段，提升数据可用性。
该方法体现了“用最少假设解决最常见问题”的工程哲学——当文档结构不可靠时，聚焦业务语义而非排版逻辑，往往是最高效、最可持续的PDF文本提取路径。
