Cómo contar el número de palabras en un archivo pdf desde Linux cli

Usando pdftotext:#

1. Instalación:

   • Si no está instalado, necesitarás instalar el paquete poppler-utils que incluye pdftotext.

   sudo apt install poppler-utils

   o

   yum install poppler-utils

   dependiendo de su distribución.

2. Uso:

   • Una vez instalado, puedes convertir un PDF a texto y luego contar las palabras de la siguiente manera:

   pdftotext input.pdf - | wc -w

   Aquí, input.pdf es su archivo PDF de origen y wc -w cuenta el número de palabras. El - en pdftotext especifica que la salida debe enviarse a la salida estándar, que luego se canaliza a wc.

Usando pdfgrep:#

1. Instalación:

   • Instale pdfgrep usando su administrador de paquetes:

   sudo apt install pdfgrep

   o

   yum install pdfgrep

2. Uso:

   • pdfgrep se usa generalmente para la coincidencia de patrones, pero puedes usarlo para hacer coincidir cualquier carácter de palabra y canalizarlo a wc -w de esta manera:

   pdfgrep -o ''\w+'' input.pdf | wc -w

   Esto puede ser más lento y generalmente es más útil cuando buscas palabras específicas.

Usando Python con PyPDF2:#

También puedes crear un pequeño script de Python para hacer el trabajo usando la biblioteca PyPDF2.

1. Instalación:

   • Instale PyPDF2 usando pip:

   pip install PyPDF2

2. Uso:

   • Aquí tienes un script de Python sencillo que puedes utilizar:

   import PyPDF2
   
   def count_words_in_pdf(file_path):
       with open(file_path, ''rb'') as f:
           reader = PyPDF2.PdfFileReader(f)
           total_words = 0
           for i in range(reader.numPages):
               page = reader.getPage(i)
               text = page.extractText()
               total_words += len(text.split())
       return total_words
   
   if __name__ == "__main__":
       file_path = "input.pdf'
       print(count_words_in_pdf(file_path))

   Guarde este script, hágalo ejecutable y ejecútelo. Leerá input.pdf e imprimirá la cantidad de palabras.

Usando pdf2txt.py de la suite pdfminer:#

1. Instalación:

   • Puedes instalar pdfminer así:

   pip install pdfminer.six

2. Uso:

   pdf2txt.py input.pdf | wc -w

   Este comando convertirá el PDF a texto y lo canalizará a wc para contar las palabras.

Consideraciones de rendimiento:#

• Precisión: No todos los métodos tienen el mismo nivel de precisión. El diseño del texto en archivos PDF puede ser complicado y es posible que los métodos anteriores no capturen todos los matices.

• Velocidad: las herramientas CLI nativas como pdftotext y pdfgrep son generalmente más rápidas en comparación con las soluciones basadas en Python, que tienen que activar un intérprete de Python.

• Complejidad: pdftotext y pdfgrep son más fáciles de usar para tareas simples, pero las soluciones basadas en Python ofrecen más flexibilidad y control.

• Portabilidad: las herramientas CLI dependen de ciertos paquetes que deben instalarse, pero un script de Python podría ser más portátil, especialmente si lo va a ejecutar en diferentes sistemas.

El método que elija probablemente dependerá de sus requisitos específicos. Si solo necesita una solución rápida y sucia, pdftotext conectado a wc es fácil y efectivo. Para requisitos más complejos, como manejar múltiples archivos PDF, incorporar lógica adicional o incluso usar técnicas de análisis de texto más avanzadas (como el procesamiento de lenguaje natural), es posible que desee buscar soluciones basadas en Python. Estos proporcionan los elementos básicos para crear una solución personalizada que pueda evolucionar con sus necesidades. La elegancia de la línea de comandos de Linux es que ofrece una amplia gama de herramientas que se pueden combinar en un número casi infinito de formas para resolver problemas grandes y pequeños. Esta caja de herramientas se vuelve aún más poderosa cuando la integra con lenguajes de secuencias de comandos como Python, lo que le permite abordar no solo tareas de procesamiento de texto sino también una multitud de otros desafíos.