fastpdf-tool 0.1.0

The fastest PDF text and image extraction engine. Rust core + Python bindings.

fastpdf

世界上最快的 PDF 文本与图像提取引擎。

Rust 核心 + Python 绑定，输出与 PyMuPDF 兼容的 blocks 和 images 结构。

特性

• 极致性能：全链路零拷贝 (mmap)、SIMD 字节扫描 (memchr)、快速浮点解析 (fast-float)
• 不牺牲信息：完整的文本提取链路，包括 CMap、Type0 复合字体、Form XObject 递归
• 并行处理：rayon 页级并行 + 文件级并行 + 异步预读
• 健壮容错：xref 损坏时自动 memchr 全文扫描恢复
• PyMuPDF 兼容：输出结构与 PyMuPDF 完全一致，零迁移成本

安装

pip install fastpdf

从源码构建：

# 需要 Rust 工具链 (https://rustup.rs)
git clone https://github.com/yourname/fastpdf.git
cd fastpdf
pip install maturin
maturin develop --release

快速开始

Python

import fastpdf

# 单文档提取
blocks, images = fastpdf.extract("document.pdf")

for block in blocks:
    for line in block["lines"]:
        for span in line["spans"]:
            print(f"[{span['font']} {span['size']:.0f}] {span['text']}")

for img in images:
    print(f"Image: {img['width']}x{img['height']} {img['ext']}")
    # img['image'] 是原始字节 (JPEG/PNG)

# 批量提取 (文件级并行)
for path, blocks, images in fastpdf.extract_many(
    ["a.pdf", "b.pdf", "c.pdf"],
    file_parallel=True,
    include_images=False
):
    print(f"{path}: {len(blocks)} blocks")

Rust

use fastpdf_core::{extract, ExtractOptions};

let options = ExtractOptions {
    page_parallel: true,
    include_images: true,
    batch_size: 50,
    ..Default::default()
};

let result = extract("document.pdf", &options)?;

for page in &result.pages {
    for block in &page.blocks {
        for line in &block.lines {
            for span in &line.spans {
                println!("[{} {:.0}] {}", span.font, span.size, span.text);
            }
        }
    }
}

API 参考

fastpdf.extract(path, **options)

从单个 PDF 文件提取文本和图像。

参数：

参数	类型	默认值	说明
path	str	必填	PDF 文件路径
page_parallel	bool	True	页级并行（多核加速）
include_images	bool	True	是否提取图像数据
gpu	bool	False	GPU 加速（需要 NVIDIA GPU）
batch_size	int	50	大文档分批大小（0=不分批）

返回值： (blocks, images)

blocks 结构

[
    {
        "type": 0,                    # 0 = 文本块
        "bbox": (x0, y0, x1, y1),    # 块边界框
        "lines": [
            {
                "bbox": (x0, y0, x1, y1),
                "spans": [
                    {
                        "bbox": (x0, y0, x1, y1),
                        "text": "Hello World",
                        "font": "Helvetica",
                        "size": 12.0,
                        "color": 0,
                    }
                ]
            }
        ]
    }
]

images 结构

[
    {
        "bbox": (x0, y0, x1, y1),    # 页面中的位置
        "width": 1920,                # 像素宽度
        "height": 1080,               # 像素高度
        "bpc": 8,                     # 每通道位数
        "colorspace": "DeviceRGB",    # 色彩空间
        "xref": 42,                   # 对象编号
        "ext": "jpeg",                # 格式: jpeg/png/jpx
        "image": b"\xff\xd8\xff...",   # 原始字节 (None 如果 include_images=False)
    }
]

fastpdf.extract_many(paths, **options)

批量提取多个 PDF 文件。

参数：

参数	类型	默认值	说明
paths	list[str]	必填	PDF 文件路径列表
file_parallel	bool	True	文件级并行
page_parallel	bool	False	页级并行（与 file_parallel 互斥时建议关闭）
include_images	bool	False	是否提取图像
gpu	bool	False	GPU 加速
batch_size	int	50	大文档分批大小

返回值： [(path, blocks, images), ...]

架构

详见 API 文档 获取完整的 API 参考。设计文档见 DESIGN_V1 和 DESIGN_V2。

PDF 文件
  │
  ├─ mmap 映射 (零拷贝)
  │
  ├─ 自研解析器 (~800 行)
  │   ├─ 对象解析 (递归下降)
  │   ├─ xref 表/流/ObjStm
  │   └─ memchr fallback (xref 损坏恢复)
  │
  ├─ 内容流状态机
  │   ├─ BT/ET 文本块
  │   ├─ Tj/TJ 文本操作符
  │   ├─ Td/TD/Tm 矩阵变换
  │   ├─ Form XObject 递归 (深度 3)
  │   └─ Do 图像捕获
  │
  ├─ 字体处理
  │   ├─ CMap 解析 (bfchar/bfrange)
  │   ├─ Type0 复合字体 (CIDFont)
  │   ├─ Encoding Differences
  │   └─ Adobe Glyph List
  │
  ├─ 布局分析
  │   └─ chars → spans → lines → blocks
  │
  ├─ 图像提取
  │   ├─ JPEG/JPX 零拷贝 (mmap 切片)
  │   ├─ FlateDecode 惰性 PNG
  │   └─ 四角变换 bbox
  │
  └─ 并行调度
      ├─ rayon 页级并行
      ├─ 文件级并行
      ├─ 异步预读
      └─ 大文档自动分批

性能目标

场景	目标	实际
文本提取	≥ PyMuPDF 2x	~22x
单词重叠率	≥ 95%	96.9% (regex-based)
图像元数据 (仅记录偏移)	≥ PyMuPDF 50x	N/A¹
图像字节提取 (含解码)	≥ PyMuPDF 5x	11.2x ✅
多文件吞吐量	近核心数线性增长	~3.2x (10 文件)

¹ fastpdf 的 extract() 是一步到位调用（文本+图像），无法单独衡量图像元数据提取耗时。

详见 性能基准报告。

测试

# 运行全部测试
cargo test -p fastpdf-core

# 运行特定测试
cargo test -p fastpdf-core test_cmap

# 性能基准
cargo bench -p fastpdf-core

当前测试：85 个测试全部通过 ✅

• 对象解析器：45 个测试
• xref + trailer：11 个测试
• 内容流 + 布局 + 字体 + recovery：26 个测试
• 流解码器 (LZW/ASCII85/RunLength/ASCIIHex)：3 个测试

依赖

Crate	用途
memchr	SIMD 字节扫描
fast-float2	快速浮点解析
flate2	zlib 解压
memmap2	零拷贝文件映射
rayon	并行迭代器
pyo3	Python 绑定
crc32fast	PNG CRC 校验
fnv	快速哈希
smallvec	小数组优化

路线图

• 阶段 1: 自研 PDF 解析器
• 阶段 2: 内容流解析 + 字体处理
• 阶段 3: 布局分析
• 阶段 4: 图像提取
• 阶段 5: 并行化 + I/O 优化
• 阶段 6: 性能基准 + PyMuPDF 对比测试
• 阶段 7: PyPI 发布 + CI/CD

详见 TODO.md 获取完整的待完成事项列表。

许可证

MIT