tableta 0.2.1

Extractor de tablas desde notas en PDFs de estados financieros (con detección mejorada)

PDF Notes Extractor (Tableta)

Librería Python para extraer tablas desde notas en PDFs de estados financieros.

🎯 Versión 0.2.0 - Mejorada con lógica del Playground

Esta versión integra la lógica mejorada y probada del playground, proporcionando:

• Detección más precisa de notas mediante análisis de contexto
• Extracción de tablas más confiable usando pdfplumber como motor por defecto
• Validación robusta que elimina falsos positivos (reduce ~73% de errores)
• Mejor identificación de subtítulos vs tabla de contenidos

📋 Características

• ✅ Extrae tablas de notas específicas en PDFs
• ✅ Soporta múltiples motores de extracción (PDFPlumber, Camelot, Tabula)
• ✅ PDFPlumber como motor por defecto (más preciso y confiable)
• ✅ Exporta a Excel con múltiples hojas
• ✅ Exporta a CSV individuales
• ✅ Interfaz de línea de comandos (CLI)
• ✅ API programática para usar en scripts
• ✅ Detección automática de rangos de páginas por nota
• ✅ Limpieza y normalización de datos
• ✅ Validación estricta para evitar falsos positivos

🚀 Instalación

Instalación básica (solo pdfplumber)

pip install tableta

Con soporte para Camelot (opcional)

pip install tableta[camelot]

Con soporte para Tabula (opcional)

pip install tableta[tabula]

Con todos los extractores (opcional)

pip install tableta[all]

Nota: La instalación básica incluye pdfplumber, que es el motor recomendado y por defecto.

Para desarrollo

git clone https://github.com/diegonov1/tableta.git
cd tableta
pip install -e ".[dev]"

💻 Uso

Línea de comandos (CLI)

Extraer notas específicas a Excel

tableta documento.pdf --notas 1 6 12 --excel resultado.xlsx

Extraer todas las notas

tableta documento.pdf --notas all --excel resultado.xlsx

Extraer rango de notas

tableta documento.pdf --notas 1-5 --excel resultado.xlsx

Exportar a CSV

tableta documento.pdf --notas 1 6 --csv-dir ./tablas

Usar motor alternativo (Camelot o Tabula)

# Usar Camelot
tableta documento.pdf --notas 1 6 --excel resultado.xlsx --engine camelot

# Usar Tabula
tableta documento.pdf --notas 1 6 --excel resultado.xlsx --engine tabula

Nota: El motor por defecto es pdfplumber (no requiere especificar --engine)

Con información detallada

tableta documento.pdf --notas 1 6 --excel resultado.xlsx --verbose

Guardar metadatos

tableta documento.pdf --notas 1 6 --excel resultado.xlsx --metadata meta.json

API Programática

from pathlib import Path
from pdf_notes_extractor import extract_tables_from_notes
from pdf_notes_extractor.output import OutputManager

# Extraer tablas de las notas 1, 6 y 12
pdf_path = Path("estados_financieros.pdf")
note_numbers = {1, 6, 12}

results = extract_tables_from_notes(
    pdf_path=pdf_path,
    note_numbers=note_numbers,
    engine='pdfplumber',  # Por defecto, puede omitirse
    verbose=True
)

# Procesar resultados
for note_num, result in results.items():
    print(f"Nota {note_num}:")
    print(f"  - Tablas encontradas: {len(result.tables)}")
    print(f"  - Páginas: {result.pages_processed}")
    print(f"  - Tiempo: {result.extraction_time:.2f}s")
    
    # Acceder a las tablas (pandas DataFrames)
    for i, df in enumerate(result.tables, 1):
        print(f"  - Tabla {i}: {df.shape[0]} filas x {df.shape[1]} columnas")

# Guardar a Excel
output_manager = OutputManager()
output_manager.save_to_excel(results, Path("resultado.xlsx"))

Uso avanzado

from pdf_notes_extractor import extract_tables_from_notes
from pdf_notes_extractor.analyzer import find_note_locations, analyze_pdf_structure
from pdf_notes_extractor.extractors import CamelotExtractor
from pathlib import Path

pdf_path = Path("documento.pdf")

# Analizar estructura del PDF
pdf_info = analyze_pdf_structure(pdf_path)
print(f"Total páginas: {pdf_info['total_pages']}")
print(f"Tiene tablas: {pdf_info['has_tables']}")

# Encontrar todas las notas disponibles
locations = find_note_locations(pdf_path)
print(f"Notas encontradas: {sorted(locations.keys())}")

for note_num, location in locations.items():
    print(f"Nota {note_num}: páginas {location.pages_range()}")

# Usar extractor específico
extractor = CamelotExtractor()
tables = extractor.extract(pdf_path, pages="1-5")

📖 Estructura del Proyecto

tableta/
├── pdf_notes_extractor/
│   ├── __init__.py          # API pública
│   ├── cli.py               # Interfaz de línea de comandos
│   ├── core.py              # Función principal de extracción
│   ├── models.py            # Modelos de datos
│   ├── patterns.py          # Patrones regex para detectar notas
│   ├── analyzer.py          # Análisis de PDFs
│   ├── extractors.py        # Extractores (Camelot, Tabula)
│   └── output.py            # Exportación de resultados
├── tests/                   # Tests unitarios
├── examples/                # Ejemplos de uso
├── pyproject.toml           # Configuración del proyecto
├── setup.py                 # Setup alternativo
├── README.md                # Este archivo
├── LICENSE                  # Licencia MIT
└── .gitignore              # Archivos a ignorar

🔧 Requisitos

• Python >= 3.8
• pandas >= 1.3.0
• pdfplumber >= 0.7.0
• openpyxl >= 3.0.0

Opcionales

• camelot-py[cv] >= 0.11.0 (para mejor extracción de tablas)
• tabula-py >= 2.5.0 (motor alternativo)

📝 Formato de Salida

Excel

El archivo Excel generado contiene:

• Hoja "Resumen": Información general de todas las notas procesadas
• Hojas individuales: Una hoja por cada tabla encontrada (formato: Nota_X_Tabla_Y)

CSV

Genera archivos individuales:

• _resumen.csv: Resumen de la extracción
• Nota_X_tabla_Y.csv: Cada tabla en su propio archivo
• Nota_X_sin_tablas.txt: Marcador para notas sin tablas

JSON (Metadatos)

{
  "extraction_date": "2025-10-10T01:43:11",
  "notes_processed": [1, 6, 12],
  "total_tables_found": 5,
  "details": {
    "1": {
      "pages": "10-12",
      "tables_count": 2,
      "extraction_time": 1.23,
      "warnings": [],
      "table_shapes": [[10, 5], [15, 4]]
    }
  }
}

🤝 Contribuir

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor:

1. Fork el proyecto
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit tus cambios (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push a la rama (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abre un Pull Request

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Ver el archivo LICENSE para más detalles.

🐛 Reportar Problemas

Si encuentras algún problema, por favor abre un issue en GitHub incluyendo:

• Descripción del problema
• Pasos para reproducirlo
• Versión de Python y librerías
• Ejemplo de PDF (si es posible)

🙏 Agradecimientos

Esta librería utiliza las siguientes herramientas:

• pdfplumber - Extracción de texto y tablas
• Camelot - Extracción avanzada de tablas
• Tabula - Motor alternativo de extracción
• pandas - Manipulación de datos

📊 Estado del Proyecto

• ✅ Versión Beta (0.1.0)
• 🚧 En desarrollo activo
• 📝 Documentación en progreso

🗺️ Roadmap

• Soporte para más idiomas en detección de notas
• Interfaz gráfica (GUI)
• Exportación a más formatos (JSON, SQLite)
• Mejor detección de tablas complejas
• Caché de resultados
• Procesamiento en paralelo de múltiples notas