在日常工作中，处理 PDF、Word、HTML 等文档的内容提取是一件让人头大的事。

尤其是面对成千上万的文件，传统工具速度慢、内存占用高、格式支持有限，常常让人抓狂。更别提，那些需要本地处理以保证数据隐私的场景，适合的工具更是凤毛麟角。

如果你曾因提取效率低而苦恼，或者需要一款高效、安全的工具来处理非结构化数据，那么今天要分享的 Extractous 可能是你的解决方案！

作为一款基于 Rust 的开源神器，Extractous 以惊人的速度与内存效率，彻底颠覆传统文档提取工具的体验。不仅支持 PDF、Word、HTML 等多种格式，还能满足从 AI 数据集准备到企业级文档管理的多种需求。

更重要的是，它所有的处理都可以本地完成，为你的数据安全保驾护航！

接下来，我们一起来看看这个工具有多强大！

项目介绍

Extractous 是一款由 Rust 开发的高性能开源工具，专为非结构化数据提取而生。无论是PDF、Word、HTML还是电子邮件等文档格式，它都能高效提取文本和元数据

不仅性能超强，还极其轻量化，是文档处理领域的“性能怪兽”。

亮点功能

1、速度超越同类工具

• 25 倍性能优势：相比知名的 unstructured-io 库，Extractous 的速度更胜一筹。
• 低内存占用：内存效率提升 11 倍，让大规模文档处理不再“卡壳”。

2、并发与多核支持

得益于 Rust 的并发特性，Extractous 可以充分利用多核 CPU，批量处理文档更高效。

3、全面的文件格式支持

涵盖了从办公文档 (DOC、DOCX) 到网页文件 (HTML、XML)、图片 OCR、甚至电子邮件文件 (EML、MBOX) 的多种格式，让不同场景下的数据提取需求都能轻松实现。

4、本地运行，注重隐私

无需依赖外部服务或 API，所有数据处理都在本地完成，保障用户隐私和数据安全。

技术特色

• Rust 核心引擎：确保性能和内存安全。
• 集成 Apache Tika：支持更多文件格式，同时利用 GraalVM 技术实现原生执行，提升运行效率。
• 多语言支持：目前已支持 Python 绑定，未来将兼容更多编程语言，方便开发者快速集成。

应用场景

1、企业文档处理

• 批量 PDF 文档内容提取。
• 自动化生成元数据，优化文档管理系统。
• 快速实现企业级文档分析和分类。

2、AI 数据准备

• 文本挖掘前的清洗和处理。
• AI 训练数据集提取和生成，特别适用于 RAG 系统的数据预处理。

3、内容管理优化

• 支持文档搜索和索引建立。
• 提取分类标签、元数据，实现文档内容的高效组织。

快速上手

安装方法

① 克隆项目：

git clone https://github.com/yobix-ai/extractous

② Rust编译安装依赖：

cargo build --release

③ 运行测试：

./extractous --input sample.pdf

Python 绑定使用

直接在 Python 环境中调用 Extractous：

from extractous import Extractor

extractor = Extractor()
# for file
reader, metadata = extractor.extract_file("tests/quarkus.pdf")
# for url
# reader, metadata = extractor.extract_url("https://www.google.com")
# for bytearray
# with open("tests/quarkus.pdf", "rb") as file:
#     buffer = bytearray(file.read())
# reader, metadata = extractor.extract_bytes(buffer)

result = ""
buffer = reader.read(4096)
while len(buffer) > 0:
    result += buffer.decode("utf-8")
    buffer = reader.read(4096)

print(result)
print(metadata)

支持的文件格式

• 办公文档：DOC、DOCX、PPT、PPTX、XLS、XLSX。
• PDF 文件：支持文本提取和 OCR 功能。
• 网页文档：HTML、XML。
• 图片文件：通过 OCR 提取文字内容。
• 电子邮件：EML、MSG、MBOX 等格式。

写在最后

Extractous 是一款不可多得的高性能工具，特别适合需要批量处理非结构化数据的场景。

不仅是开发者的福音，更是企业数字化转型的好帮手。

GitHub项目地址：
https://github.com/yobix-ai/ext