PyMuPDF 是一個高效能 Python 函式庫，用於 PDF（和其他）文件的資料擷取、分析、轉換和操作。
還有其他套件可使用 PyPDF2、 pdf2image，有嘗試過 pdf2image 對部分中文會消失。
執行過程為，將 PDF 檔案上傳至 S3 Bucket > 觸發 AWS Lambda 轉換檔案 >把結果圖片放置到 S3 Bucket
這裡的 Lambda 採用 docker image 來建置，將程式碼和相依性打包到 Docker 映像中。 Dockerfile 應包含程式碼正確運作所需的依賴項和環境設定。
因此，我決定嘗試使用 Docker 建立自己的環境，由於它可以從一開始就安裝在執行環境中，因此不再需要使用 Lambda Layer。
設定部署環境
步驟1：建立 S3 Bucket
創建兩個資料夾，來放PDF與輸出的圖片檔
步驟2：編寫 Python 程式碼
app.py
import boto3
import fitz # PyMuPDF
import concurrent.futures
# 創建 S3 存儲桶中的資料夾
def create_folder(s3_client, bucket_name, folder_name):
s3_client.put_object(Bucket=bucket_name, Key='IMG/' + folder_name + '/')
# 將 PDF 頁面轉換為 JPG 圖像
def convert_page_to_jpg(s3_client, page, folder_name, bucket_name, object_key):
pixmap = page.get_pixmap(dpi=400) #DPI影響轉換速度
img = pixmap.tobytes()
# 將 JPG 圖像上傳至 S3，檔案名稱包含物件名稱和頁碼
s3_client.put_object(Bucket=bucket_name, Key=f'IMG/{folder_name}/{object_key.split("/")[-1].split(".")[0]}-page-{page.number}.jpg', Body=img)
# 將整個 PDF 轉換為 JPG 圖像
def convert_pdf_to_jpg(s3_client, pdf_doc, folder_name, bucket_name, object_key):
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
# 使用多執行緒處理 PDF 的每一頁
executor.map(lambda page: convert_page_to_jpg(s3_client, page, folder_name, bucket_name, object_key), pdf_doc)
# 處理 S3 事件
def handle_s3_event(event, context):
# 創建 S3 客戶端
s3_client = boto3.client('s3')
# 獲取 S3 事件相關資訊
bucket_name = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
object_key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
# 從 S3 中獲取 PDF 文件
obj = s3_client.get_object(Bucket=bucket_name, Key=object_key)
pdf_content = obj['Body'].read()
# 使用物件名稱作為資料夾名稱
folder_name = object_key.split('/')[-1].split('.')[0]
# 創建資料夾，存轉換後的圖像
create_folder(s3_client, bucket_name, folder_name)
# 使用 PyMuPDF 開啟 PDF 文件
pdf_doc = fitz.open(stream=pdf_content)
# 將 PDF 轉換為 JPG 並上傳至 S3
convert_pdf_to_jpg(s3_client, pdf_doc, folder_name, bucket_name, object_key)
def handler(event, context):
try:
# 處理 S3 事件
handle_s3_event(event, context)
print("Successfully converted PDF to JPG and uploaded to S3")
except Exception as e:
# 處理錯誤，並拋出異常
error_msg = "An error occurred: {}".format(e)
print(error_msg)
raise Exception(error_msg)
步驟3：編寫 Dockerfile
FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.12
RUN pip3 install PyMuPDF boto3
# Copy function code
COPY app.py ./
CMD [ "app.handler" ]
步驟4：建立AWS ECR
步驟5：將 Docker Image推送到 AWS ECR，這裡採用Cloud 9
步驟6：建立 Lambda 函數
必須新增權限角色以允許 Lambda 存取 S3，這裡為了方便使用 AmazonS3FullAccess
步驟7 : 設置Memory 與 Timeout，根據檔案實際情況調整，
檔案大小、頁面複雜度都會影響。
步驟8 : 設置觸發來源
步驟9 : 觸發 Lambda 測試
為了檢查轉換過程是否正常，我們將 PDF 檔案上傳到 S3 儲存桶並讓 Lambda 函數對其進行轉換。該過程完成後，我們將檢查輸出以確保其符合我們的期望。
這裡以台積電年報為例，請注意 pdf 檔名不能中文
Billed Duration: 281148 ms Max Memory Used: 995 MB
可以看到結果還是可以
結論
將PDF轉換為圖像對於各行各業和企業都是一項極具價值的工具。透過AWS Lambda和Docker的部署，能夠高效地實現這一轉換，無論是用於在網站上展示PDF或進一步處理，都無需煩惱基礎設施管理的問題。儘管有許多其他在線工具可供選擇，但利用AWS Lambda和Docker提供了一個強大且可擴展的解決方案。
參考
https://pymupdf.readthedocs.io/en/latest/
https://note.leoxyz.com/post/convert-pdf-to-image-with-aws-python-lambda-function-and-docker-deployment
