ghpdf 

6小时前发布 1 00

ghpdf 是一个无需配置、无需 LaTeX、无需模板的命令行工具,只需一行命令,即可将 .md 文件转为视觉一致的 PDF。

所在地:
中国
收录时间:
2025-12-27

写文档用 Markdown,但需要交付 PDF

你希望 PDF 的排版、代码高亮、表格样式和 GitHub 上看到的一模一样

ghpdf 是一个无需配置、无需 LaTeX、无需模板的命令行工具,只需一行命令,即可将 .md 文件转为视觉一致的 PDF

ghpdf 

为什么选择 ghpdf?

特性说明
✅ GitHub 原生样式代码块、表格、任务列表、脚注等渲染效果与 GitHub 完全一致
✅ 零依赖安装只需 pip install ghpdf,无需安装 Pandoc、LaTeX 或浏览器
✅ 类 curl 的操作体验支持 -o(指定输出)和 -O(自动命名)等熟悉标志
✅ 批量处理友好ghpdf *.md -O 一键转换当前目录所有 Markdown 文件
✅ 管道支持可与 catecho 等命令组合,轻松集成到脚本中

快速上手

安装(推荐使用 pipx 隔离 CLI 工具)

pipx install ghpdf
# 或
pip install ghpdf

基础用法

# 转换单个文件,指定输出名
ghpdf README.md -o doc.pdf

# 自动命名(README.md → README.pdf)
ghpdf README.md -O

# 批量转换所有 .md 文件
ghpdf *.md -O

# 添加页码(底部居中)
ghpdf report.md -O -n

高级用法

# 从标准输入读取,输出到文件
echo "# Hello World" | ghpdf -o hello.pdf

# 通过管道输出 PDF 内容(可用于后续处理)
cat notes.md | ghpdf > notes.pdf

# 静默模式(适合自动化脚本)
ghpdf *.md -O -q

支持的 Markdown 语法

ghpdf 基于 GitHub 官方渲染规则,支持以下特性:

  • 标题、段落、列表(有序/无序/任务列表)
  • 代码块(带语法高亮)与行内代码
  • 表格(对齐、多行内容)
  • 块引用、水平线、删除线、粗体/斜体
  • 链接、图片(本地或远程)
  • 脚注、定义列表、缩写
  • 提示框(如 > [!NOTE])
  • 分页符(<div style="page-break-after: always;"></div>

所有样式均复刻 GitHub 渲染效果,无需额外 CSS 或模板。

适用场景

  • 技术文档交付:将 GitHub 项目的 README 或设计文档转为 PDF 发给非技术人员;
  • 学术笔记归档:把日常 Markdown 笔记批量转为带页码的 PDF 存档;
  • 自动化流程集成:在 CI/CD 或脚本中生成报告;
  • 简历/作品集生成:用熟悉的 Markdown 写简历,一键输出专业 PDF。

轻量、透明、开源

ghpdf 本身不依赖浏览器或复杂工具链,底层使用现代化 HTML-to-PDF 引擎,但对用户完全透明。你只需关心内容,排版交给它。

项目开源,代码可审计,无遥测、无广告、无隐藏依赖。

数据统计

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MinerU是一款功能强大、操作简单的文档解析工具。它不仅支持多种格式和导入方式,还能精准提取复杂元素,适用于多种场景。无论是学术研究、数据分析还是日常办公,MinerU都能为你带来流畅、准确的解析体验。在科研、学习和工作中,处理复杂文档格式一直是一个让人头疼的问题。无论是科技文献中的公式、表格,还是多语言扫描版PDF,传统工具往往难以满足高效、精准的解析需求。而今天要介绍的 MinerU,正是一款专为解决这些问题而生的免费文档解析神器。它不仅能精准提取复杂元素,还支持多种格式一键转换,适用于从机器学习到大模型语料生产的多种场景。 全格式兼容,轻松导入 MinerU 的一大亮点是其强大的格式兼容性。无论你的文档是 PDF、Word、PPT 还是图片,MinerU 都能轻松应对。通过简单的拖拽、截图或批量上传,你就可以快速将文件导入工具中,无需繁琐的操作。 支持格式:PDF、Word、PPT、图片等主流文档类型。 操作便捷:拖拽、截图、批量上传,一键完成导入。 智能识别:自动检测扫描版PDF和乱码PDF,并启用OCR功能,支持84种语言的检测与识别。 复杂元素精准提取 对于科技文献、学术论文等包含复杂排版的文档,MinerU 表现尤为出色。它能够精准定位并提取图表、公式等复杂元素,确保内容完整且语义连贯。 精准定位:自动识别文档中的图表、公式、表格等复杂元素,并进行精准提取。 结构保留:输出结果保留原文档的标题、段落、列表等结构,确保逻辑清晰。 多模态解析:支持图像描述、表格标题、脚注等内容的提取,适配多种使用场景。 多场景极速输出 MinerU 不仅擅长解析文档,还提供了丰富的输出格式选择,满足不同场景的需求。无论是用于机器学习训练、大模型语料生产,还是构建 RAG(检索增强生成)系统,MinerU 都能提供高效的解决方案。 多种输出格式: Markdown:适合多模态与NLP任务。 JSON:按阅读顺序排序,便于后续处理。 LaTeX:自动识别并转换公式,极大提升科研效率。 HTML:自动转换表格,方便网页展示。 可视化支持:提供 layout 可视化、span 可视化等功能,便于高效确认输出效果与质检。 技术亮点与性能优化 MinerU 在技术层面同样表现出色,兼顾了易用性与性能优化: 跨平台支持:兼容 Windows、Linux 和 Mac 平台,满足不同用户的设备需求。 硬件加速:支持纯 CPU 环境运行,同时可选 GPU(CUDA)、NPU(CANN)、MPS 加速,显著提升处理速度。 高精度 OCR:针对扫描版PDF和乱码文档,MinerU 内置高精度OCR功能,支持84种语言的检测与识别。 主要功能一览 MinerU 的核心功能覆盖了文档解析的方方面面,帮助用户高效完成复杂的文档处理任务: 删除冗余元素:自动移除页眉、页脚、脚注、页码等内容,确保输出文本语义连贯。 阅读顺序优化:输出符合人类阅读习惯的文本,无论是单栏、多栏还是复杂排版都能轻松应对。 公式与表格转换: 自动识别并转换公式为 LaTeX 格式。 自动识别并转换表格为 HTML 格式。 多语言支持:OCR 功能支持84种语言,满足国际化需求。 灵活输出:支持多种格式输出(Markdown、JSON、LaTeX、HTML 等),适配多种应用场景。 适用场景广泛 MinerU 的设计初衷是为了服务于科研和技术发展,但它的应用范围远不止于此。以下是一些典型的应用场景: 机器学习与大模型训练:将大量文档转化为高质量的训练数据,助力模型语料生产。 RAG 系统构建:为检索增强生成系统提供结构化数据支持。 学术研究:快速解析科技文献,提取关键信息,提升科研效率。 企业办公:批量处理合同、报告等文档,节省人工整理时间。 为什么选择 MinerU? 相比其他文档解析工具,MinerU 的优势在于其全面性和精准性。它不仅能够处理各种复杂文档,还能根据用户需求输出多样化的结果。更重要的是,MinerU 完全免费,且持续优化以解决科技文献中的符号转化问题,为大模型时代的技术进步贡献力量。

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