📄 PDF Compressor

Un script Python puissant et intelligent pour compresser des fichiers PDF avec détection automatique du type de contenu.

✨ Fonctionnalités principales

• 🧠 Détection automatique intelligente : Analyse le contenu et choisit la meilleure stratégie
• 🖼️ Compression avancée d'images : Conversion PNG→JPEG, redimensionnement intelligent
• ⚡ Jusqu'à 95% de réduction : Résultats spectaculaires sur les PDF scannés
• 🔧 Robuste : Fallback automatique, gestion d'erreurs, préservation de l'original
• 📁 Traitement par lot : Compression de dossiers entiers
• 🛠️ Outils avancés : Analyse, diagnostic, contrôle précis

📊 Exemples de performance

Type de PDF	Taille originale	Taille compressée	Réduction
Document scanné (images PNG)	22.3 Mo	1.2 Mo	94.5%
Présentation avec photos	15.8 Mo	4.2 Mo	73.4%
Document texte	8.5 Mo	3.1 Mo	63.5%

🚀 Installation rapide

# Cloner le repository
git clone https://github.com/laurent-deberti/pdf-compressor.git
cd pdf-compressor

# Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt

# Tester l'installation
python tools/test_setup.py

⚡ Utilisation

Compression simple (recommandé)

python compress_pdf.py votre_fichier.pdf

Options avancées

# Spécifier un fichier de sortie
python compress_pdf.py input.pdf -o output_compressed.pdf

# Choisir le niveau de compression
python compress_pdf.py input.pdf -l high

# Méthode spécifique
python compress_pdf.py input.pdf -m pikepdf

📋 Options disponibles

Arguments

• input : Fichier PDF d'entrée (obligatoire)
• -o, --output : Fichier PDF de sortie (par défaut: nom_original_compressed.pdf)
• -m, --method : Méthode de compression (auto, pikepdf, fitz, pypdf)
• -l, --level : Niveau de compression (low, medium, high)

Méthodes de compression

Méthode	Description	Recommandé pour
auto	Détection automatique (défaut)	Usage général
pikepdf	Moderne et efficace	Documents texte, formulaires
fitz	PyMuPDF - très performant	Gros fichiers, images
pypdf	PyPDF2 - compatible	Compatibilité maximale

🛠️ Outils avancés

Des outils spécialisés sont disponibles dans le dossier tools/ :

• Compression spécialisée images : python tools/compress_image_pdf.py
• Traitement par lot : python tools/batch_compress.py
• Analyse de PDF : python tools/analyze_pdf.py
• Tests et diagnostic : python tools/test_setup.py

Voir tools/README.md pour les détails.

🧠 Comment ça marche

Détection automatique intelligente

Le script analyse automatiquement le contenu du PDF :

1. PDF avec images volumineuses → Compression avancée d'images

   • Conversion PNG → JPEG avec qualité ajustable
   • Redimensionnement intelligent
   • Réductions jusqu'à 95%

2. PDF principalement texte → Compression classique optimisée

   • Compression des flux
   • Optimisation des objets
   • Réductions 20-50%

3. PDF mixtes → Meilleure méthode selon le contenu dominant

Robustesse

• Fallback automatique : Si une méthode échoue, essaie les autres
• Validation : Vérifie que la compression réduit vraiment la taille
• Préservation : Ne modifie jamais le fichier original

📚 Documentation

• README Français - Ce fichier
• English README - English version
• Guide des outils - Documentation des outils avancés

🔧 Configuration requise

• Python 3.7+
• Dépendances : pikepdf, PyMuPDF, PyPDF2, Pillow

🐛 Résolution de problèmes

Installation des dépendances

# Si pip install échoue
python tools/install_deps.py

# Ou installation bash
bash tools/install.sh

Diagnostic

# Vérifier l'installation
python tools/test_setup.py

# Analyser un PDF problématique
python tools/analyze_pdf.py fichier.pdf

💡 Cas d'usage

Documents de travail

python compress_pdf.py rapport.pdf

Envoi par email (compression maximale)

python compress_pdf.py presentation.pdf -l high

Traitement de dossiers d'archives

python tools/batch_compress.py ~/Documents/Archives/

Contrôle précis de la qualité

python tools/compress_image_pdf.py scan.pdf -q 60 -w 800

🤝 Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! N'hésitez pas à :

• 🐛 Signaler des bugs
• 💡 Proposer des améliorations
• 📖 Améliorer la documentation
• 🔧 Soumettre des pull requests

📄 Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

⭐ Support

Si ce projet vous a aidé, n'hésitez pas à lui donner une étoile ⭐ !

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⚡ Le mode automatique détecte intelligemment le type de PDF et applique la compression optimale !