我正在使用Python Flask框架开发一个可处理PDF的网站。我将PDF文件存储在MongoDB中，当我需要将它们提供给访问用户时，它可以很好地工作。现在，我需要使用pdfminer库进行一些文本和图像提取。当我使用pdf2txt.py并从文件系统提供文件时，这一行（这里的context）可以立即工作：
for page in PDFPage.get_pages(file('ticket.pdf', 'rb'), pagenos, maxpages=maxpages, password=password, caching=caching, check_extractable=True): pass
但是，当我编辑代码以便从MongoDB提供GridFS对象时，第二行（因此在完成检索之后）需要大约8秒钟才能成功（结果与上面的代码相同）：
document = UserDocument.objects.first()
for page in PDFPage.get_pages(document.file_, pagenos, maxpages=maxpages, password=password, caching=caching, check_extractable=True): pass
这种让我感到惊讶的原因是，我认为从MongoDB中获取文件或从文件系统中获取文件将返回相等的结果（在浏览器中呈现相同的结果），但显然并不相同。
有人知道两者之间的区别是什么导致这次通话花费很长时间，更重要的是我该如何解决？欢迎所有提示！
回答我自己的问题：事实证明，因为字符串是在Python中进行内插的，这意味着任何字符串操作都将创建新的字符串，如果您拥有多兆字节的字符串，则这些字符串会失控（例如，将字符串的“余数”重复复制到处理成一个新的字符串将表现出这样的减速）。
显然，这突出了pdfminer库编写错误的事实。所以我有两个选择：
尽管选项1是最好的选择，但我不知道此库的知识或学习该库的时间。所以我选择了使用字符串缓冲区的选项2：
document = UserDocument.objects.first()
fp = StringIO()
fp.write(document.file_.read()) # Also takes about 0.8 sec, but thats still faster than 8 seconds.
for page in PDFPage.get_pages(file('ticket.pdf', 'rb'), pagenos, maxpages=maxpages, password=password, caching=caching, check_extractable=True): pass
现在这大约需要1秒钟，尽管仍然很慢，但现在仍然可以使用。如果我们在开发过程中走得更远，我们将看看我们是否可以分叉并改进pdfminer库。
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