Начнем с идеи. Допустим, вы, как настоящий аудитор, хотите провести экспертизу отчетности заводчика собак, используя в том числе и сторонние ресурсы. Для этого вы пробуете получить систематизированную информацию о щенках заводчика, зная, к примеру, лишь название их пород, и составить из нее таблицу в Pandas, пригодную к дальнейшей обработке любого характера (всевозможные статистические изыскания, агрегация и так далее). Но ваши данные хранятся в глубине некоторого абстрактного вебсайта, откуда вы можете вынуть их в только виде архива, где сложены документы нескольких форматов, внутри которых есть текст, картинки, таблицы. А если пород щенков много, а на каждую из них есть по десятку pdf-файлов с таблицами, откуда вам нужна не вся информация, а также, например, нужны названия этих таблиц или сноски? Добавим в наш проект несколько функций, решающих следующие задачи: выгрузка и распаковка архива с данными, поиск и обработка pdf файлов из архива, анализ полученных данных.