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身份证号码的编排规则
前1、2位数字表示:所在省份的代码;
第3、4位数字表示:所在城市的代码;
第5、6位数字表示:所在区县的代码;
第7~14位数字表示:出生年、月、日;
第15、16位数字表示:所在地的派出所的代码;
第17位数字表示性别:奇数表示男性,偶数表示女性;
第18位数字是校检码,计算方法如下:
(1)将前面的身份证号码17位数分别乘以不同的系数。从第一位到第十七位的系数分别为:7-9-10-5-8-4-2-1-6-3-7-9-10-5-8-4-2。
(2)将这17位数字和系数相乘的结果相加。
(3)用加出来和除以11,取余数。
(4)余数只可能有0-1-2-3-4-5-6-7-8-9-10这11个数字。其分别对应的最后一位身份证的号码为1-0-X -9-8-7-6-5-4-3-2。(即余数0对应1,余数1对应0,余数2对应X…)
第一种方法:网页爬取身份证前六位
import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import re import random import time import xlwt # 通过爬取网页获取到身份证前六位 url = 'http://www.qucha.net/shenfenzheng/city.htm' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.183 Safari/537.36' } request = urllib.request.Request(url, headers=headers) # 获取url的网页源码 response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read() soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') strarr = [] for info in soup.find_all('td', valign='top'): # <td valign = "top"></td>中的内容 pattern = re.compile(r'\d{6}') # 正则表达式,找6个整数 pre = re.findall(pattern, info.text) # 在info中查找符合表达式的内容 def year(): '''生成年份''' # 从1960开始算,now-18直接过滤掉小于18岁出生的年份 now = time.strftime('%Y') second = random.randint(1960, int(now) - 18) return second def month(): '''生成月份''' three = str(random.randint(1, 12)) mon = three.zfill(2)# zfill() 方法返回指定长度的字符串,原字符串右对齐,前面填充0 return mon def day(year, month): '''生成日期''' four = str(getDay(year, month)) days = four.zfill(2) return days def getDay(year, month): '''根据传来的年月份返回日期''' # 1,3,5,7,8,10,12月为31天,4,6,9,11为30天,2月闰年为28天,其余为29天 aday = 0 if month in (1, 3, 5, 7, 8, 10, 12): aday = random.randint(1, 31) elif month in (4, 6, 9, 11): aday = random.randint(1, 30) else: # 即为2月判断是否为闰年 if ((year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0)): aday = random.randint(1, 28) else: aday = random.randint(1, 29) return aday def randoms(): '''生成身份证后三位''' ran = str(random.randint(1, 999)) five = ran.zfill(3) return five # 前17位身份证 def ID(): first = random.choice(pre) second = year() three = month() four = day(second, three) five = randoms() # 前17位身份证 ID = str(first) + str(second) + three + four + five return ID def ID_last(): ID_17 = ID() lid = list(map(int, ID_17)) # 将字符串数组转为int列表 weight = [7, 9, 10, 5, 8, 4, 2, 1, 6, 3, 7, 9, 10, 5, 8, 4, 2] # 权重项 temp = 0 for i in range(17): temp += lid[i]*weight[i] checkcode = ['1', '0', 'X', '9', '8', '7', '6', '5', '4', '3', '2']# 校验码映射 ID_last = checkcode[temp%11] return ID_last # 创建一个workbook 设置编码 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') # 创建一个worksheet worksheet = workbook.add_sheet('IDcard') # 设置单元格宽度 worksheet.col(0).width = 5555 for i in range(100): #设置生成身份证号的数量 IDcard = ID() + ID_last() worksheet.write(i, 0, IDcard) # 写入excel,参数对应 行, 列, 值 workbook.save('IDcard.xlsx') # 运行后 会在当前目录生成一个IDcard.xlsx
第二种方法:身份证前六位从本地excel中取
如果自己有这么一份全国身份证前六位的数据且存在excel中,可以直接跳到第二步。没有的话,下面是爬取全国身份证前六位,并保存到自己本地的代码实现,建议跑一遍保存下来,谁知道这个爬取的地址哪天作者删除文件了呢,到时第一种方法就不适用了,得换地址处理等。(另外,爬取下来到excel中自己还能再处理一下前六位,因为我这个爬取包括“440000 广东省”这种,不知道身份证有没有前六位是这种的,我知道的好像没有,我爬下来的前六位没有删掉这些,如下图红框)
# 通过爬取网页获取到身份证前六位并保存到本地excel中 import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import re import xlwt # 通过爬取网页获取到身份证前六位 url = 'http://www.qucha.net/shenfenzheng/city.htm' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.183 Safari/537.36' } request = urllib.request.Request(url, headers=headers) # 获取url的网页源码 response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read() soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') strarr = [] for info in soup.find_all('td', valign='top'): # <td valign = "top"></td>中的内容 pattern = re.compile(r'\d{6}') # 正则表达式,找6个整数 pre = re.findall(pattern, info.text) # 在info中查找符合表达式的内容,保存在pre中 # 创建一个workbook 设置编码 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') # 创建一个worksheet worksheet = workbook.add_sheet('ID_pre_six') # 设置单元格宽度 worksheet.col(0).width = 3333 for i in range(len(pre)): worksheet.write(i, 0, pre[i]) # 写入excel,参数对应 行, 列, 值 workbook.save('ID_pre_six.xlsx') # 运行后 会在当前目录生成一个ID_pre_six.xlsx
导入本地excel数据(身份证前六位)保存为字符串数组,然后生成身份证号码
import random import time import xlwt import pandas as pd # 不把第1行作为列名,读取Excel那就没有列名,需增加参数:header=None # 第一个参数为身份证前六位的excel数据路径 df = pd.read_excel('E:\Code\Python\ID_pre_six.xlsx', sheet_name='ID_pre_six', header=None) # 获取最大行 nrows = df.shape[0] pre = [] for iRow in range(nrows): # 将表中第一列数据写入pre数组中 pre.append(df.iloc[iRow, 0]) def year(): '''生成年份''' # 从1960开始算,now-18直接过滤掉小于18岁出生的年份 now = time.strftime('%Y') second = random.randint(1960, int(now) - 18) return second def month(): '''生成月份''' three = str(random.randint(1, 12)) mon = three.zfill(2)# zfill() 方法返回指定长度的字符串,原字符串右对齐,前面填充0 return mon def day(year, month): '''生成日期''' four = str(getDay(year, month)) days = four.zfill(2) return days def getDay(year, month): '''根据传来的年月份返回日期''' # 1,3,5,7,8,10,12月为31天,4,6,9,11为30天,2月闰年为28天,其余为29天 aday = 0 if month in (1, 3, 5, 7, 8, 10, 12): aday = random.randint(1, 31) elif month in (4, 6, 9, 11): aday = random.randint(1, 30) else: # 即为2月判断是否为闰年 if ((year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0)): aday = random.randint(1, 28) else: aday = random.randint(1, 29) return aday def randoms(): '''生成身份证后三位''' ran = str(random.randint(1, 999)) five = ran.zfill(3) return five # 前17位身份证 def ID(): first = random.choice(pre) second = year() three = month() four = day(second, three) five = randoms() # 前17位身份证 ID = str(first) + str(second) + three + four + five return ID def ID_last(): ID_17 = ID() lid = list(map(int, ID_17)) # 将字符串数组转为int列表 weight = [7, 9, 10, 5, 8, 4, 2, 1, 6, 3, 7, 9, 10, 5, 8, 4, 2] # 权重项 temp = 0 for i in range(17): temp += lid[i]*weight[i] checkcode = ['1', '0', 'X', '9', '8', '7', '6', '5', '4', '3', '2']# 校验码映射 ID_last = checkcode[temp%11] return ID_last # 创建一个workbook 设置编码 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') # 创建一个worksheet worksheet = workbook.add_sheet('IDcard') # 设置单元格宽度 worksheet.col(0).width = 5555 for i in range(100):# 设置生成数量 IDcard = ID() + ID_last() worksheet.write(i, 0, IDcard) # 写入excel,参数对应 行, 列, 值 workbook.save('IDcard.xlsx') # 运行后 会在当前目录生成一个IDcard.xlsx
PS:爬取网页中哪个tag里的内容,可以浏览器页面,右键->查看网页源代码,如下图,我需要的内容都含在方框那个tag里:
参考:
https://www.jb51.net/article/204089.htm
总结
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