制作初衷:
- 外地开了票到公司后发现信息有错误,无法报销;
- 公司的行政和财务经常在工作日被问及公司开票信息,影响心情和工作;
- 引入相应的专业APP来解决发票问题对于一般公司成本较高;
- 看到朋友孟要早睡写过脚本来解决这个问题,但因为公司场景不相同,无法复用,所以新写了一个
本代码使用简单的封装方法,并做了比较走心的注释,希望能给初学Python的小伙伴提供一些灵感,也能让有实际需求的人可以快速修改、使用。
源码地址:https://github.com/yc2code/WechatInvoiceParser
P.S. 工具基于微信网页版,因为微信官方对于账号有限制,新建的账号可能无法使用,会报:KeyError: 'pass_ticket'
,如图:
所以工具只能使用注册时间较早的账号
发票自动校核微信机器人代码部分
1. 工具文件 – Utils
包含三个部分:发票校核类 Invoice、解析数据类 DataParser 和推送日志类 Pushover
- Invoice 调用的百度API,上传图片信息,得到解析数据;
- DataParser 对得到的解析数据进行整理,得到发送给用户的信息;
- Pushover 出现调用问题时,第一时间相关信息推送到维护者的设备上。
# -*- coding: utf-8 -*- # Utils.py import base64 import csv import os import time import requests from Config import config class Invoice: """ 发票识别类 使用百度发票识别API,免费使用 官方地址 https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/5099e085 其它功能及配置请移步官网 """ @staticmethod def get_pic_content(image_path): """ 方法--打开图片 以二进制格式打开 """ with open(image_path, 'rb') as pic: return pic.read() @staticmethod def parse_invoice(image_binary): """ 方法--识别图片 调用百度接口,返回识别后的发票数据 以下内容基本根据API调用的要求所写,无需纠结 各类报错码在官网文档可查 百度API注册及使用教程:http://ai.baidu.com/forum/topic/show/867951 """ # 识别质量可选high及normal # normal(默认配置)对应普通精度模型,识别速度较快,在四要素的准确率上和high模型保持一致, # high对应高精度识别模型,相应的时延会增加,因为超时导致失败的情况也会增加(错误码282000) access_token = "你的access_token" api_url = f"https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/vat_invoice" quality = "high" header = {"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"} # 图像数据,base64编码后进行urlencode,要求base64编码和urlencode后大小不超过4M, # 最短边至少15px,最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式 image_data = base64.b64encode(image_binary) try: data = {"accuracy": quality, "image": image_data} response = requests.post(api_url, data=data, headers=header) if response.status_code != 200: print(time.ctime()[:-5], "Failed to get info") return None else: result = response.json()["words_result"] invoice_data = { '检索日期': '-'.join(time.ctime().split()[1:3]), '发票代码': result['InvoiceCode'], '发票号码': result['InvoiceNum'], '开票日期': result['InvoiceDate'], '合计金额': result['TotalAmount'], '价税合计': result['AmountInFiguers'], '销售方名称': result['SellerName'], '销售方税号': result['SellerRegisterNum'], '购方名称': result['PurchaserName'], '购方税号': result['PurchaserRegisterNum'], "发票类型": result["InvoiceType"] } return invoice_data except: message = "发票识别API调用出现错误" Pushover.push_message(message) return None finally: print(time.ctime()[:-5], "产生一次了调用") @staticmethod def save_to_csv(invoice_data): """ 方法--日志保存 将识别记录写入文件夹下work_log.csv文件 若无此文件则自动创建并写入表头 """ if "work_log.csv" not in os.listdir(): not_found = True else: not_found = False with open('./work_log.csv', 'a+') as file: writer = csv.writer(file) if not_found: writer.writerow(invoice_data.keys()) writer.writerow(invoice_data.values()) @staticmethod def run(image_path): """ 主方法 解析完成返回信息,否则返回None """ image_binary = Invoice.get_pic_content(image_path) invoice_data = Invoice.parse_invoice(image_binary) if invoice_data: Invoice.save_to_csv(invoice_data) return invoice_data return None class DataParser: """ 数据分析类 对识别返回后的数据进行整理,并于默认信息对比,查看有无错误 这里只简单实现整理信息和检查名称和税号的方法,有兴趣可以增加其他丰富的方法 """ def __init__(self, invoice_data): self.invoice_data = invoice_data def get_detail_message(self): """ 对得到的发票信息的格式进行整理 :return: 返回整理好的发票信息 """ values = [value for value in self.invoice_data.values()] detail_mess = f"完整信息为:" f"\n发票代码: {values[1]}\n发票号码: {values[2]}\n开票日期: {values[3]}" f"\n合计金额: {values[4]}\n价税合计: {values[5]}\n销售方名称: {values[6]}" f"\n销售方税号: {values[7]}\n购方名称: {values[8]}\n购方税号:{values[9]}" return detail_mess def get_brief_message(self): """ 将信息中的名称和税号和默认值进行对比 只做对错判断,读者丰富一下可以增加指出错误位置的信息 :return: 返回判断的信息 """ if self.invoice_data["购方名称"] == config["company_name"]: brief_mess = "购方名称正确" else: brief_mess = "!购方名称错误!" if self.invoice_data["购方税号"] == config["company_tax_number"]: brief_mess += "\n购方税号正确" else: brief_mess += "\n!购方税号错误!" return brief_mess def parse(self): brief_mess = self.get_brief_message() detail_mess = self.get_detail_message() return brief_mess, detail_mess class Pushover: """ 消息推送类 本次使用Pushover为推送消息软件(30 RMB,永久,推荐) 官网 https://pushover.net/ 可以向微信一样把相关信息推送至不同设备 如果不需要可以把相关代码注释掉 """ @staticmethod def push_message(message): message += ">来自Python发票校验" try: requests.post("https://api.pushover.net/1/messages.json", data={ "token": "你的Token", "user": "你的User", "message": message }) except Exception as e: print(time.ctime()[:-5], "Pushover failed", e, sep="\n\n")
2. 微信机器人文件 – Wechat
包含一个部分:微信处理类 Wechat
作用是初始化机器人,对微信的消息进行处理,分析并作出回应。
# -*- coding: utf-8 -*- # Wechat.py import os from wxpy import * class Wechat: """ 微信处理类 对微信的消息进行处理,分析并作出回应 """ def __init__(self, group_name, admin_name): self.bot = Bot() # 类被实例化的时候即对机器人实例化 self.group_name = group_name # 指定群聊名 self.admin_name = admin_name # 管理员微信名 self.received_mess_list = [] # 过滤后的消息列表 self.order_list = [] # 管理命令列表 self.pic_list = [] # 待解析图片绝对路径列表 def get_group_mess(self): """ 方法--获取消息 获取所有正常消息,进行过滤后存进消息列表 """ # 调用此方法时先清空上次调用时列表所存储的数据 self.received_mess_list = [] for message in self.bot.messages: # 如果为指定群聊或管理员的消息,存入group_mess sender = message.sender.name # >这里有一点要注意,如果你是用一个微信作为机器人且作为管理员<<< # >然后用这个微信号在群聊发消息,则信息sender会之指向自己而不是群聊<<< # >建议使用单独一个微信号作为机器人 if sender == self.group_name or sender == self.admin_name: self.received_mess_list.append(message) # 其他的消息过滤掉 self.bot.messages.remove(message) return None def parse_mess(self): """ 方法--处理群聊消息 过滤获得的指定群聊消息 设定所有新增群聊图片的绝对路径及群聊中产生的文字命令 """ # 调用此方法时先清空上次调用时列表所存储的数据 self.pic_list = [] self.order_list = [] # self.group_order = [] for message in self.received_mess_list: # 如果信息类型为图片,则保存图片并添加到图片列表 if message.type == 'Picture' and message.file_name.split('.')[-1] != 'gif': self.pic_list.append(Wechat.save_file(message)) # 如果消息类型为文字,则视为命令,保存到命令列表中 if message.type == 'Text': self.order_list.append(message) return None @staticmethod def save_file(image): """ 方法--存储图片 这里使用静态方法,是因为本方法和类没有内部交互,静态方法可以方便其他程序的调用 解析名称,设定绝对路径,存储 :param image: 接收到的图片(可以看成是wxpy产生的图片类,它具有方法和属性) :return: 返回图片的绝对路径 """ path = os.getcwd() # 如果路径下没有Pictures文件夹,则创建,以存放接收到的待识别图片 if "Pictures" not in os.listdir(): os.mkdir("Pictures") # 设定一个默认的图片格式后缀 file_postfix = "png" try: # 尝试把图片的名称拆分,分别获取名称和后缀 file_name, file_postfix = image.file_name.split('.') except Exception: # 当然有时候可能拆分不了,就把默认的后缀给它 file_name = image.file_name # 赋予绝对路径 file_path = path + '/Pictures/' + file_name + '.' + file_postfix # 将图片存储到指定路径下 image.get_file(file_path) return file_path def send_group_mess(self, message): """ 方法--发送群消息 :param message: 需要发送的内容 """ try: # 如果群聊名称被改变,搜索时会报错,如果找不到群聊,消息不会发送 group = self.bot.groups().search(self.group_name)[0] group.send(message) except IndexError: print("找不到指定群聊,信息发送失败") return None def send_parse_log(self): """ 方法--发送查询日志 向群聊内发送查询日志 """ try: # 如果群聊名称被改变,搜索时会报错,如果找不到群聊,消息不会发送 group = self.bot.groups().search(self.group_name)[0] except IndexError: print("找不到指定群聊,查询日志发送失败") return None try: group.send_file("./work_log.csv") except: group.send("Oops, no log yet") return None def send_system_log(self): """ 方法--发送系统日志 向群聊内发送查询日志 """ try: # 如果群聊名称被改变,搜索时会报错,如果找不到群聊,消息不会发送 group = self.bot.groups().search(self.group_name)[0] except IndexError: print("找不到指定群聊,系统日志发送失败") return None try: group.send_file("./system_log.text") except: group.send("System log not found") return None
3. 主文件 – Main
包含一个main函数,一部分为发票识别和处理,另一部分对于指令做出反应。
# -*- coding: utf-8 -*- # Main.py import time from Utils import Invoice, DataParser from Config import config from Wechat import * # Author : 达希 # Email : way2go.dash@gmail.com def main(): """ 主方法 一部分为发票识别和处理,另一部分对于指令做出反应 """ # 输出重定向,将print语句都写进系统日志文件 file = open("./system_log.text", "a+") sys.stdout = file # 实例化微信机器人,传入群聊名和管理员名 wechat = Wechat(config["group_name"], config["admin_name"]) while True: time.sleep(1) wechat.get_group_mess() wechat.parse_mess() # 若群聊有要处理的图片,则迭代解析 if wechat.pic_list: for pic in wechat.pic_list: invoice_data = Invoice.run(pic) if invoice_data: data_parser = DataParser(invoice_data) brief_mess, detail_mess = data_parser.parse() wechat.send_group_mess(detail_mess) # 先发送发票识别详细信息 time.sleep(0.5) wechat.send_group_mess(brief_mess) # 返回名称和税号是否有错误 else: wechat.send_group_mess("请求未成功,请重试或联系管理员") # 若有相关命令,则做出相应反应 if wechat.order_list: for order in wechat.order_list: if "开票信息" in order.text: wechat.send_group_mess(config["company_name"]) time.sleep(0.5) wechat.send_group_mess(config["company_tax_number"]) elif "SEND LOG" in order.text: wechat.send_parse_log() elif "SEND SYSTEM LOG" in order.text: wechat.send_system_log() elif "BREAK" in order.text: wechat.send_group_mess("收到关机指令,正在关机") file.close() return None if __name__ == "__main__": main()
4. 配置文件 – Config
包含微信的配置文件信息
config = { "group_name": "发票校核ASAP", # 校核群聊名称,由于本代码默认没有同名群聊,所以建议设为复杂值 "admin_name": "达希", # 管理员微信名(非备注) "company_name": "代码网络技术无限公司", # 默认购方名称 "company_tax_number": "XXX00000000000XXX" # 默认购方税号 }
另外,代码在运行时会在同文件夹下创建一个Picture的文件夹,用于存储待解析的图片,会创建 work_log.csv 文件,用于存储识别信息的记录,还有 system_log.text 用于输出运行相应的日志。
由于本身需求较少,所以以上代码功能相对单薄,仅仅作为一个辅助的小脚本使用。若要进行优化完善,wxpy库提供了很多丰富的功能,可以在此基础上打造更加合理完善的,符合个性化需求的微信机器人。
总结
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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