製作初衷：

• 外地開了票到公司後發現資訊有錯誤，無法報銷；
• 公司的行政和財務經常在工作日被問及公司開票資訊，影響心情和工作；
• 引入相應的專業APP來解決發票問題對於一般公司成本較高；
• 看到朋友孟要早睡寫過指令碼來解決這個問題，但因為公司場景不相同，無法複用，所以新寫了一個

本程式碼使用簡單的封裝方法，並做了比較走心的註釋，希望能給初學Python的小夥伴提供一些靈感，也能讓有實際需求的人可以快速修改、使用。

原始碼地址：https://github.com/yc2code/WechatInvoiceParser

P.S. 工具基於微信網頁版，因為微信官方對於賬號有限制，新建的賬號可能無法使用，會報：KeyError: 'pass_ticket'

所以工具只能使用註冊時間較早的賬號

發票自動校核微信機器人程式碼部分

1. 工具檔案 – Utils
包含三個部分：發票校核類 Invoice、解析資料類 DataParser 和推送日誌類 Pushover

• Invoice 呼叫的百度API，上傳圖片資訊，得到解析資料；
• DataParser 對得到的解析資料進行整理，得到傳送給使用者的資訊；
• Pushover 出現呼叫問題時，第一時間相關資訊推送到維護者的裝置上。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Utils.py
import base64
import csv
import os
import time
import requests
from Config import config
class Invoice:
 """
 發票識別類
 使用百度發票識別API，免費使用
 官方地址 https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/5099e085
 其它功能及配置請移步官網
 """
 @staticmethod
 def get_pic_content(image_path):
  """
  方法--開啟圖片
  以二進位制格式開啟
  """
  with open(image_path,'rb') as pic:
   return pic.read()
 @staticmethod
 def parse_invoice(image_binary):
  """
  方法--識別圖片
  呼叫百度介面，返回識別後的發票資料
  以下內容基本根據API呼叫的要求所寫，無需糾結
  各類報錯碼在官網文件可查
  百度API註冊及使用教程：http://ai.baidu.com/forum/topic/show/867951
  """
  # 識別質量可選high及normal
  # normal（預設配置）對應普通精度模型，識別速度較快，在四要素的準確率上和high模型保持一致，
  # high對應高精度識別模型，相應的時延會增加，因為超時導致失敗的情況也會增加（錯誤碼282000）
  access_token = "你的access_token"
  api_url = f"https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/vat_invoice?access_token={access_token}"
  quality = "high"
  header = {"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"}
  # 影象資料，base64編碼後進行urlencode，要求base64編碼和urlencode後大小不超過4M，
  # 最短邊至少15px，最長邊最大4096px,支援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 = {
     '檢索日期': '-'.join(time.ctime().split()[1:3]),'發票程式碼': result['InvoiceCode'],'發票號碼': result['InvoiceNum'],'開票日期': result['InvoiceDate'],'合計金額': result['TotalAmount'],'價稅合計': result['AmountInFiguers'],'銷售方名稱': result['SellerName'],'銷售方稅號': result['SellerRegisterNum'],'購方名稱': result['PurchaserName'],'購方稅號': result['PurchaserRegisterNum'],"發票型別": result["InvoiceType"]
    }
    return invoice_data
  except:
   message = "發票識別API調用出現錯誤"
   Pushover.push_message(message)
   return None
  finally:
   print(time.ctime()[:-5],"產生一次了呼叫")
 @staticmethod
 def save_to_csv(invoice_data):
  """
  方法--日誌儲存
  將識別記錄寫入資料夾下work_log.csv檔案
  若無此檔案則自動建立並寫入表頭
  """
  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
  解析完成返回資訊，否則返回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:
 """
 資料分析類
 對識別返回後的資料進行整理，並於預設資訊對比，檢視有無錯誤
 這裡只簡單實現整理資訊和檢查名稱和稅號的方法，有興趣可以增加其他豐富的方法
 """
 def __init__(self,invoice_data):
  self.invoice_data = invoice_data
 def get_detail_message(self):
  """
  對得到的發票資訊的格式進行整理
  :return: 返回整理好的發票資訊
  """
  values = [value for value in self.invoice_data.values()]
  detail_mess = f"完整資訊為：" \
   f"\n發票程式碼: {values[1]}\n發票號碼: {values[2]}\n開票日期: {values[3]}" \
   f"\n合計金額: {values[4]}\n價稅合計: {values[5]}\n銷售方名稱: {values[6]}" \
   f"\n銷售方稅號: {values[7]}\n購方名稱: {values[8]}\n購方稅號:{values[9]}"
  return detail_mess
 def get_brief_message(self):
  """
  將資訊中的名稱和稅號和預設值進行對比
  只做對錯判斷，讀者豐富一下可以增加指出錯誤位置的資訊
  :return: 返回判斷的資訊
  """
  if self.invoice_data["購方名稱"] == config["company_name"]:
   brief_mess = "購方名稱正確"
  else:
   brief_mess = "!購方名稱錯誤!"
  if self.invoice_data["購方稅號"] == config["company_tax_number"]:
   brief_mess += "\n購方稅號正確"
  else:
   brief_mess += "\n!購方稅號錯誤!"
  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:
 """
 訊息推送類
 本次使用Pushover為推送訊息軟體（30 RMB，永久，推薦）
 官網 https://pushover.net/
 可以向微信一樣把相關資訊推送至不同裝置
 如果不需要可以把相關程式碼註釋掉
 """
 @staticmethod
 def push_message(message):
  message += ">>>來自Python發票校驗"
  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. 微信機器人檔案 – Wechat
包含一個部分：微信處理類 Wechat
作用是初始化機器人，對微信的訊息進行處理，分析並作出迴應。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Wechat.py
import os
from wxpy import *
class Wechat:
 """
 微信處理類
 對微信的訊息進行處理，分析並作出迴應
 """
 def __init__(self,group_name,admin_name):
  self.bot = Bot() # 類被例項化的時候即對機器人例項化
  self.group_name = group_name # 指定群聊名
  self.admin_name = admin_name # 管理員微信名
  self.received_mess_list = [] # 過濾後的訊息列表
  self.order_list = [] # 管理命令列表
  self.pic_list = [] # 待解析圖片絕對路徑列表
 def get_group_mess(self):
  """
  方法--獲取訊息
  獲取所有正常訊息，進行過濾後存進訊息列表
  """
  # 呼叫此方法時先清空上次呼叫時列表所儲存的資料
  self.received_mess_list = []
  for message in self.bot.messages:
   # 如果為指定群聊或管理員的訊息，存入group_mess
   sender = message.sender.name
   # >>>這裡有一點要注意，如果你是用一個微信作為機器人且作為管理員<<<
   # >>>然後用這個微訊號在群聊發訊息，則資訊sender會之指向自己而不是群聊<<<
   # >>>建議使用單獨一個微訊號作為機器人
   if sender == self.group_name or sender == self.admin_name:
    self.received_mess_list.append(message)
   # 其他的訊息過濾掉
   self.bot.messages.remove(message)
  return None
 def parse_mess(self):
  """
  方法--處理群聊訊息
  過濾獲得的指定群聊訊息
  設定所有新增群聊圖片的絕對路徑及群聊中產生的文字命令
  """
  # 呼叫此方法時先清空上次呼叫時列表所儲存的資料
  self.pic_list = []
  self.order_list = []
  # self.group_order = []
  for message in self.received_mess_list:
   # 如果資訊型別為圖片，則儲存圖片並新增到圖片列表
   if message.type == 'Picture' and message.file_name.split('.')[-1] != 'gif':
    self.pic_list.append(Wechat.save_file(message))
   # 如果訊息型別為文字，則視為命令，儲存到命令列表中
   if message.type == 'Text':
    self.order_list.append(message)
  return None
 @staticmethod
 def save_file(image):
  """
  方法--儲存圖片
  這裡使用靜態方法，是因為本方法和類沒有內部互動，靜態方法可以方便其他程式的呼叫
  解析名稱，設定絕對路徑，儲存
  :param image: 接收到的圖片(可以看成是wxpy產生的圖片類，它具有方法和屬性)
  :return: 返回圖片的絕對路徑
  """
  path = os.getcwd()
  # 如果路徑下沒有Pictures資料夾，則建立，以存放接收到的待識別圖片
  if "Pictures" not in os.listdir():
   os.mkdir("Pictures")
  # 設定一個預設的圖片格式字尾
  file_postfix = "png"
  try:
   # 嘗試把圖片的名稱拆分，分別獲取名稱和字尾
   file_name,file_postfix = image.file_name.split('.')
  except Exception:
   # 當然有時候可能拆分不了，就把預設的字尾給它
   file_name = image.file_name
  # 賦予絕對路徑
  file_path = path + '/Pictures/' + file_name + '.' + file_postfix
  # 將圖片儲存到指定路徑下
  image.get_file(file_path)
  return file_path
 def send_group_mess(self,message):
  """
  方法--傳送群訊息
  :param message: 需要傳送的內容
  """
  try:
   # 如果群聊名稱被改變，搜尋時會報錯，如果找不到群聊，訊息不會發送
   group = self.bot.groups().search(self.group_name)[0]
   group.send(message)
  except IndexError:
   print("找不到指定群聊，資訊傳送失敗")
   return None
 def send_parse_log(self):
  """
  方法--傳送查詢日誌
  向群聊內傳送查詢日誌
  """
  try:
   # 如果群聊名稱被改變，搜尋時會報錯，如果找不到群聊，訊息不會發送
   group = self.bot.groups().search(self.group_name)[0]
  except IndexError:
   print("找不到指定群聊，查詢日誌傳送失敗")
   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--傳送系統日誌
  向群聊內傳送查詢日誌
  """
  try:
   # 如果群聊名稱被改變，搜尋時會報錯，如果找不到群聊，訊息不會發送
   group = self.bot.groups().search(self.group_name)[0]
  except IndexError:
   print("找不到指定群聊，系統日誌傳送失敗")
   return None
  try:
   group.send_file("./system_log.text")
  except:
   group.send("System log not found")
  return None

3. 主檔案 – Main
包含一個main函式，一部分為發票識別和處理，另一部分對於指令做出反應。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Main.py
import time
from Utils import Invoice,DataParser
from Config import config
from Wechat import *
# Author : 達希
# Email : [email protected]
def main():
 """
 主方法
 一部分為發票識別和處理，另一部分對於指令做出反應
 """
 # 輸出重定向，將print語句都寫進系統日誌檔案
 file = open("./system_log.text","a+")
 sys.stdout = file
 # 例項化微信機器人，傳入群聊名和管理員名
 wechat = Wechat(config["group_name"],config["admin_name"])
 while True:
  time.sleep(1)
  wechat.get_group_mess()
  wechat.parse_mess()
  # 若群聊有要處理的圖片，則迭代解析
  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) # 先發送發票識別詳細資訊
     time.sleep(0.5)
     wechat.send_group_mess(brief_mess) # 返回名稱和稅號是否有錯誤
    else:
     wechat.send_group_mess("請求未成功，請重試或聯絡管理員")
  # 若有相關命令，則做出相應反應
  if wechat.order_list:
   for order in wechat.order_list:
    if "開票資訊" 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("收到關機指令，正在關機")
     file.close()
     return None
if __name__ == "__main__":
 main()

4. 配置檔案 – Config

包含微信的配置檔案資訊

config = {
 "group_name": "發票校核ASAP",# 校核群聊名稱，由於本程式碼預設沒有同名群聊，所以建議設為複雜值
 "admin_name": "達希",# 管理員微信名（非備註）
 "company_name": "程式碼網路技術無限公司",# 預設購方名稱
 "company_tax_number": "XXX00000000000XXX" # 預設購方稅號
}

另外，程式碼在執行時會在同文件夾下建立一個Picture的資料夾，用於儲存待解析的圖片，會建立 work_log.csv 檔案，用於儲存識別資訊的記錄，還有 system_log.text 用於輸出執行相應的日誌。

由於本身需求較少，所以以上程式碼功能相對單薄，僅僅作為一個輔助的小指令碼使用。若要進行優化完善，wxpy庫提供了很多豐富的功能，可以在此基礎上打造更加合理完善的，符合個性化需求的微信機器人。

總結

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