Python在財(cái)稅中的應(yīng)用Python在財(cái)稅中的應(yīng)用目錄項(xiàng)目一項(xiàng)目二項(xiàng)目三項(xiàng)目四Python在財(cái)稅中的應(yīng)用概述Python在財(cái)務(wù)中的應(yīng)用Python在稅務(wù)管理中的應(yīng)用Python在行業(yè)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用項(xiàng)目五綜合應(yīng)用Python在財(cái)稅中的應(yīng)用Python在稅務(wù)管理中的應(yīng)用項(xiàng)目三項(xiàng)目描述稅務(wù)機(jī)關(guān)把互聯(lián)網(wǎng)的地圖搜索技術(shù)和爬蟲(chóng)技術(shù)抓取的有效信息加載到稅收征管系統(tǒng)，利用獲取的海量數(shù)據(jù)、文字、圖形、影像等第三方信息結(jié)合大數(shù)據(jù)分析算法給納稅人立體“畫(huà)像”，幫助稅務(wù)機(jī)關(guān)更加容易地識(shí)別企業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)，提供精準(zhǔn)服務(wù)。在中小企業(yè)中，大部分稅務(wù)管理工作仍依賴于手工處理，相關(guān)信息的準(zhǔn)確性以及可追溯性仍無(wú)法得到保障，也為企業(yè)增加了稅收風(fēng)險(xiǎn)。而這些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)整理和處理工作目前占用了財(cái)務(wù)人員大量的時(shí)間，財(cái)稅人員疲于應(yīng)付，沒(méi)有更多時(shí)間和精力去做更多有價(jià)值的工作，如稅務(wù)籌劃、稅務(wù)分析等。為方便靈活又高效解決上述問(wèn)題，可應(yīng)用Python處理基礎(chǔ)簡(jiǎn)單、重復(fù)、手工易錯(cuò)類(lèi)的稅務(wù)統(tǒng)計(jì)分析工作。Python在財(cái)稅中的應(yīng)用Python在稅務(wù)管理中的應(yīng)用項(xiàng)目三學(xué)習(xí)目標(biāo)1.掌握應(yīng)用Python批量獲取郵箱電子發(fā)票并保存至本地2.掌握應(yīng)用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存到excel表3.掌握應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息數(shù)據(jù)分析Python在財(cái)稅中的應(yīng)用Python在稅務(wù)管理中的應(yīng)用項(xiàng)目三任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票

任務(wù)描述任務(wù)描述發(fā)票電子化實(shí)現(xiàn)了企業(yè)經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)財(cái)、稅、票端到端的管理，提升了業(yè)務(wù)流程的數(shù)字化程度，提高了共享業(yè)務(wù)的效率，同時(shí)也對(duì)財(cái)務(wù)人員的電子憑證管理能力提出了新的要求。企業(yè)財(cái)稅工作中，電子發(fā)票從獲取、信息提取到臺(tái)賬管理，入賬歸檔等都需要財(cái)務(wù)人員進(jìn)行操作和管理，其中大量重復(fù)易出錯(cuò)的工作主要是從郵箱中下載電子發(fā)票以及對(duì)電子發(fā)票進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總及臺(tái)賬管理。任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票

案例導(dǎo)入案例導(dǎo)入2019年6月30日，國(guó)家稅務(wù)總局在《企業(yè)自建和第三方電子發(fā)票服務(wù)平臺(tái)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范》中對(duì)電子發(fā)票出具了官方定義：“電子發(fā)票是指單位和個(gè)人在購(gòu)銷(xiāo)商品、提供或者接受服務(wù)，以及從事其他經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，按照稅務(wù)機(jī)關(guān)要求的格式，使用稅務(wù)機(jī)關(guān)確定的開(kāi)票軟件開(kāi)具的電子收付款憑證?！?。隨著電子發(fā)票的普及，如何對(duì)電子發(fā)票進(jìn)行管理也成為財(cái)稅人員所要掌握的工作技能之一。財(cái)會(huì)〔2020〕6號(hào)規(guī)定“單位以電子會(huì)計(jì)憑證的紙質(zhì)打印件作為報(bào)銷(xiāo)入賬歸檔依據(jù)的，必須同時(shí)保存打印該紙質(zhì)件的電子會(huì)計(jì)憑證。任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票

電子發(fā)票的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)知識(shí)儲(chǔ)備國(guó)家稅務(wù)總局對(duì)電子發(fā)票的官方定義是：電子發(fā)票是指單位和個(gè)人在購(gòu)銷(xiāo)商品、提供或者接受服務(wù),以及從事其他經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，按照稅務(wù)機(jī)關(guān)要求的格式，使用稅務(wù)機(jī)關(guān)確定的開(kāi)票軟件開(kāi)具的電子收付款憑證。電子發(fā)票需按照稅務(wù)機(jī)關(guān)要求的格式以及稅務(wù)機(jī)關(guān)指定的開(kāi)票軟件來(lái)開(kāi)具。電子發(fā)票的特點(diǎn)包括無(wú)紙化、網(wǎng)絡(luò)化、自動(dòng)化。無(wú)紙化節(jié)省印刷成本；網(wǎng)絡(luò)化提升稅務(wù)部門(mén)信息管稅的水平；自動(dòng)化節(jié)約申請(qǐng)、領(lǐng)用、開(kāi)具、傳遞、審核造成的納稅成本。電子發(fā)票的推行對(duì)于企業(yè)端的開(kāi)具、交付、接受、存儲(chǔ)、認(rèn)證以及稅務(wù)機(jī)關(guān)監(jiān)管和稽查方面效率提升十分明顯。任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票

電子發(fā)票的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)知識(shí)儲(chǔ)備電子發(fā)票的獲取途徑電子發(fā)票的獲取途徑主要包括：開(kāi)票軟件、全國(guó)統(tǒng)一的增值稅綜合服務(wù)平臺(tái)，發(fā)票查驗(yàn)平臺(tái)。任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票

電子發(fā)票的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)知識(shí)儲(chǔ)備電子發(fā)票的格式財(cái)稅工作中，獲取到的電子票發(fā)票主要格式為PDF格式國(guó)稅總局在推進(jìn)增值稅專(zhuān)用發(fā)票，將發(fā)票版式文件調(diào)整為OFD格式文。此格式文件既減少了存儲(chǔ)空間，也支持保存為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，方便計(jì)算機(jī)的直接讀取和識(shí)別。OFD格式是全新結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件格式，是專(zhuān)有數(shù)據(jù)文件格式，在發(fā)票數(shù)據(jù)本身采用電子簽名和加密方式進(jìn)行防偽，將會(huì)成為未來(lái)電子發(fā)票格式的主要格式。任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票

電子發(fā)票在企業(yè)稅務(wù)管理中的難點(diǎn)知識(shí)儲(chǔ)備電子發(fā)票在企業(yè)稅務(wù)管理中的難點(diǎn)電子發(fā)票在企業(yè)稅務(wù)管理方面的主要難點(diǎn)在于：數(shù)量多，下載容易出錯(cuò)，存在下載超時(shí)限導(dǎo)致發(fā)票失效、電子發(fā)票查驗(yàn)、去重等工作量大。未實(shí)行報(bào)銷(xiāo)等業(yè)務(wù)電子化的企業(yè)，取得電子發(fā)票后，還需要打印紙質(zhì)發(fā)票等，無(wú)形中又增加了票據(jù)管理工作。任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票

第三方庫(kù)及主要函數(shù)知識(shí)儲(chǔ)備imbox第三方庫(kù)imbox是用于讀取IMAP郵箱和將電子郵件內(nèi)容轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀數(shù)據(jù)的第三方Python庫(kù)。imbox庫(kù)中最重要的是Imbox函數(shù)。Imbox函數(shù)負(fù)責(zé)連接至遠(yuǎn)程IMAP服務(wù)器，并返回一個(gè)對(duì)象，此對(duì)象可理解為是遠(yuǎn)程郵箱的容器，后續(xù)的操作都從此返回對(duì)象中獲取安裝及導(dǎo)入imbox庫(kù)pipinstallimbox#安裝imbox庫(kù)fromimboximportImbox#導(dǎo)入imbox庫(kù)Imbox函數(shù)的用法為：任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票

第三方庫(kù)及主要函數(shù)知識(shí)儲(chǔ)備Imbox('郵件服務(wù)器地址',username='郵箱地址',password='郵箱密碼',ssl=True)#ssl=True表明支持HTTPS協(xié)議fromimboximportImboxwithImbox('',username='username',password='password',ssl=True)asimbox:status,folders_with_additional_info=imbox.folders()all_inbox_messages=imbox.messages()

unread_inbox_messages=imbox.messages(unread=True)inbox_flagged_messages=imbox.messages(flagged=True)inbox_unflagged_messages=imbox.messages(unflagged=True)inbox_messages_from=imbox.messages(sent_from='sender@')inbox_messages_to=imbox.messages(sent_to='receiver@')inbox_messages_received_before=imbox.messages(date__lt=datetime.date(2022,5,1))inbox_messages_received_after=imbox.messages(date__gt=datetime.date(2022,5,1))inbox_messages_received_on_date=imbox.messages(date__on=datetime.date(2022,5,1))調(diào)用imbox函數(shù)連接至郵箱獲取郵箱中的目錄列表unread=True未讀郵件flagged=True已標(biāo)簽郵件unflagged=True未標(biāo)簽郵件任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票

任務(wù)要求任務(wù)實(shí)施任務(wù)要求小九是某公司的會(huì)計(jì)，而每個(gè)月要對(duì)幾百?gòu)埖碾娮影l(fā)票下載，不僅工作量大，花費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)，而且容易重復(fù)下載。同時(shí)，員工報(bào)銷(xiāo)的時(shí)候，也存在員工獲取發(fā)票步驟繁瑣，需要登錄不同的商家系統(tǒng)，開(kāi)出電子發(fā)票并存放到郵箱或微信卡包，然后還需要手工一張張去下載。為了解決這個(gè)問(wèn)題，提高工作效率，他通過(guò)Python寫(xiě)了一個(gè)小程序來(lái)自動(dòng)下載郵件中的發(fā)票附件并保存。任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票

任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施1.導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)fromimboximportImboximportos2.讀取郵件附件的信息郵件中包含多項(xiàng)內(nèi)容，每項(xiàng)內(nèi)容及格式。使用imbox庫(kù)讀取郵件內(nèi)容。任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票

任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施2.讀取郵件附件的信息mail_host=""sender=input('請(qǐng)輸入您的郵箱地址')mail_pass=input('請(qǐng)輸入郵箱密碼')attachment_list=[]attachments=''withImbox(mail_host,username=sender,password=mail_pass,ssl=True)asimbox:unread_inbox_messages=imbox.messages(unread=True)foruid,messageinunread_inbox_messages:print(message.attachments)print('')ifmessage.attachments:forattachmentinmessage.attachments:attachment_list.append(attachment)調(diào)用imbox函數(shù)連接至郵箱獲取未讀郵件打印附件信息遍歷附件并保存任務(wù)一應(yīng)用Python批量獲取電子發(fā)票

任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施3.將郵件附件保存至本地ifnotos.path.exists('文檔'):os.makedirs('文檔')forxinattachment_list:withopen('文檔/'+str(x['filename']),'wb')asf:f.write(x['content'].getvalue())f.close()如果“文檔”文件夾不存在，則新建遍歷所有附件將附件下載到“文檔”目錄Python在財(cái)稅中的應(yīng)用Python在稅務(wù)管理中的應(yīng)用項(xiàng)目三任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)描述任務(wù)描述目前企業(yè)財(cái)稅工作中，電子發(fā)票從獲取、信息提取到臺(tái)賬管理，入賬歸檔等，都需要財(cái)務(wù)人員進(jìn)行操作和管理。在獲取到電子發(fā)票后，要進(jìn)行后續(xù)的臺(tái)賬管理以及對(duì)應(yīng)的發(fā)票分析、查重等工作，則需要首先能夠?qū)ο螺d的電子發(fā)票圖片或PDF內(nèi)容進(jìn)行提取，進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存案例導(dǎo)入案例導(dǎo)入隨著AI行業(yè)的發(fā)展和技術(shù)的成熟，文字識(shí)別（OCR）目前已經(jīng)應(yīng)用到了多個(gè)行業(yè)中，比如交通行業(yè)的車(chē)牌識(shí)別，財(cái)務(wù)行業(yè)的票據(jù)文字識(shí)別及發(fā)票驗(yàn)真，教育領(lǐng)域中的試卷分析及公式識(shí)別，以及日常生活及商務(wù)工作中的各類(lèi)卡證識(shí)別等等。OCR（文字識(shí)別）技術(shù)是目前常用的一種AI能力。將票據(jù)通過(guò)圖像采集，PDF轉(zhuǎn)換圖片等方式轉(zhuǎn)換成圖像，然后通過(guò)文字識(shí)別技術(shù)把圖像上的文字識(shí)別出來(lái)，再經(jīng)過(guò)一個(gè)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化，最后輸入到財(cái)務(wù)系統(tǒng)中。這樣的處理既能節(jié)約大量的人力物力，也能提高財(cái)務(wù)工作效率及準(zhǔn)確率。任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存OCR識(shí)別知識(shí)儲(chǔ)備OCR（OpticalCharacterRecognition，光學(xué)字符識(shí)別）是電子設(shè)備檢查紙上打印的字符，通過(guò)檢測(cè)暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識(shí)別方法將形狀翻譯成計(jì)算機(jī)文字的過(guò)程。OCR就是識(shí)別圖片上的文字，然后提取出來(lái)，變成可編輯的文檔。OCR接口：百度的OCR接口，騰訊的OCR接口等。任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存發(fā)票信息結(jié)構(gòu)化處理知識(shí)儲(chǔ)備結(jié)構(gòu)化是在思考和表達(dá)時(shí)的一種基本思路，有助于把大量繁雜的、沒(méi)有條理的信息，通過(guò)簡(jiǎn)化、歸類(lèi)、排序、邏輯化等方式，比較清晰直觀地呈現(xiàn)出來(lái)，讓信息變得容易理解。百度云識(shí)別提供了“基于模板的文字識(shí)別”結(jié)構(gòu)化方案。任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存第三方庫(kù)及主要函數(shù)知識(shí)儲(chǔ)備PyMuPDF第三方庫(kù)PyMuPDF庫(kù)是一種輕量級(jí)的PDF和XPS查看器，其可以讀取和解析PDF、XPS、OpenXPS、epub等格式文件，并且提供了高性能和高質(zhì)量渲染等特性。PyMuPDF庫(kù)常用函數(shù)：（1）fitz.open()函數(shù)：可以打開(kāi)指定文件，并返回Document類(lèi)型對(duì)象。Document對(duì)象表示一個(gè)PDF格式的文件被讀取到內(nèi)存中的區(qū)域。（2）fitz.Matrix()函數(shù)：用于創(chuàng)建或獲取一個(gè)大小為3x3的二維矩陣Matrix對(duì)象，通過(guò)調(diào)用Matrix對(duì)象的方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片進(jìn)行放大等操作。（3）fitz.Pixmap()函數(shù)：用于創(chuàng)建Pixmap對(duì)象，使用Pixmap對(duì)象可實(shí)現(xiàn)向PDF格式文件中插入圖片、提取PDF中圖片、修改PDF中圖片等。任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)要求任務(wù)實(shí)施小九公司在電子發(fā)票管理中存在以下問(wèn)題：?jiǎn)T工獲取發(fā)票步驟繁瑣，需要登錄不同的商家系統(tǒng)，開(kāi)出電子發(fā)票并存放到郵箱或微信卡包；審單會(huì)計(jì)在審核報(bào)銷(xiāo)單據(jù)時(shí)，存在電子發(fā)票的驗(yàn)證很不方便，每張發(fā)票需要登錄稅務(wù)局網(wǎng)站并手動(dòng)輸入關(guān)鍵信息后查詢驗(yàn)證，耗費(fèi)大量的人力物力。電子發(fā)票因可以反復(fù)打印，存在重復(fù)報(bào)銷(xiāo)，因此需要建立公司統(tǒng)一的電子發(fā)票號(hào)碼庫(kù)。報(bào)銷(xiāo)時(shí)需要錄入每張電子發(fā)票的號(hào)碼，錄入工作量大且易出錯(cuò)。針對(duì)以上這些問(wèn)題，小九運(yùn)用自己之前學(xué)習(xí)的Python技術(shù)結(jié)合百度云識(shí)別解決了審單會(huì)計(jì)的問(wèn)題。任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施1.要求公司全部采用電子發(fā)票報(bào)銷(xiāo)，發(fā)票全都上傳原版PDF文件，包括報(bào)銷(xiāo)附件發(fā)票P(pán)DF。2.使用Python將PDF格式發(fā)票文件批量轉(zhuǎn)換為PNG格式。3.利用百度云識(shí)別提取并保存到excel表格中。任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施2.1導(dǎo)入包importosimporttimeimportpandasaspdimportdatetimeimportfitzfromdatetimeimportdatetime2.2設(shè)置pdf文檔和png圖片存放路徑pdf_file='./文檔'pdf_file_list=os.listdir(pdf_file)png_path='./圖片'pngfile_suffix='.png'ifnotos.path.exists(png_path):os.makedirs(png_path)調(diào)用os庫(kù)的listdir函數(shù)對(duì)pdf文件夾進(jìn)行遍歷，獲取所有文件，并保存到pdf_file_list列表中判斷如果“圖片”文件夾不存在，則新建2.使用Python將PDF格式發(fā)票文件批量轉(zhuǎn)換為PNG格式。任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施2.3識(shí)別pdf文檔中的內(nèi)容及數(shù)量print('正在檢測(cè)中,請(qǐng)耐心等待')time.sleep(1)print('\n')print('預(yù)計(jì)識(shí)別文件如下：')foriinrange(len(pdf_file_list)):print(pdf_file_list[i])time.sleep(1)print('\n')print('預(yù)計(jì)識(shí)別文件數(shù)量：'+str(len(pdf_file_list)))time.sleep(1)print('\n')print('圖片生成中...')print('\n')time.sleep(1)遍歷pdf_file_list列表，并輸出每個(gè)PDF名稱(chēng)輸出pdf文件數(shù)量程序暫停1秒任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施2.4導(dǎo)入fitz庫(kù)，用于將pdf文件的頁(yè)面提取成像素信息（圖片）foridinpdf_file_list:pdf=fitz.open(os.path.join(pdf_file,id))forpginrange(pdf.pageCount):page=pdf[pg]rotate=int(0)zoom_x=2.0zoom_y=2.0trans=fitz.Matrix(zoom_x,zoom_y).prerotate(rotate)pm=page.get_pixmap(matrix=trans,alpha=False)filename=os.path.splitext(id)[0]pngfilename=png_path+'\\'+filename+str(pg)+pngfile_suffixpm.save(pngfilename)print('圖片生成完畢')print('\n')time.sleep(1)打開(kāi)PDF文件獲取文件總頁(yè)數(shù)，并遍歷創(chuàng)建一個(gè)矩陣區(qū)域trans，且縮放比例為2，設(shè)置不旋轉(zhuǎn)創(chuàng)建Pixmap圖片區(qū)域?qū)ο笃唇觩ng圖片路徑導(dǎo)出圖片任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施3.利用百度云識(shí)別提取并保存到excel表格中3.1注冊(cè)百度云賬號(hào)3.2在百度云上創(chuàng)建應(yīng)用

3.3使用百度服務(wù)提取文本信息（1）安裝百度bai_aip庫(kù)任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施（2）在百度云創(chuàng)建一個(gè)“OCR文字識(shí)別”下的“票據(jù)文字識(shí)別”的應(yīng)用。fromaipimportAipOcrAPP_ID=input('請(qǐng)輸入您的APP_ID')APP_KEY=input('請(qǐng)輸入您的APP_KEY')SECRET_KEY=input('請(qǐng)輸入您的SECRET_KEY')client=AipOcr(APP_ID,APP_KEY,SECRET_KEY)從百度aip庫(kù)中導(dǎo)入AipOcr函數(shù)調(diào)用AipOcr函數(shù)，創(chuàng)建并初始化調(diào)用客戶端（3）識(shí)別提取并保存id_list=os.listdir(png_path)count=0newarray=[]foridsinid_list:img=open(os.path.join(png_path,ids),'rb').read()res=client.vatInvoice(img)任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施words_result=res['words_result']words_result_num=res['words_result_num']print(str(ids)+''+'識(shí)別完成')print('識(shí)別信息數(shù)量∶'+str(words_result_num))print('識(shí)別信息∶'+str(words_result))Commodity_num=len(words_result['CommodityName'])foriinrange(Commodity_num):try:newary.append({'發(fā)票文件名':ids,'發(fā)票種類(lèi)':words_result['InvoiceType'],'發(fā)票名稱(chēng)':words_result['InvoiceTypeOrg'],'發(fā)票代碼':words_result['InvoiceCode'],'發(fā)票號(hào)碼':words_result['InvoiceNum'],'開(kāi)票日期':words_result['InvoiceDate'],

'校驗(yàn)碼':words_result['CheckCode'],

'貨物名稱(chēng)':words_result['CommodityName'][i]['word'],'規(guī)格型號(hào)':words_result['CommodityType'],'單位':words_result['CommodityUnit'],'數(shù)量':words_result['CommodityNum'][i]['word'],'單價(jià)':words_result['CommodityPrice'][i]['word'],從返回結(jié)果res中獲取識(shí)別結(jié)果和識(shí)別結(jié)果數(shù)量獲取發(fā)票中貨物的數(shù)量，其中words_result['CommodityName']獲取的是貨物列表try-except結(jié)構(gòu)，其中try和except代碼塊的作用都是從words_result中獲取相應(yīng)數(shù)據(jù)構(gòu)造為字典對(duì)象，然后追加到newarray列表中任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施

'未稅金額':words_result['CommodityAmount'][i]['word'],'稅率':words_result['CommodityTaxRate'][i]['word'],'稅額':words_result['CommodityTax'][i]['word'],'合計(jì)金額':words_result['TotalAmount'],'合計(jì)稅額':words_result['TotalTax'],'價(jià)稅合計(jì)(小寫(xiě))':words_result['AmountInFiguers'],'價(jià)稅合計(jì)(大寫(xiě))':words_result['AmountInwords'],'購(gòu)買(mǎi)方名稱(chēng)':words_result['PurchaserName'],'購(gòu)買(mǎi)方納稅人識(shí)別號(hào)':words_result['PurchaserRegisterNum'],'購(gòu)買(mǎi)方地址及電話':words_result['PurchaserAddress'],'購(gòu)買(mǎi)方銀行及賬戶':words_result['PurchaserBank'],'銷(xiāo)售方名稱(chēng)':words_result['SellerName'],'銷(xiāo)售方納稅人識(shí)別號(hào)':words_result['SellerRegisterNum'],'銷(xiāo)售方地址及電話':words_result['SellerAddress'],'銷(xiāo)售方銀行及賬戶':words_result['SellerBank'],'收款人':words_result['Payee'],'復(fù)核':words_result['Checker'],'開(kāi)票人':words_result['NoteDrawer'],'備注':words_result['Remarks']})任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施

exceptIndexErrorase:newary.append({'發(fā)票文件名':ids,'發(fā)票種類(lèi)':words_result['InvoiceType'],'發(fā)票名稱(chēng)':words_result['InvoiceTypeOrg'],'發(fā)票代碼':words_result['InvoiceCode'],'發(fā)票號(hào)碼':words_result['InvoiceNum'],'開(kāi)票日期':words_result['InvoiceDate'],'校驗(yàn)碼':words_result['CheckCode'],'貨物名稱(chēng)':words_result['CommodityName'][i]['word'],'規(guī)格型號(hào)':words_result['CommodityType'],'單位':words_result['CommodityUnit'],'數(shù)量':'','單價(jià)':'','未稅金額':words_result['CommodityAmount'][i]['word'],'稅率':words_result['CommodityTaxRate'][i]['word'],'稅額':words_result['CommodityTax'][i]['word'],'合計(jì)金額':words_result['TotalAmount'],'合計(jì)稅額':words_result['TotalTax'],try-except結(jié)構(gòu)，當(dāng)try代碼塊中存在異常時(shí)（有缺失值）則執(zhí)行except代碼塊。兩個(gè)代碼塊的區(qū)別為：對(duì)于數(shù)量、單價(jià)字段若為空則設(shè)置為空字符串任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施

'價(jià)稅合計(jì)(小寫(xiě))':words_result['AmountInFiguers'],'價(jià)稅合計(jì)(大寫(xiě))':words_result['AmountInwords'],'購(gòu)買(mǎi)方名稱(chēng)':words_result['PurchaserName'],'購(gòu)買(mǎi)方納稅人識(shí)別號(hào)':words_result['PurchaserRegisterNum'],

'購(gòu)買(mǎi)方地址及電話':words_result['PurchaserAddress'],'購(gòu)買(mǎi)方銀行及賬戶':words_result['PurchaserBank'],'銷(xiāo)售方名稱(chēng)':words_result['SellerName'],'銷(xiāo)售方納稅人識(shí)別號(hào)':words_result['SellerRegisterNum'],'銷(xiāo)售方地址及電話':words_result['SellerAddress'],'銷(xiāo)售方銀行及賬戶':words_result['SellerBank'],'收款人':words_result['Payee'],'復(fù)核':words_result['Checker'],'開(kāi)票人':words_result['NoteDrawer'],'備注':words_result['Remarks']})print("\n")count+=1任務(wù)二：用Python+百度云識(shí)別提取PDF電子發(fā)票信息并保存任務(wù)實(shí)施任務(wù)實(shí)施fromdatetimeimportdatetimenewsdf=pd.DataFrame(newary)newsdf.to_excel(datetime.now().date().strftime('%Y%m%d')+'-'+'增值稅發(fā)票信息統(tǒng)計(jì).xlsx')（4）創(chuàng)建數(shù)據(jù)表，將發(fā)票信息文檔導(dǎo)出Python在財(cái)稅中的應(yīng)用Python在稅務(wù)管理中的應(yīng)用項(xiàng)目三任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息數(shù)據(jù)分析任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)描述任務(wù)描述營(yíng)改增之后，增值稅和企業(yè)所得稅成為大部分企業(yè)稅收管理的重點(diǎn)。對(duì)企業(yè)增值稅信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，便于了解企業(yè)增值稅的進(jìn)項(xiàng)、銷(xiāo)項(xiàng)、發(fā)票管理、稅費(fèi)測(cè)算等信息，幫助企業(yè)做好稅收籌劃，規(guī)避稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，做好稅費(fèi)資金占用規(guī)劃及預(yù)算等。案例導(dǎo)入案例導(dǎo)入公司稅務(wù)會(huì)計(jì)小九最頭疼的就是大量重復(fù)繁瑣的數(shù)據(jù)篩選、票賬核對(duì)和稅金計(jì)算工作。以增值稅申報(bào)為例，小九每月花費(fèi)在這項(xiàng)工作上的時(shí)間就高達(dá)100多個(gè)工時(shí)，主要花費(fèi)在逐筆核對(duì)發(fā)票的入賬信息、整理待勾選認(rèn)證的發(fā)票、查驗(yàn)確認(rèn)大額發(fā)票的真?zhèn)巍⒃诙悇?wù)系統(tǒng)中勾選認(rèn)證、計(jì)算公司本期應(yīng)繳的各項(xiàng)稅費(fèi)等。如何快速地統(tǒng)計(jì)增值稅發(fā)票信息，準(zhǔn)確計(jì)算稅費(fèi)，并且做好稅費(fèi)測(cè)算和稅費(fèi)資金占用規(guī)劃，并能從大量的票據(jù)信息中發(fā)現(xiàn)異常，規(guī)避企業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)，是小九急需解決的難題。任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息增值稅相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)知識(shí)儲(chǔ)備1.增值稅納稅人增值稅納稅人劃分納稅人單位（企業(yè)和非企業(yè)性單位）個(gè)人（個(gè)體工商戶和其他個(gè)人）一般納稅人企業(yè)非企業(yè)性單位個(gè)體工商戶小規(guī)模納稅人企業(yè)非企業(yè)性單位個(gè)體工商戶其他個(gè)人任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息增值稅相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)知識(shí)儲(chǔ)備2.增值稅會(huì)計(jì)處理任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息增值稅相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)知識(shí)儲(chǔ)備3.增值稅進(jìn)項(xiàng)抵扣應(yīng)稅項(xiàng)目貨物/服務(wù)/勞務(wù)固定資產(chǎn)/不動(dòng)產(chǎn)/無(wú)形資產(chǎn)不含其它權(quán)益性資產(chǎn)其它權(quán)益性資產(chǎn)100%用于應(yīng)稅項(xiàng)目100%抵扣100%抵扣可以抵扣100%用于非應(yīng)稅項(xiàng)目不可以抵扣進(jìn)項(xiàng)稅額轉(zhuǎn)出可以抵扣部分用于應(yīng)稅，部分用于非應(yīng)稅不可以抵扣100%抵扣可以抵扣4.進(jìn)項(xiàng)發(fā)票日常工作中獲取到的進(jìn)項(xiàng)發(fā)票包括：增值稅專(zhuān)用發(fā)票、增值稅普通發(fā)票、機(jī)動(dòng)車(chē)銷(xiāo)售統(tǒng)一發(fā)票、通行費(fèi)電子發(fā)票、飛機(jī)票、火車(chē)票、客運(yùn)票、的士票、二手車(chē)發(fā)票、海關(guān)專(zhuān)用繳款書(shū)、紅字進(jìn)項(xiàng)發(fā)票等。任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息企業(yè)增值稅相關(guān)信息分析思路知識(shí)儲(chǔ)備1.增值稅稅費(fèi)自動(dòng)化計(jì)算增值稅自動(dòng)化計(jì)算包括：自動(dòng)化稅基提取、自動(dòng)生成稅金計(jì)算表、增值稅納稅申報(bào)表自動(dòng)生成。2.利用增值稅發(fā)票數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析增值稅發(fā)票數(shù)據(jù)是企業(yè)增值稅數(shù)據(jù)中非常重要的一塊，主要信息包括發(fā)票號(hào)碼、發(fā)票代碼、購(gòu)買(mǎi)方和銷(xiāo)售方基本信息不含稅金額，稅率、稅額、含稅金額、開(kāi)票時(shí)間等，充分利用和分析這些信息，有助于發(fā)現(xiàn)企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)中的涉稅問(wèn)題。任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息企業(yè)增值稅相關(guān)信息分析思路知識(shí)儲(chǔ)備2.利用增值稅發(fā)票數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析對(duì)增值稅發(fā)票進(jìn)行分析，可以從以下方面進(jìn)行：銷(xiāo)項(xiàng)發(fā)票可分析客戶地區(qū)分布、季節(jié)性分布、重點(diǎn)大客戶、歷史同比、環(huán)比增長(zhǎng)率等。進(jìn)項(xiàng)發(fā)票可分析供應(yīng)商地區(qū)分布、季節(jié)性分布、重點(diǎn)大客戶、歷史同比、環(huán)比增長(zhǎng)率等。銷(xiāo)項(xiàng)和進(jìn)項(xiàng)結(jié)合，可以分析整體購(gòu)銷(xiāo)規(guī)模、購(gòu)銷(xiāo)趨勢(shì)，預(yù)測(cè)下一年度購(gòu)銷(xiāo)趨勢(shì)，庫(kù)存?zhèn)湄?、季?jié)性價(jià)格波動(dòng)、平滑稅負(fù)等。3.利用增值稅發(fā)票數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值判斷通過(guò)對(duì)比分析企業(yè)整體購(gòu)銷(xiāo)情況與納稅申報(bào)表數(shù)據(jù)，可以判斷是否存在少申報(bào)、漏申報(bào)、多申報(bào)的情況等。任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息回歸分析知識(shí)儲(chǔ)備回歸分析是研究自變量與因變量之間關(guān)系形式的分析方法。它主要是通過(guò)建立因變量y與影響它的自變量(i=1,2,3)之間的回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)因變量y的發(fā)展趨勢(shì)?；貧w的意思是找到最佳擬合參數(shù)，形成回歸方程，然后對(duì)變量進(jìn)行預(yù)測(cè)?；貧w分析的分類(lèi)主要有：線性回歸分析：簡(jiǎn)單線性回歸、多重線性回歸。非線性回歸分析：邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)要求任務(wù)實(shí)施小九根據(jù)財(cái)務(wù)經(jīng)理的要求，需要制作增值稅相關(guān)信息分析統(tǒng)計(jì)表并用圖表的方式展示。

具體包括：1.按月統(tǒng)計(jì)分析不同材料的進(jìn)項(xiàng)數(shù)據(jù)及占比情況，并用餅圖展示。2.按年統(tǒng)計(jì)銷(xiāo)項(xiàng)增值稅、銷(xiāo)項(xiàng)金額，以柱狀圖展示其變化趨勢(shì)。3.根據(jù)當(dāng)年的增值稅情況預(yù)測(cè)分析下一年度的增值稅銷(xiāo)項(xiàng)情況。任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)實(shí)施1：按月統(tǒng)計(jì)分析不同商品的銷(xiāo)項(xiàng)數(shù)據(jù)及占比任務(wù)實(shí)施1.導(dǎo)入pandas及numpyimportpandasaspdimportnumpyasnpimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')#過(guò)濾掉ignore警告信息2.讀取工作簿內(nèi)容，按月分析挑選其中9月的數(shù)據(jù)為分析對(duì)象，讀取EXCEL文件并顯示data=pd.read_excel('excel/案例/已開(kāi)發(fā)票數(shù)據(jù)導(dǎo)出/202009.xlsx')#讀取excel文件data#顯示數(shù)據(jù)任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)實(shí)施1：按月統(tǒng)計(jì)分析不同商品的銷(xiāo)項(xiàng)數(shù)據(jù)及占比任務(wù)實(shí)施3.根據(jù)數(shù)據(jù)分析需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、清洗、合并、拆分等操作（1）篩選出需要分析的列data=data[['發(fā)票種類(lèi)','購(gòu)方名稱(chēng)','開(kāi)票日期','主要商品名稱(chēng)','合計(jì)金額','稅率','合計(jì)稅額','備注']data#顯示數(shù)據(jù)任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)實(shí)施1：按月統(tǒng)計(jì)分析不同商品的銷(xiāo)項(xiàng)數(shù)據(jù)及占比任務(wù)實(shí)施3.根據(jù)數(shù)據(jù)分析需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、清洗、合并、拆分等操作（2）新增“商品”列，指定商品是“出口”或“內(nèi)銷(xiāo)”#對(duì)“主要商品名稱(chēng)”列的值按星號(hào)進(jìn)行拆分，并取出拆分結(jié)果的第3列作為新“商品”列data['商品']=data['主要商品名稱(chēng)'].str.split('*',expand=True)[2]#判斷“備注”列是否為空，若不是空則向“商品”列前追加‘出口’；否則追加‘內(nèi)銷(xiāo)’data['商品']=np.where(data['備注'].notnull()==True,'出口-'+data['商品'],'內(nèi)銷(xiāo)-'+data['商品'])data任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)實(shí)施1：按月統(tǒng)計(jì)分析不同商品的銷(xiāo)項(xiàng)數(shù)據(jù)及占比任務(wù)實(shí)施3.根據(jù)數(shù)據(jù)分析需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、清洗、合并、拆分等操作（3）構(gòu)建數(shù)據(jù)透視表，計(jì)算不同商品它的【合計(jì)稅額】【合計(jì)金額】【增值稅稅率】及【銷(xiāo)售占比】data1=data.pivot_table(index='商品',values=['合計(jì)金額','合計(jì)稅額'],aggfunc='sum')data1['增值稅稅率']=(data1['合計(jì)稅額']/data1['合計(jì)金額']).apply(lambdax:format(x,'.0%'))data1['銷(xiāo)售占比']=(data1['合計(jì)稅額']/data1['合計(jì)金額'].sum()).apply(lambdax:format(x,'.2%'))data1任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)實(shí)施1：按月統(tǒng)計(jì)分析不同商品的銷(xiāo)項(xiàng)數(shù)據(jù)及占比任務(wù)實(shí)施3.根據(jù)數(shù)據(jù)分析需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、清洗、合并、拆分等操作（4）根據(jù)數(shù)據(jù)分析需要，選擇不同的圖表類(lèi)型并進(jìn)行展示frommatplotlibimportpyplotaspltplt.rcParams['font.family']=‘SimHei’#使用黑體顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_mius']=False#正常顯示負(fù)號(hào)plt.figure(figsize=(5,5),dpi=90)labels=data1.indexsizes=data1['合計(jì)金額']explode=(0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0)plt.pie(sizes,#繪制的數(shù)據(jù)labels=labels,#添加分析商品的標(biāo)簽autopct='%1.2f%%',#設(shè)置百分比的格式explode=explode,#突出顯示textprops={'fontsize':10,'color':'block'})plt.title('9月各商品銷(xiāo)售占比',loc='center')任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)實(shí)施2：按年統(tǒng)計(jì)銷(xiāo)項(xiàng)增值稅、銷(xiāo)項(xiàng)金額，以柱狀圖展示其變化趨勢(shì)任務(wù)實(shí)施1.導(dǎo)入包importosimportnumpyasnpimportpandasaspd2.創(chuàng)建自定義函數(shù)concat_xlsx用于將同一文件夾下的工作簿整合在一起打開(kāi)defconcat_xlsx(dir_name):#定義函數(shù)concat_xlsxdfs=[]#存儲(chǔ)所有excel文件的列表forfilenameinos.listdir(dir_name):ifos.path.splitext(filename)[1]=='.xlsx':#如果文件擴(kuò)展名是xlsxfull_path=os.path.join(dir_name,filename)df=pd.read_excel(full_path)#讀取excel文件dfs.append(df)#追加合并到dfs列表中result=pd.concat(dfs)#連接合并DataFrame對(duì)象returnresult任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)實(shí)施2：按年統(tǒng)計(jì)銷(xiāo)項(xiàng)增值稅、銷(xiāo)項(xiàng)金額，以柱狀圖展示其變化趨勢(shì)任務(wù)實(shí)施3.運(yùn)用自定義函數(shù)打開(kāi)指定路徑下的【已開(kāi)發(fā)票數(shù)據(jù)導(dǎo)出】文件中的每個(gè)月的開(kāi)票記錄data=concat_xlsx('excel/案例/已開(kāi)發(fā)票數(shù)據(jù)導(dǎo)出/')data任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)實(shí)施2：按年統(tǒng)計(jì)銷(xiāo)項(xiàng)增值稅、銷(xiāo)項(xiàng)金額，以柱狀圖展示其變化趨勢(shì)任務(wù)實(shí)施4.數(shù)據(jù)整理。開(kāi)票日期中提取“月”；主要商品名稱(chēng)提取“商品分類(lèi)”作為商品。#通過(guò)pd.to_datetime將當(dāng)前列數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型從object轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間類(lèi)型data['月']=pd.to_datetime(data['開(kāi)票日期']).dt.month#主要商品名稱(chēng)列按*分割，提取其中的第1列作為新的【商品】列data['商品']=data['主要商品名稱(chēng)'].str.split('*',expand=True)[1]data任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)實(shí)施2：按年統(tǒng)計(jì)銷(xiāo)項(xiàng)增值稅、銷(xiāo)項(xiàng)金額，以柱狀圖展示其變化趨勢(shì)任務(wù)實(shí)施5.構(gòu)建數(shù)據(jù)透視表，按月分組計(jì)算每個(gè)月商品的合計(jì)金額和合計(jì)稅額data1=data.pivot_table(index=['月'],columns='商品',values=['合計(jì)金額','合計(jì)稅額'],aggfunc='sum',fill_value=0)data1=data1.stack(0)#行列轉(zhuǎn)換，將原本列索引的第二層合計(jì)稅額、合計(jì)金額轉(zhuǎn)置data1任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)實(shí)施2：按年統(tǒng)計(jì)銷(xiāo)項(xiàng)增值稅、銷(xiāo)項(xiàng)金額，以柱狀圖展示其變化趨勢(shì)任務(wù)實(shí)施6.整數(shù)數(shù)據(jù)表data1，根據(jù)合計(jì)稅額、合計(jì)金額拆分成兩張數(shù)據(jù)表data2和data3data2=data1.loc[data1.index.get_level_values(1)=='合計(jì)金額']data2=data2.unstack()#行索引轉(zhuǎn)為列索引data2=data2.reset_index()#索引重置data2['月']=data2['月'].map(lambdax:str(x)+'月')#給列‘月’的數(shù)字添加文字‘月’display(data2)data3=data1.lock[data1.index.get_level_values(1)=='合計(jì)稅額']data3=data3.unstack()data3=data3.reset_index()data3['月']=data3['月'].map(lambdax:str(x)+'月')display(data3)任務(wù)三應(yīng)用Python進(jìn)行企業(yè)增值稅信息任務(wù)實(shí)施2：按年統(tǒng)計(jì)銷(xiāo)項(xiàng)增值稅、銷(xiāo)項(xiàng)金額，以柱狀圖展示其變化趨勢(shì)任務(wù)實(shí)施7.制作組合圖，每個(gè)月的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)中合計(jì)金額制成條形圖、銷(xiāo)售稅金及合計(jì)稅額制成折線圖frommatplotlibimportpyplotaspltplt.rcParams['font.family']=‘SimHei’#使用黑體顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_mius']=False#正常顯示負(fù)號(hào)frommatplotlib.tickerimportFuncFormatter#防止科學(xué)計(jì)數(shù)法defformatnum(x,pos):return'%.2f'%(x)formatter1=FuncFormatter(formatnum)plt.figure(figsize(12,5),dpi=100)ax1=plt.subplot(1,1,1)ax1.yaxis.set_major_formatter(formatter1)data2.plot('月',[('印刷品','合計(jì)金額'),('原電