要批量提取增值稅發(fā)票的關鍵信息并將其導出為 Excel 文件，可以使用 Python 腳本結(jié)合 pdfplumber（用于解析 PDF 內(nèi)容）、pandas（用于處理數(shù)據(jù)并導出 Excel）等庫來實現(xiàn)。以下是實現(xiàn)這一目標的詳細步驟。

1. 環(huán)境設置

首先，需要安裝所需的 Python 庫：

pip install pdfplumber pandas openpyxl

2. 編寫 Python 腳本

import pdfplumber
import pandas as pd
import os# 要處理的PDF文件夾路徑
pdf_folder = 'path_to_your_pdf_folder'
# 輸出Excel文件路徑
output_excel = 'output.xlsx'# 定義存儲提取信息的列表
data = []# 遍歷文件夾中的所有PDF文件
for filename in os.listdir(pdf_folder):if filename.endswith('.pdf'):pdf_path = os.path.join(pdf_folder, filename)with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:# 假設發(fā)票信息在第一頁，解析第一頁內(nèi)容first_page = pdf.pages[0]text = first_page.extract_text()# 提取關鍵信息，下面是一些假設的示例正則表達式invoice_number = find_value_by_keyword(text, "發(fā)票號碼")invoice_date = find_value_by_keyword(text, "開票日期")buyer_name = find_value_by_keyword(text, "購買方名稱")buyer_tax_id = find_value_by_keyword(text, "購買方納稅人識別號")service_name = find_value_by_keyword(text, "貨物或應稅勞務、服務名稱")quantity = find_value_by_keyword(text, "數(shù)量")unit_price = find_value_by_keyword(text, "單價")amount = find_value_by_keyword(text, "金額")tax_rate = find_value_by_keyword(text, "稅率")tax_amount = find_value_by_keyword(text, "稅額")total_amount = find_value_by_keyword(text, "價稅合計")seller_name = find_value_by_keyword(text, "銷售方名稱")seller_tax_id = find_value_by_keyword(text, "銷售方納稅人識別號")# 將提取的信息添加到列表中data.append({"PDF文件名": filename,"發(fā)票號碼": invoice_number,"開票日期": invoice_date,"購買方名稱": buyer_name,"購買方納稅人識別號": buyer_tax_id,"服務名稱": service_name,"數(shù)量": quantity,"單價": unit_price,"金額": amount,"稅率": tax_rate,"稅額": tax_amount,"價稅合計": total_amount,"銷售方名稱": seller_name,"銷售方納稅人識別號": seller_tax_id})# 將數(shù)據(jù)導出到Excel
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel(output_excel, index=False)print(f"提取完成，結(jié)果已保存到 {output_excel}")def find_value_by_keyword(text, keyword):# 定義一個簡單的提取函數(shù)，實際需要根據(jù)發(fā)票格式調(diào)整lines = text.split('\n')for i, line in enumerate(lines):if keyword in line:return line.replace(keyword, '').strip()return ""

3. 腳本說明

• PDF文件名: 使用 os.listdir 遍歷指定文件夾中的所有 PDF 文件。
• PDF解析: 使用 pdfplumber 打開并讀取 PDF 內(nèi)容，假設發(fā)票內(nèi)容位于第一頁。
• 關鍵字提取: 使用 find_value_by_keyword 函數(shù)從文本中提取關鍵信息，該函數(shù)可以根據(jù)實際情況調(diào)整正則表達式。
• 數(shù)據(jù)存儲: 將提取的信息存儲在列表中，最后將列表轉(zhuǎn)換為 DataFrame 并導出為 Excel 文件。

4. 注意事項

• 發(fā)票格式: 此示例假設發(fā)票的格式是一致的，如果格式有變動，可能需要調(diào)整關鍵字提取的邏輯。
• 正則表達式: 如果發(fā)票內(nèi)容較復雜，可以使用正則表達式進行更精準的匹配。

5. 運行腳本

將腳本保存為 .py 文件，修改 pdf_folder 路徑為你的 PDF 文件夾路徑，運行腳本后，提取的信息將會被導出為一個 Excel 文件。