python随机生成税号

可以使用Python中的random模块来随机生成税号。税号的格式因国家和地区而异，以下是一个简单的示例生成9位数字的税号：

import random

def generate_tax_number():
    tax_number = ""
    for _ in range(9):
        tax_number += str(random.randint(0, 9))
    return tax_number

print(generate_tax_number())

这个示例使用`random.randint(0, 9)`来生成0到9之间的随机整数，并将其添加到税号字符串中。循环重复9次以生成9位数的税号。你可以根据需要修改代码以适应不同的税号格式。

相关问题

el-input校验公司税号

对于校验公司税号，你可以使用正则表达式来进行校验。以下是一个简单的示例代码：

<el-input v-model="taxNumber" placeholder="请输入公司税号"></el-input>
<el-button @click="validateTaxNumber" type="primary">校验税号</el-button>

export default {
  data() {
    return {
      taxNumber: ''
    };
  },
  methods: {
    validateTaxNumber() {
      const taxNumberRegex = /^[A-Z0-9]{15}$/; // 此处使用一个简单的正则表达式进行校验
      if (taxNumberRegex.test(this.taxNumber)) {
        alert('公司税号格式正确');
      } else {
        alert('公司税号格式不正确');
      }
    }
  }
};

这里使用了一个简单的正则表达式 /^[A-Z0-9]{15}$/ 来校验公司税号的格式，你可以根据实际需求进行修改。

识别发票信息写入excel的python代码

以下是一个简单的Python代码示例，用于从发票图像中提取信息并将其写入Excel表格中：

import cv2
import pytesseract
import pandas as pd

# 读取发票图像
img = cv2.imread("invoice.png")

# 转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化处理
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 使用Tesseract OCR提取文本
text = pytesseract.image_to_string(thresh, lang='chi_sim')

# 将文本转换成列表格式
lines = text.split('\n')

# 创建一个空的DataFrame，用于存储发票信息
df = pd.DataFrame(columns=['发票号码', '开票日期', '购买方名称', '购买方税号', '销售方名称', '销售方税号', '商品名称', '金额'])

# 遍历每一行文本，提取信息并添加到DataFrame中
for line in lines:
    if '发票代码' in line:
        invoice_code = line.split(':')[1].strip()
    if '发票号码' in line:
        invoice_number = line.split(':')[1].strip()
    if '开票日期' in line:
        invoice_date = line.split(':')[1].strip()
    if '购买方名称' in line:
        buyer_name = line.split(':')[1].strip()
    if '购买方纳税人识别号' in line:
        buyer_tax_id = line.split(':')[1].strip()
    if '销售方名称' in line:
        seller_name = line.split(':')[1].strip()
    if '销售方纳税人识别号' in line:
        seller_tax_id = line.split(':')[1].strip()
    if '商品名称' in line:
        item_name = line.split('  ')[1].strip()
        item_amount = line.split('  ')[2].strip()
        # 将商品名称和金额添加到DataFrame中
        df = df.append({'发票号码': invoice_number, '开票日期': invoice_date, '购买方名称': buyer_name, '购买方税号': buyer_tax_id, '销售方名称': seller_name, '销售方税号': seller_tax_id, '商品名称': item_name, '金额': item_amount}, ignore_index=True)

# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel('invoice_info.xlsx', index=False)

此代码使用以下Python库：

- OpenCV：用于图像处理和文本提取。
- pytesseract：用于OCR（光学字符识别）将文本从图像中提取出来。
- pandas：用于创建和写入Excel文件。

请注意，这只是一个简单的示例，需要根据您的具体情况进行修改和调整。