发票号码

机器编号： 23532422312313 北京增值税电子普通发票 发票代码： 011120313 发票号码： 543453424 开票日期： 1023年12月12日 校验码： 12323 12332 12343 12312 购 买 方 名称 ： 纳税人识别号 ： 地址、电话 ： 开户行及账号 ： 密 码 区 货物或应税劳务、服务名称 合 计 规格型号 单位 数量 单价 金额 价税合计（大写） （小写） 销 售 方 名称 ： 纳税人识别号 ： 地址、电话 ： 开户行及账号 ： 备 注 收款人 ： 复核 ： 开票人 ： 销售方(章) ： 来源： https://www.cnblogs.com/zjt-blogs/p/12581184.html

学习笔记-3 CN109241772A发票区块链记录方法、装置、区块链网关服务器和介质（腾讯） 区块链各子块有什么数据？ 发行发票事件信息区块（第一个区块） 区块头：对包括所述发票信息和发行发票事件发票转移信息的区块主体进行摘要运算得到的区块主体的摘要值 发票信息：指发票上印有的信息，如申领发票单位、申领发票单位纳税人识别号、发票代码、发票号码、发票的使用规则、发行机关 发行发票事件发票转移信息：转出方是工商机关、转入方是申领发票单位、转移时间是确认开始发行发票的时间 开票事件信息区块（第二个区块） 区块头：本区块主体的摘要值和该子区块链上前一个区块（区块主体及区块头）的摘要值 发票信息：包括如图所示的内容，其中包括发票标识(发票代码+ 发票号码) 开票事件发票转移信息：转出方是开票单位，转入方是员工，转移时间是确认开始开票的时间 报销事件信息区块（第三个区块） 区块头：本区块主体的摘要值和该子区块链上前一个区块（区块主体及区块头）的摘要值 发票信息：包括如图所示的内容，其中包括发票标识(发票代码+ 发票号码) 发票报销事件发票转移信息：转出方信息是指发票领取人(员工)，转入方信息是指报销单位 子块与子块间如何连接？ 在开票时，开票终端向 区块链网关服务器 发出开票请求。区块链网关服务器将开票请求中携带的 发票信息 和 发票转出方信息 与子区块链上已经记录的 发行发票时的发票信息

Accounting Documents会计凭证 SAP系统在数据处理，无论是业务处理，还是财务处理都会产生大量的凭证，无论是什么凭证，最终的反映形式就是会计凭证。 1.凭证原则Code 每笔记账都一直以凭证形式存储，每一凭证都作为前后一致的单位保留在系统中，直至将它归档。唯有完整凭证可以计入SAP系统；“完整”是指借贷余额为零。 其近一步的条件是完整、准确输入系统配置时定义为“必输（Required）”的字段。保存凭证或者进入不同凭证项目时，系统自动根据配置检查必输项目是 否已经输入或者是否按照标准输入，并发出适当的提示信息，拒绝进行下一步动作，如果输入错误的话。 2.凭证结构Structures 每张凭证都有一个凭证抬头（Document Header）和两个以上的行项目（Document Items）组成。 凭证抬头——对整个凭证有效的信息，例如四个日期、文本摘要、凭证类型等等。 行项目(Line Items)——仅仅包含特定项目的信息，如记账码、科目编码、金额、税码、成本对象等有科目、记账码等配置综合决定的信息。 3.凭证特征Features 凭证的基本特征包括子分类帐/总分类帐一体化、自动记账、跨公司代码业务（Across Company Code）。 子分类帐/总分类账一体化 FI-AR应收帐款和FI总分类帐、FI-AP应付账款和FI总分类帐、FI

在一个公司的运转过程中，永远都不会缺少这么个部门——财务部，公司运营过程中的财务关系都会经过这个部门，就连报销也是。常日里，报销都要有发票，报销人员贴发票，财务人员审核发票，着实不易。随着办公无纸化的不断推进，移动端发票识别技术出现了，一些公司将此移动端发票识别集中到移动设备中，报销便捷了，移动报销也开始了。 移动端发票识别整体解决方案是针对企业财务部门繁重的原始票据信息采集和管理工作推出的识别解决方案，通过利用OCR扫描识别技术，自动采集增值税发票等财务票据上的信息，并输出结构化的数据，与传统的人工录入数据相比，大大的减少了财务人员的工作量，提升了其工作效率。 移动端发票识别采用视频流识别的方式，一秒钟就可扫描采集对象20帧，选取效果最好的一帧进行文字信息提取，而有些OCR厂商采用的拍照采集模式，只有一帧图像；哪种移动端发票识别，从选择的识别模式上已经决定。 移动端发票识别结果 移动端发票识别采用的是逐条提取的流程，提取报销所需的有效字段信息，这与发票全文识别的模式相比，识别正确率高出很多，发票的整张拍照识别的准确率是OCR技术不可逾越的瓶颈，不可能得到商业化应用。 移动端发票识别提取的字段信息有：发票号码、发票代码、发票金额、开票日期、买方单位名称、还可识别发票中的二维码，如果这些还不能满足个性化需求，还可添加其它识别区域。 发票识别技术的成熟，给企业解决报销问题带来一种新的

小爬最近接到一个棘手任务：需要提取手机话费电子发票PDF文件中的数据。接到这个任务的第一时间，小爬决定搜集各个地区各个时间段的电子发票文件，看看其中的差异点。粗略统计下来，PDF文件的表格框架是统一的，但是数据部分则有较大差异： . 　　小爬首先想到的是借助工具提取发票的文本内容,然后用re正则表达式进行规则化的匹配数据,找到每个字都信息;这其中大部分的python-pdf解析库都能胜任. 可关键的问题是,提取出来的文本差异性非常大,比如说:各段文字出现的顺序并不是按照PDF中的文字的Z序排列.举个例子:"名称:"后面紧跟的未必是真实的用户名称字符,可能是"单价".这就给RE表达式带来了极大难度.后来小爬才意识到,我需要的是一个能够对"表格"数据的支持非常友好的PDF解析库.同时也要对表格外的图片&文字信息也能很好的提取能力. 　　我们得搞定二维码:发票PDF文件的左上角位置是一个二维码对象,该二维码中可以解析到 "机器编号","发票代码","发票号码","开票日期" 和"校验码". 这个时候需要用到 fitz .很多人不知道fitz库是啥,其实它是 pymupdf 中的一个模块，操作PDF非常舒服，只需要pip安装即可： pip install pymupdf 　　该方法基本借鉴了这篇博客的方法: Python提取PDF中的图片 ,代码示例如下: def pdf2pic(pdf

01,01,4300171130,02550485,10545.43,20180115,6579, 01,10,044001500111,81966722,173.79,20170524,17884534745749991611,BE2D 第一项 第二项：发票种类代码，10-增值税电子普通发票；04-增值税普通发票；01-增值税专用发票 第三项：发票代码 第四项：发票号码 第五项：开票金额 第六项：代表开票日期 第七项：发票校验码，增值税专用发票是没有校验码的，没有则为空字符串 第八项：随机产生的机密信息 来源： https://blog.csdn.net/miao_x_m/article/details/101027666