請求書の識別
請求書の入力は面倒な作業なので、自動的に識別してシステムに入力できれば便利です。
請求書を識別するコードは最も単純で、以下に示すように 1 行のコードだけで済みます。
# 导入potencent这个库,下载命令:pip install potencent import potencent # 调用增值税识别的功能 potencent.ocr.VatInvoiceOCR(img_path=r'C:\vx_CoderWanFeng\your_img.jpg')
識別後の返される結果には、次のような請求書情報が含まれており、画面上に表示されるほぼすべてのコンテンツがカバーされています。請求書
この返されたデータに直面して、もちろん、以前に推奨されていた B ステーションを使用することもできます: Excel、ナンバーワンPython 自動オフィス コミュニティのプレーヤー 自動オフィス コース、Excel に変換します。ここでは繰り返しません。
注意事項
この機能の実装は Tencent Cloud の請求書認識に依存しているため、potencent-config.toml
ファイルを同じレベルのディレクトリに設定する必要があります。ファイルの場所と内容は次のとおりです。
[tencent-ai] TENCENTCLOUD_SECRET_ID = '你的 SecretId' # 建议使用子账号密钥,授权遵循最小权限指引,降低使用风险。子账号密钥获取可参考https://cloud.tencent.com/document/product/598/37140 TENCENTCLOUD_SECRET_KEY = '你的 SecretKey' # 建议使用子账号密钥,授权遵循最小权限指引,降低使用风险。子账号密钥获取可参考https://cloud.tencent.com/document/product/598/37140
さらに、構成ファイルの名前と場所をカスタマイズする必要がある場合は、configPath## を使用できます。 #パラメータ
以上が1 行の Python コードを使用して VAT 請求書を識別するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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