批量识别 1000 张发票，我只用了这 1 个脚本

大家好，我是正在实战各种 AI 项目的程序员晚枫。

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📦 1000 张发票，什么概念？

传统方式：

• 单张录入：2 分钟
• 1000 张：2000 分钟
• 33 小时，不吃不喝不睡
• 还要加班 4 天

我的方式：

• 脚本运行：1000 张/30 分钟
• 30 分钟，喝咖啡看剧
• 准时下班

差距：66 倍。

秘密：一个批量识别脚本。

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🎯 脚本功能

技能基础：poocr-vatinvoice2excel

ClawHub 地址：https://clawhub.ai/CoderWanFeng/poocr-vatinvoice2excel

我的增强版脚本：

• ✅ 自动遍历文件夹
• ✅ 支持 PDF/JPG/PNG 混合
• ✅ 进度条显示
• ✅ 异常自动重试
• ✅ 失败记录日志
• ✅ 完成后邮件通知

代码开源，直接用。

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🛠️ 完整代码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
发票批量识别脚本
支持 1000+ 张发票批量处理
"""

import os
import sys
import time
import json
from datetime import datetime
from tqdm import tqdm
import poocr

# 配置
SECRET_ID = os.getenv('TENCENT_SECRET_ID')
SECRET_KEY = os.getenv('TENCENT_SECRET_KEY')
INPUT_FOLDER = './invoices'
OUTPUT_FOLDER = './output'
MAX_RETRIES = 3
RETRY_DELAY = 5

def check_config():
    """检查配置"""
    if not SECRET_ID or not SECRET_KEY:
        print("❌ 错误：未配置腾讯云密钥")
        print("请设置环境变量：TENCENT_SECRET_ID 和 TENCENT_SECRET_KEY")
        sys.exit(1)
    
    if not os.path.exists(INPUT_FOLDER):
        print(f"❌ 错误：输入文件夹不存在：{INPUT_FOLDER}")
        sys.exit(1)
    
    if not os.path.exists(OUTPUT_FOLDER):
        os.makedirs(OUTPUT_FOLDER)
        print(f"✅ 创建输出文件夹：{OUTPUT_FOLDER}")

def get_invoice_files(folder):
    """获取所有发票文件"""
    supported_formats = ['.pdf', '.jpg', '.jpeg', '.png']
    files = []
    
    for filename in os.listdir(folder):
        file_path = os.path.join(folder, filename)
        if os.path.isfile(file_path):
            ext = os.path.splitext(filename)[1].lower()
            if ext in supported_formats:
                files.append(file_path)
    
    return sorted(files)

def recognize_single_invoice(file_path, output_path, retries=0):
    """识别单张发票"""
    try:
        poocr.ocr2excel.VatInvoiceOCR2Excel(
            input_path=file_path,
            output_path=output_path,
            id=SECRET_ID,
            key=SECRET_KEY
        )
        return True, None
    except Exception as e:
        if retries < MAX_RETRIES:
            time.sleep(RETRY_DELAY)
            return recognize_single_invoice(file_path, output_path, retries + 1)
        else:
            return False, str(e)

def process_batch():
    """批量处理"""
    print("=" * 60)
    print("🚀 发票批量识别开始")
    print("=" * 60)
    
    # 检查配置
    check_config()
    
    # 获取文件列表
    files = get_invoice_files(INPUT_FOLDER)
    total = len(files)
    
    if total == 0:
        print(f"❌ 未找到发票文件，请确保 {INPUT_FOLDER} 中有 PDF/JPG/PNG 文件")
        sys.exit(1)
    
    print(f"📁 找到 {total} 张发票")
    print("-" * 60)
    
    # 处理统计
    success_count = 0
    failed_count = 0
    failed_list = []
    
    # 开始处理
    start_time = time.time()
    
    with tqdm(total=total, desc="处理进度", unit="张") as pbar:
        for file_path in files:
            filename = os.path.basename(file_path)
            
            # 识别
            success, error = recognize_single_invoice(file_path, OUTPUT_FOLDER)
            
            if success:
                success_count += 1
                pbar.set_postfix({'成功': success_count, '失败': failed_count})
            else:
                failed_count += 1
                failed_list.append({
                    'filename': filename,
                    'error': error,
                    'time': datetime.now().isoformat()
                })
                pbar.set_postfix({'成功': success_count, '失败': failed_count})
            
            pbar.update(1)
    
    # 计算耗时
    elapsed_time = time.time() - start_time
    minutes = int(elapsed_time // 60)
    seconds = int(elapsed_time % 60)
    
    # 输出统计
    print("\n" + "=" * 60)
    print("📊 处理完成统计")
    print("=" * 60)
    print(f"✅ 成功：{success_count} 张")
    print(f"❌ 失败：{failed_count} 张")
    print(f"⏱️  耗时：{minutes}分{seconds}秒")
    print(f"📈 成功率：{success_count/total*100:.1f}%")
    
    # 保存失败记录
    if failed_list:
        failed_log_path = os.path.join(OUTPUT_FOLDER, 'failed_invoices.json')
        with open(failed_log_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(failed_list, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        print(f"📋 失败记录已保存：{failed_log_path}")
    
    # 生成报告
    report_path = os.path.join(OUTPUT_FOLDER, '处理报告.txt')
    with open(report_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(f"发票批量识别报告\n")
        f.write(f"生成时间：{datetime.now()}\n")
        f.write(f"输入文件夹：{INPUT_FOLDER}\n")
        f.write(f"输出文件夹：{OUTPUT_FOLDER}\n")
        f.write(f"总数量：{total}\n")
        f.write(f"成功：{success_count}\n")
        f.write(f"失败：{failed_count}\n")
        f.write(f"耗时：{minutes}分{seconds}秒\n")
        f.write(f"成功率：{success_count/total*100:.1f}%\n")
    print(f"📄 处理报告已保存：{report_path}")
    
    print("=" * 60)
    print("🎉 全部完成！")
    print("=" * 60)

if __name__ == '__main__':
    process_batch()

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📦 安装依赖

# 安装 poocr
pip install poocr

# 安装进度条
pip install tqdm

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🛠️ 使用步骤

第 1 步：准备发票

创建文件夹：

project/
├── invoices/          # 放发票这里
│   ├── invoice1.pdf
│   ├── invoice2.jpg
│   └── ...
├── output/            # 结果输出这里
└── batch_process.py   # 脚本

第 2 步：配置密钥

Windows：

setx TENCENT_SECRET_ID "你的 SecretId"
setx TENCENT_SECRET_KEY "你的 SecretKey"

Mac/Linux：

export TENCENT_SECRET_ID="你的 SecretId"
export TENCENT_SECRET_KEY="你的 SecretKey"

第 3 步：运行脚本

python batch_process.py

第 4 步：查看结果

输出：

============================================================
🚀 发票批量识别开始
============================================================
✅ 创建输出文件夹：./output
📁 找到 1000 张发票
------------------------------------------------------------
处理进度：100%|████████████████| 1000/1000 [30:15<00:00, 1.83 秒/张]
============================================================
📊 处理完成统计
============================================================
✅ 成功：983 张
❌ 失败：17 张
⏱️  耗时：30 分 15 秒
📈 成功率：98.3%
📋 失败记录已保存：./output/failed_invoices.json
📄 处理报告已保存：./output/处理报告.txt
============================================================
🎉 全部完成！
============================================================

打开 Excel：983 张发票信息整整齐齐。

查看失败记录：17 张发票需要手动处理。

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💡 进阶功能

功能 1：邮件通知

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def send_email_notification(success_count, failed_count, total):
    """发送邮件通知"""
    subject = "发票批量识别完成"
    body = f"""
    发票识别完成！
    
    总数量：{total}
    成功：{success_count}
    失败：{failed_count}
    成功率：{success_count/total*100:.1f}%
    
    请查收附件中的 Excel 文件。
    """
    
    msg = MIMEText(body, 'plain', 'utf-8')
    msg['Subject'] = subject
    msg['From'] = 'sender@example.com'
    msg['To'] = 'receiver@example.com'
    
    # 发送邮件（配置 SMTP 服务器）
    # server = smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587)
    # server.send_message(msg)
    
    print("📧 邮件通知已发送")

功能 2：定时任务

Windows 任务计划程序：

1. 打开任务计划程序
2. 创建基本任务
3. 设置每天下午 4 点
4. 选择脚本：batch_process.py
5. 完成

效果：每天自动处理新发票。

功能 3：多进程加速

from multiprocessing import Pool

def process_file(file_path):
    """处理单个文件"""
    return recognize_single_invoice(file_path, OUTPUT_FOLDER)

if __name__ == '__main__':
    files = get_invoice_files(INPUT_FOLDER)
    
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(process_file, files)
    
    success_count = sum(1 for r in results if r[0])
    failed_count = len(files) - success_count

效果：4 进程并行，速度提升 3-4 倍。

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📊 性能对比

发票数量	单线程	4 进程	提升
100 张	3 分钟	1 分钟	3 倍
500 张	15 分钟	5 分钟	3 倍
1000 张	30 分钟	10 分钟	3 倍
5000 张	150 分钟	50 分钟	3 倍

建议：

• 100 张以内：单线程足够
• 500-1000 张：4 进程
• 5000 张以上：8 进程 + 分批处理

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