Extraire des données de factures avec Python : Guide complet

Points clés :

• Python peut vous aider à automatiser l'extraction de données à partir de factures, mais il n'existe pas de solution universelle.
• Parseur s'appuie sur Python pour extraire les données des factures à votre place.
• Le format PDF n'est pas un format de données, mais une représentation visuelle d'un document papier.

Le format PDF et ses défis pour l'extraction de données

Le format PDF est largement utilisé pour sa capacité à représenter fidèlement des documents papier, tels que les factures, tout en préservant leur mise en forme. Conçu à l'origine pour l'impression, le PDF offre une grande flexibilité de conception.

Cependant, cette flexibilité devient un défi majeur lorsqu'il s'agit d'extraire des données. La structure complexe du PDF rend difficile l'accès aux informations structurées nécessaires au traitement automatisé des données.

Extraire des données d'une facture : Étapes clés

L'extraction de données de factures, généralement au format PDF, implique les étapes suivantes :

1. Définition du schéma de données : Identifiez les informations clés à extraire, telles que le fournisseur, le client, la date, les articles, etc.
2. Conversion d'image en texte (OCR): Si la facture est une image, utilisez un logiciel OCR comme Tesseract pour la convertir en texte.
3. Extraction de texte : Utilisez des techniques telles que les expressions régulières, les modèles visuels ou l'apprentissage automatique pour extraire les données en fonction du schéma défini.
4. Collecte des données : Stockez les données extraites dans un format structuré, tel qu'un fichier CSV ou une base de données.

Définir un schéma de données pour vos factures

Bien que les factures puissent varier en apparence, elles partagent des éléments communs. Un bon point de départ pour définir votre schéma est votre logiciel de comptabilité. Vous pouvez également vous référer à des standards comme schema.org, qui propose un format pour les factures.

Exemple de schéma JSON pour une facture:

{
    "InvoiceNumber": {
        "type": "string",
        "description": "Le numéro de la facture"
    },
    "InvoiceIssueDate": {
        "type": "string",
        "description": "La date de la facture"
    },
    "Items": {
        "type": "array",
        "description": "La liste des articles de la facture",
        "items": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "quantity": {
                    "type": "number",
                    "description": "La quantité de l'article"
                },
                "description": {
                    "type": "string",
                    "description": "La description de l'article"
                },
                "unit_price": {
                    "type": "number",
                    "description": "Le prix unitaire de l'article"
                },
                "price": {
                    "type": "number",
                    "description": "Le prix total de l'article"
                }
            }
        }
    }
}

Convertir une image de facture en texte avec OCR

Si vous avez une image de facture, vous devrez la convertir en texte. La reconnaissance optique de caractères (OCR) est la solution.

Parseur automatise cette étape en détectant si votre document est une image et en utilisant l'OCR pour l'extraire.

Extraire les données de la facture avec Python

Une fois la facture convertie en texte, vous pouvez utiliser Python et des bibliothèques comme pdftotext pour extraire les informations.

Exemple d'extraction de texte avec pdftotext :

import pdftotext

# Charger la facture
with open("invoice.pdf", "rb") as file_handle:
    pdf = pdftotext.PDF(file_handle)

# Afficher le texte de chaque page
for page in pdf:
    print(page)

Techniques d'extraction de données:

• Expressions régulières: Puissantes pour extraire des motifs spécifiques, mais peuvent être fragiles face aux changements de format.
• Modèles visuels: Plus robustes que les expressions régulières, en utilisant la mise en page visuelle pour identifier les informations.
• Apprentissage automatique: Offre une grande précision et flexibilité, mais nécessite un jeu de données important pour l'entraînement.

Exemple d'extraction avec des expressions régulières :

import re

# Charger la facture
with open("invoice.txt", "r") as file_handle:
    invoice = file_handle.read()

# Extraire le numéro de facture
invoice_number = re.search(r"Invoice number: (\w+)", invoice).group(1)
print(invoice_number)

Collecter et exporter les données

Une fois extraites, vous pouvez enregistrer les données dans un format structuré. Python facilite la manipulation des données et l'exportation vers des fichiers CSV ou des bases de données.

Exemple d'exportation de données vers un fichier CSV :

# ... (code d'extraction)

# Afficher l'en-tête CSV
print("InvoiceNumber,TotalAmount")

# ... (code d'extraction du numéro de facture et du montant total)

# Afficher les données au format CSV
print(invoice_number, total_amount, sep=",")

Conclusion

L'extraction de données de factures avec Python est un processus puissant, mais il peut s'avérer complexe et chronophage.

Parseur simplifie ce processus en automatisant les étapes clés et en offrant une interface conviviale.

N'hésitez pas à explorer les fonctionnalités de Parseur pour automatiser vos processus d'extraction de données.

Dernière mise à jour le 16 juillet 2024