这片文章初成于 2019 年 8 月 31 日，当时平台的代码版本是 V1.0.07_001，我的 Chrome 版本是 76.0.3809.132，后文所述的都是在上述情况下完成的。
本文最新修改与 2020 年 2 月 11 日，时过境迁，现在税务平台的代码版本更新到了 V2.0.01_001，我的 Chrome 升级到了 80.0.3987.87，最新版的 Chrome 不再兼容这个老旧的网站，所以如果你的 Chorme 版本太新，无法打开国家税务总局全国增值税发票查验平台，那么以下方法可能需要使用其他浏览器比如 Safari 或 Firefox，笔者使用 Safari 完成了最新版的开发。
由于本人没有涉猎机器学习，验证码识别部分的模型是 Siege Lion 和Y 先生在 2019NCP 期间费尽心力训练成的，在这里衷心向他们表示感谢。
为了保护文章的整体性，2019 年已经完成的部分不做改动，对于 V2.0.01_001 的更新部分也就是 v2.0 版本将写在文章的最后。
前言
这是一篇含金量很高的干货文章，笔者将手把手带领各位一步一步地实现爬取国家税务总局全国增值税发票查验平台（以下简称“查验平台”）。这个想法诞生在 19 年初，当时在做一款通过扫描二维码就可以查验发票的小程序。
当时由于笔者学艺尚浅，没办法模拟请求爬取查验平台，所以最终采用的技术方案是通过 web 自动化测试工具 selenium 控制浏览器去模拟查验步骤，即使这样，开发过程也是困难重重，不过最后笔者和伙伴们成功实现了整套流程，最后开发出的产品口袋发票夺得了包括 2019 微信小程序开发大赛赛区三等奖在内的多个奖项。
但是产品是无法真正上线的，因为通过 selenium 爬虫的方式实在是太消耗性能了，测试结果表明：百度云 4 核 8G 的服务器只能同时服务 10 人以内。
笔者一直不甘心，暗自下定决心：一定要实现模拟请求爬取。
那么闲话少说，我们开始吧。
查一张发票
第一步肯定是分析查验平台整体的逻辑，所以我们首先来真实地查验一张发票。
这里笔者使用的是 Chrome 76.0.3809.132，是本文发布时的最新版本。
- 这里我找到了一张发票，首先输入发票号码
我发现：当我的光标移动到发票号码输入框时发票代码右侧出现了一个对勾，这说明在发票代码失焦的时候会检测发票代码正确性，然后给用户一个反馈。
这是我在京东买书的发票，是在北京开具的，这里可以了解一下发票号码的含义：百度百科 - 接下来我们继续输入发票号码
有趣的事情出现了，发票号码失焦之后下面突然出现了验证码，这里我们得出结论：验证码请求的时机是在发票号码失焦之后 - 继续输入开票日期和校验码后六位
此时查验按钮还不可点击 - 输入验证码
此时我们了解到税务总局的验证码含有中文和英文，并且需要根据颜色指示输入，让我们多刷新几次验证码。
我刷新了 n 次之后发现：验证码提示只有 4 种情况：输入全部、黄色、红色、蓝色
查验按钮在所有信息填写完之后出现 - 最后点击查验即可得到发票的真伪和详细信息
查看获取验证码的请求
- 我将网页刷新然后 F12 打开 Chrome 的调试工具，点击 Network 然后将列表清空。
- 接下来我们重复刚才查验发票的操作，直到失焦发票号码输入框，然后观察验证码是怎么来的。
此时我们发现了验证码的请求，看一下详细信息。
这是一个 jQuery 发起的请求，笔者对 jQuery 了解的不深，不过我们继续看请求参数：
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| callback | 固定值 |
| fpdm | 发票代码 |
| fphm | 发票号码 |
| r | 看起来像是个用来签名的随机数 |
| v | 应该是版本号 是个固定值 |
| nowtime | 请求发起时的时间 |
| area | 简单猜测和地区有关系 |
| publickey | 签名（我们需要破解的东西） |
| _ | 不知道这是什么 |
那么现在我们的目标很明确了，找到 publickey 的计算方法。
让我们来利用 Chrome 调试工具的动作追踪功能，首先定位发票号码的输入框，然后打开这个项目
下面的 blur 指的就是失焦操作，我们看到有面有一个 js 文件，打开它，并点击左下角格式化。
这里有必要说明一下，这个文件叫做“VM54403”并不是说真的有这么一个文件，而是说这个文件是由其他的 js 代码解码而来的虚拟文件。
$('#fphm').blur(function() {
var fphm = $("#fphm").val().trim();
if (fphm.length != 0 && fphm.length < 8) {
ahmch(fphm)
}
var fpdm = $("#fpdm").val().trim();
afcdm(fpdm);
acb(fplx)
});
这里有 3 个函数 ahmch、afcdm、acb，我们不清楚它们的作用，那么我们来利用调试工具的断点来执行语句。
加下来我们发现 fpdm 长度大于 8，ahmch 不执行，那我们就先不管。
afcdm 函数是核心函数之一，它有打断篇幅在检测 fpdm 的合法性。
- 第 13 行：
var swjginfo = getSwjg(fpdm, 0);
这里出现了 getSwjg 函数，这是一个很重要的函数，我们来看看它是做什么的，定位断点到 13 行，然后 F8 执行到断点，我们得到了 getSwjg 函数的代码：
function getSwjg(fpdm, ckflag) {
var flag = "";
eval(function(p, a, c, k, e, d) {
e = function(c) {
return (c < a ? "" : e(parseInt(c / a))) + ((c = c % a) > 35 ? String.fromCharCode(c + 29) : c.toString(36))
}
;
if (!''.replace(/^/, String)) {
while (c--)
d[e(c)] = k[c] || e(c);
k = [function(e) {
return d[e]
}
];
e = function() {
return '\\w+'
}
;
c = 1;
}
;while (c--)
if (k[c])
p = p.replace(new RegExp('\\b' + e(c) + '\\b','g'), k[c]);
return p;
}('24 X=[{\'7\':\'12\',\'8\':\'13\',\'6\':\'0://3.G.4.2.1:5\',\'9\':\'0://3.G.4.2.1:5\'},{\'7\':\'14\',\'8\':\'Y\',\'6\':\'0://3.L.2.1:5\',\'9\':\'0://3.L.2.1:5\'},{\'7\':\'1j\',\'8\':\'1g\',\'6\':\'0://3.U.4.2.1\',\'9\':\'0://3.U.4.2.1\'},{\'7\':\'1k\',\'8\':\'1f\',\'6\':\'0://3.K.4.2.1:5\',\'9\':\'0://3.K.4.2.1:5\'},{\'7\':\'1a\',\'8\':\'18\',\'6\':\'0://3.R.4.2.1:5\',\'9\':\'0://3.R.4.2.1:5\'},{\'7\':\'1e\',\'8\':\'1h\',\'6\':\'0://3.m.4.2.1:5\',\'9\':\'0://3.m.4.2.1:5\'},{\'7\':\'1c\',\'8\':\'1b\',\'6\':\'0://3.q.2.1:5\',\'9\':\'0://3.q.2.1:5\'},{\'7\':\'1d\',\'8\':\'17\',\'6\':\'0://3.j.4.2.1:d\',\'9\':\'0://3.j.4.2.1:d\'},{\'7\':\'19\',\'8\':\'1l\',\'6\':\'0://3.f-n-
//省略部分乱码
)
var dqdm = null;
var swjginfo = new Array();
if (fpdm.length == 12) {
dqdm = fpdm.substring(1, 5)
} else {
dqdm = fpdm.substring(0, 4)
}
if (dqdm != "2102" && dqdm != "3302" && dqdm != "3502" && dqdm != "3702" && dqdm != "4403") {
dqdm = dqdm.substring(0, 2) + "00"
}
for (var i = 0; i < citys.length; i++) {
if (dqdm == citys[i].code) {
swjginfo[0] = citys[i].sfmc;
if (flag == 'debug') {} else {
swjginfo[1] = citys[i].Ip + "/WebQuery";
swjginfo[2] = dqdm
}
break
}
}
return swjginfo;
}
观察这个函数，我们发现它的作用是根据 fpdm 查询信息。其中有一段加密混淆的 js 代码，我们利用一个工具网站解密。
JavaScript Eval Encode/Decode
将 eval 函数和其中的代码拷贝进去，然后点击解密，我们得到一个 js 对象：
var citys = [{
'code': '1100',
'sfmc': '北京',
'Ip': 'https://fpcy.beijing.chinatax.gov.cn:443',
'address': 'https://fpcy.beijing.chinatax.gov.cn:443'
},
{
'code': '1200',
'sfmc': '天津',
'Ip': 'https://fpcy.tjsat.gov.cn:443',
'address': 'https://fpcy.tjsat.gov.cn:443'
},
{
'code': '1300',
'sfmc': '河北',
'Ip': 'https://fpcy.hebei.chinatax.gov.cn',
'address': 'https://fpcy.hebei.chinatax.gov.cn'
},
//省略后面的数据
这是我们需要的数据。
接下来我们回到 afcdm 函数，又发现了 28 行出现了关键的代码：
fplx = alxd(fpdm);
这里调用了一个 alxd 函数对发票类型进行处理。
function alxd(a) {
var b;
var c = "99";
if (a.length == 12) {
b = a.substring(7, 8);
for (var i = 0; i < code.length; i++) {
if (a == code[i]) {
c = "10";
break
}
}
if (c == "99") {
if (a.charAt(0) == '0' && a.substring(10, 12) == '11') {
c = "10"
}
if (a.charAt(0) == '0' && (a.substring(10, 12) == '04' || a.substring(10, 12) == '05')) {
c = "04"
}
if (a.charAt(0) == '0' && (a.substring(10, 12) == '06' || a.substring(10, 12) == '07')) {
c = "11"
}
if (a.charAt(0) == '0' && a.substring(10, 12) == '12') {
c = "14"
}
}
if (c == "99") {
if (a.substring(10, 12) == '17' && a.charAt(0) == '0') {
c = "15"
}
if (c == "99" && b == 2 && a.charAt(0) != '0') {
c = "03"
}
}
} else if (a.length == 10) {
b = a.substring(7, 8);
if (b == 1 || b == 5) {
c = "01"
} else if (b == 6 || b == 3) {
c = "04"
} else if (b == 7 || b == 2) {
c = "02"
}
}
return c
}
我们得到了根据 fpdm 计算 fplx 的函数。
继续观察 afcdm 函数，103 行出现了请求验证码的函数：getYzmXx
这个文件都是控制验证码请求的，所以我们将它保存下来。
function getYzmXx() {
show_yzm = "1";
var fpdm = $("#fpdm").val().trim
var swjginfo = getSwjg(fpdm, 0);
var url = swjginfo[1] + "/yzmQuery";
var nowtime = showTime().toString();
var fpdmyzm = $("#fpdm").val().trim();
var fphmyzm = $("#fphm").val().trim();
var kjje = $("#kjje").val().trim();
var rad = Math.random();
var area = swjginfo[2];
var param = {
'fpdm': fpdmyzm,
'fphm': fphmyzm,
'r': rad,
'v': VVV,
'nowtime': nowtime,
'area': area,
'publickey': $.ckcode(fpdmyzm, nowtime)
};
$.ajaxSetup({
cache: false
});
yzmFlag = 1;
$.ajax({
type: "post",
url: url,
data: param,
dataType: "jsonp",
jsonp: "callback",
success: function(jsonData) {
//处理返回代码省略
},
timeout: 5000,
error: function(XMLHttpRequest, textStatus, errorThrown) {
if (retrycount == 9) {
jAlert("系统繁忙，请稍后重试!", "提示")
} else {
retrycount = retrycount + 1;
getYzmXx()
}
}
});
yzmWait = 2;
yzmTime($('#yzm_img'))
}
这部分代码很好懂，我们来删减一下：
function getYzmXx() {
var fpdm = $("#fpdm").val().trim();
var swjginfo = getSwjg(fpdm, 0);
var url = swjginfo[1] + "/yzmQuery";
var nowtime = showTime().toString();
var fpdmyzm = $("#fpdm").val().trim();
var fphmyzm = $("#fphm").val().trim();
var rad = Math.random();
var area = swjginfo[2];
var param = {
'fpdm': fpdmyzm,
'fphm': fphmyzm,
'r': rad,
'v': VVV,
'nowtime': nowtime,
'area': area,
'publickey': $.ckcode(fpdmyzm, nowtime)
};
$.ajax({
type: "post",
url: url,
data: param,
dataType: "jsonp",
jsonp: "callback",
success: function(jsonData) {
//处理成功返回省略
}
});
}
function showTime() {
var myDate = new Date();
var time = myDate.getTime();
return time
}
模拟验证码请求
getYzmXx
def getYzmXx(VVV, fpdm, fphmyzm):
'''
VVV:系统版本号
fpdm：发票代码
fphmyzm：发票号码
'''
swjginfo = getSwjg(fpdm, 0)
url = swjginfo[1] + "/yzmQuery"
nowtime = showTime()
rad = random.random()
area = swjginfo[2]
param = {
'fpdm': fpdm,
'fphm': fphmyzm,
'r': rad,
'v': VVV,
'nowtime': nowtime,
'area': area,
'publickey': ckcode(fpdm, nowtime)
}
s=requests.session()
s.headers['user-agent']="Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36"
resp=s.post(url,data=param)
res=json.loads(resp.text)
return res,s
由于查验平台使用 cookie，所以我们使用了 requests 库中的 session 来自动维持会话。
getSwjg
接下来我们需要实现那个查询信息的函数：getSwjg
def getSwjg(fpdm, ckflag):
citys = [
{
'code': '1100',
'sfmc': '北京',
'Ip': 'https://fpcy.beijing.chinatax.gov.cn:443',
'address': 'https://fpcy.beijing.chinatax.gov.cn:443'
},
{
'code': '1200',
'sfmc': '天津',
'Ip': 'https://fpcy.tjsat.gov.cn:443',
'address': 'https://fpcy.tjsat.gov.cn:443'
},
//省略部分数据
]
swjginfo = []
if len(fpdm) == 12:
dqdm = fpdm[1:5]
else:
dqdm = fpdm[0:4]
if dqdm != "2102" and dqdm != "3302" and dqdm != "3502" and dqdm != "3702" and dqdm != "4403":
dqdm = dqdm[0:2]+"00"
for city in citys:
if dqdm == city["code"]:
swjginfo.append(city["sfmc"])
swjginfo.append(city["Ip"] + "/WebQuery")
swjginfo.append(dqdm)
break
return swjginfo
这个很简单，照搬 js 就可以了。
分析签名
这是第一堵高墙，我们模拟请求中的签名算法 ckcode，继续使用调试工具找到 ckcode 的代码。
!function(n) {
var e, r = function(n, r) {
return e = "402880bd5c76166f015c903ee811504e",
n << r | n >>> 32 - r
}, c = function(n, r, c) {
return e = "402880bd5c76166",
n & c | r & ~c
};
n.extend({
ck: function(e, t, p, u, y, o) {
var d, i = c(t, e, p), f = n.encrypt(e), g = n.encrypt(u + y), a = r(e, t);
i = 2147483648 & e,
i += 2147483648 & t,
i += d,
i += d = 1073741824 & I,
a = i = n.encrypt(e) + n.bs.encode(n.encrypt(t)) + p;
var b = n.gen(i, a)
, v = n.encrypt(f) + g
, j = n.gen(b + n.gen(e, a) + v, g);
return n.prijm(e, t, p, u, y, o, j)
},
ckcode: function(e, r) {
var c = n.encrypt(e + r)
, t = n.encrypt(e) + n.bs.encode(n.encrypt(r))
, p = n.gen(t, c)
, u = n.encrypt(c)
, y = n.gen(p + n.gen(e, t) + u, t);
return n.pricd(e, r, y)
}
})
}(jQuery);
我们得到了这样一个文件，接下来我们要实现两个算法 ck（后面一定用的到）和 ckcode，但是我们遇到了阻碍，ck 和 ckcode 包含了另外 5 个函数：encrypt、encode、gen、prijm、pricd
破解加密算法
encrypt
通过调试工具找到源码，通过观察我们发现 encrypt 函数加密过程中所有的字函数都在这份文件中，那么我们直接通过 python 执行 js 就可以了，这个函数很好解决。
首先确保安装了 PyExecJS
pip3 install PyExecJS
编写脚本：
def encrypt(n):
js=r'''
var r = function (n, r) {
return n << r | n >>> 32 - r
},
t = function (n, r) {
var t, e, u, o, I;
return u = 2147483648 & n, o = 2147483648 & r, t = 1073741824 & n, e = 1073741824 & r, i = (1073741823 & n) + (1073741823 & r), t & e ? 2147483648 ^ i ^ u ^ o : t | e ? 1073741824 & i ? 3221225472 ^ i ^ u ^ o : 1073741824 ^ i ^ u ^ o : i ^ u ^ o
},
e = function (n, r, t) {
return n & r | ~n & t
},
u = function (n, r, t) {
return n & t | r & ~t
},
o = function (n, r, t) {
return n ^ r ^ t
},
//部分js代码省略
return (l(s) + l(d) + l(v) + l(S)).toLowerCase()
};
'''
ctx = execjs.compile(js)
return ctx.call("encrypt",n)
在 Chorme 的控制台调用一下原版的函数，核对一下算法有没有问题：
$.encrypt("qwer")
"962012d09b8170d912f0669f6d7d9d07"
然后执行 python 脚本：
MacBook-Pro-2:py bbfat$ python3 encrypt.Py
962012d09b8170d912f0669f6d7d9d07
OK!
encode
和 encrypt 基本一样。
def encode(r):
js=r'''
var n = "=",
h = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/";
var t=function(r, t) {
var e = h.indexOf(r.charAt(t));
if (-1 === e) throw "Cannot decode encrypt";
return e
},
e = function(r, t) {
var e = r.charCodeAt(t);
if (e > 255) throw "INVALID_CHARACTER_ERR: DOM Exception 5";
return e
},
encode = function (r) {
var t, a, c = [],
o = (r = String(r)).length - r.length % 3;
if (0 === r.length) return r;
for (t = 0; t < o; t += 3) a = e(r, t) << 16 | e(r, t + 1) << 8 | e(r, t + 2), c.push(h.charAt(a >> 18)), c.push(h.charAt(a >> 12 & 63)), c.push(h.charAt(a >> 6 & 63)), c.push(h.charAt(63 & a));
switch (r.length - o) {
case 1:
a = e(r, t) << 16, c.push(h.charAt(a >> 18) + h.charAt(a >> 12 & 63) + n + n);
break;
case 2:
a = e(r, t) << 16 | e(r, t + 1) << 8, c.push(h.charAt(a >> 18) + h.charAt(a >> 12 & 63) + h.charAt(a >> 6 & 63) + n)
}
return c.join("")
};
'''
ctx = execjs.compile(js)
return ctx.call("encode",r)
gen
拿到源码之后分析一下，gen 这个算法稍微有点麻烦。
首先是 n 函数
var n = function() {
var e = window.innerWidth || document.documentElement.clientWidth || document.body.clientWidth
, n = window.innerHeight || document.documentElement.clientHeight || document.body.clientHeight;
if (e * n <= 12e4)
return !0;
var c = window.screenX
, r = window.screenY;
return c + e <= 0 || r + n <= 0 || c >= window.screen.width || r >= window.screen.height
}
它写了个奇怪的逻辑，不过我发现它不接受参数，那就意味着它很可能只是一个定值，在 console 中运行一下。
这里有一个小技巧我们直接在函数前加一个!它就会被当作表达式执行。
可以看到它的值的确是定值 false。
接下来是 c 函数，它麻烦的地方在于它调用了几次 encrypt 函数，不过通过观察我们看到它的几个运算结果也是固定的，所以我们直接手动将数据算出来即可。这里一定要仔细，笔者最后一个 bug 就是这里的一个值算错了
c = function (c) {
wzwschallenge = "bba95d42cb1f78da172b87b909af0b3c", wzwschallengex = "cmhyZXdyY2hi", encoderchars = "8c7ff3d6144ced934021f6c1268bbe65315206d77ee9621c7e3aaa1df14c96fe";
var t, h, o, d, i, a;
for (o = c.length, h = 0, t = ""; h < o;) {
if (d = 255 & c.charCodeAt(h++), h == o) {
t += encoderchars.charAt(d >> 2), t += encoderchars.charAt((3 & d) << 4), t += "==";
break
}
if (i = c.charCodeAt(h++), h == o) {
t += encoderchars.charAt(d >> 2), t += encoderchars.charAt((3 & d) << 4 | (240 & i) >> 4), t += encoderchars.charAt((15 & i) << 2), t += "=";
break
}
a = c.charCodeAt(h++), t += encoderchars.charAt(d >> 2), 3 & d, (3 & d) << 4, 240 & i, (240 & i) >> 4, (3 & d) << 4 | (240 & i) >> 4, t += encoderchars.charAt((3 & d) << 4 | (240 & i) >> 4), t += encoderchars.charAt((15 & i) << 2 | (192 & a) >> 6), t += encoderchars.charAt(63 & a)
}
var w = 0;
return n() || (w = r(wzwschallenge, wzwschallengex)), t + w
},
r 函数很简单，直接复制。然后是 gen 函数。
这里也有一个坑，gen 函数最后有一个 3 元运算，结果可能有两种情况，笔者没有摸透这个判断条件，索性直接写了两个版本的 gen：gen 和 gen_s，后面准备通过调试选择该用哪一个。
def gen(n, c):
d = encrypt(n)
i = encrypt(n)+c
h = "402880bd5c76166f015c903ee811504e"
return encrypt(d+i+h).upper()
def gen_s(n, c):
o = str(len(n))
d = encrypt(n)
i = encrypt(n)+c
h = "402880bd5c76166f015c903ee811504e"
return encrypt(d + i + h + o).upper()
最后是 moveTo 函数：
def moveTo(n):
return encrypt(ctx.call("c", n))
至此 gen 函数解决了。
prijm 和 pricd
这两个函数非常相似，都是对地区代码进行运算，我们直接用 python 翻译 js 就行了，这俩函数会用到之前的函数。
有一点需要注意，js 中出现了很多这样的代码：
m = e.encrypt(r + e.moveTo(m)).toUpperCase(),
"0" == swjgmcft && (m = e.encrypt(r + e.moveTo(m) + r).toUpperCase());
我们需要理解 m 是怎么计算出来的，第一行很好理解，第二行的“"0" == swjgmcft”通过在 console 里运行我们发现，这个是真值，所以后面的语句会执行，m 会再运算赋值一次。
翻译成 python 是这样子：
m = encrypt(r + moveTo(m)).upper()
m = encrypt(r + moveTo(m) + r).upper()
那么现在我们已经把 5 个加密函数都搞定了，可以开始请求了！
请求验证码
我们将 getYzmXx 的 python 版本补全然后运行，得到了验证码的 json 数据包：
{
"key1": //省略验证码图片的base64,
"key2": "2019-08-30 09:42:55",
"key3": "d19b533f223d9b04fdeee8511ed485f6",
"key4": "01",
"key5": "2"
}
接下来我们稍微加工一下 getYzmXx 函数，分析原版的 getYzmXx 函数，我们可以知道 key4 指明了验证码的颜色，所以我们添加几行代码：
res["key1"] = "data:image/png;base64,"+res["key1"]
if res['key4'] == "00":
res['key4'] = ""
elif res['key4'] == "01":
res['key4'] = "红色"
elif res['key4'] == "02":
res['key4'] = "黄色"
elif res['key4'] == "03":
res['key4'] = "蓝色"
这样函数返回的数据包可以直接显示颜色。
模拟查验请求
下面我们就来进行最关键的一步：模拟查验请求。
还是老办法，先看 js，我们找到请求参数：
param = {
'fpdm': fpdm,
'fphm': fphm,
'kprq': kprq,
'fpje': kjje,
'fplx': fplx,
'yzm': yzm,
'yzmSj': yzmSj,
'index': jmmy,
'area': area,
'publickey': $.ck(fpdm, fphm, kprq, kjje, yzmSj, yzm)
}
简单分析可以得出：yzmSj 是验证码时间（在验证码数据包里有），index 是验证码数据包中的 key3，最后又是一个签名，好在我们已经搞定了。
def check(session,fpdm,fphm,kprq,kjje,yzm,yzm_keys):
'''
session:会话对象
fpdm:发票代码
fphm:发票号码
kprq:开票日期
kjje:开票金额或校验码后六位
yzm:验证码
yzm_keys:验证码数据包
'''
dmchek = getSwjg(fpdm, 1)
area = dmchek[2]
fplx=alxd(fpdm)
if fplx == "01" or fplx == "02" or fplx == "03":
index = kjje.index(".");
if index > 0:
arr = kjje.split(".");
if arr[1] == "00" or arr[1] == "0":
kjje = arr[0]
elif arr[1][1]== "0":
kjje = arr[0] + "." + arr[1][0]
sjip = dmchek[1]
url = sjip + "/vatQuery"
param = {
"callback":"jQuery110207235993437777108_1567158341877",
'key1': fpdm,
'key2': fphm,
'key3': kprq,
'key4': kjje,
'fplx': fplx,
'yzm': yzm,
'yzmSj':yzm_keys["key2"],
'index': yzm_keys["key3"],
'area': area,
'publickey': ck(fpdm, fphm, kprq, kjje,"", yzm)
}
resp=requests.post(url,data=param).text
tmp=resp.split("(")[1]
return json.loads(tmp[:-1])
测试
接下来我们写一个脚本，调用所有函数进行一次测试：
from yzm import *
from check import *
yzm_keys,s=getYzmXx('V1.0.07_001','011001900311','42558341')
print(yzm_keys["key1"]+'\n'+yzm_keys['key4'])
yzm=input("输入验证码:")
print(check(s,"011001900311","42558341","20190829","643785",yzm,yzm_keys))
当然到这里还不够完美，我还没有写解析结果数据的部分，并且这个版本验证码是需要手动输入的，接下来我会尝试通过 orc 的方式识别验证码。
2020 年 2 月 11 日更新 v2.0
这部分内容是针对 V2.0.01_001 版本的更新，并且加入了验证码识别模块。
这里就简单说一下发票平台从 V1.0.07_001 到 V2.0.01_001 有什么具体的变化：
-
请求验证码接口修改
原本请求验证码是一个
POST请求，在V2.0.01_001中改成了一个由JQuery发起的GET请求，其他参数和加密算法不变。 -
验证码请求增加了频率限制
查验平台以前的验证码接口一直不稳定，经常遇到
404，此次更新之后稳定了许多，但是增加了一个验证码请求频率的限制，起初我以为是对 ip 进行限制，后来实验发现是对回话进行限制，也就是说我们每请求一次验证码重新开启一个回话就可以避免被限制。
这是 v2.0 的项目目录：
.
├── README.md
├── main.py //测试脚本
├── predictCaptcha //验证码识别模块
│ ├── __pycache__
│ ├── model
│ ├── picProcess.py
│ └── sdk.py
├── requirements.txt
├── scripts //查验用到的主要逻辑和算法
│ ├── __pycache__
│ ├── check.py
│ ├── ck.py
│ ├── encode.py
│ ├── encrypt.py
│ ├── fplx.py
│ ├── gen_moveTo.py
│ ├── getSwjg.py
│ ├── json
│ ├── pricd_prijm.py
│ └── yzm.py
├── temp //验证码临时存储目录
│ └── README.md
└── venv
├── bin
├── include
├── lib
└── pyvenv.cfg
主要来看一下 main.py：
from scripts.yzm import getYzmXx
from predictCaptcha.picProcess import get_aim_letters
from scripts.check import check
import time
def checkInvoice(fpdm, fphm, kprq, kjje):
# res = None
# while res is None or res.get("key1") != "001":
yzm_keys, s = getYzmXx('V2.0.01_001', fpdm, fphm)
yzm = get_aim_letters(yzm_keys)
res = check(s, fpdm, fphm, kprq, kjje, yzm, yzm_keys)
return res
if __name__ == "__main__":
count = 0
success = 0
t0 = time.time()
while True:
count += 1
res = checkInvoice('011001900411', '61636940', "20190929", "712285")
if res["key1"] == "001" or res["key1"] == "002":
success += 1
print("序号:%d\t平均用时:%.2f\t识别率:%.2f" % (count, (time.time() - t0) / count, (float(success) / count) * 100))
这里简单解释一下 check 函数返回的字典中 key1 的含义：
001查验成功002此发票本日已超过查验次数（一张发票一天最多可以查 5 次）008验证码错误
通过以上信息，就可以完成发票查验的整个过程。由于模型不是使用发票平台生成的验证码训练而来的，而是另一个相似的数据集，所以准确率不是很高。
通过以上脚本，我测试了 171 组数据：
序号:171 平均用时:6.59 识别率:22.22
每一次查验的时间包括了两次网络请求和识别，网络请求平均消耗 3 秒左右，识别平均消耗 3.2 秒，粗略估算一下，这样能得出一张发票的正确结果的时间大概是 30 秒左右，这个速度还有待提高，我简单分析了一下，可提高的方向有两个：
- 减少识别时间
- 增加识别率
以后我会将这个项目继续完善下去，再次感谢 Siege Lion 和Y 先生两位伙伴，没有他们这个就没有现在的验证码识别功能。
⚠️ 注意：本项目未经本人允许不得用于商业目的。如有需要请联系：bbfat3047@qq.com
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