学习轨道报销明细这个xlsx，然后学习滴滴出行行程单这个pdf，我每个月都要手动把滴滴出行行程单填入...

Question

学习轨道报销明细这个xlsx，然后学习滴滴出行行程单这个pdf，我每个月都要手动把滴滴出行行程单填入报销明细这个xlsx，给我写个网页自动填入，或者让ai帮我识别后填入之类的，好好思考解决这个问题

Answer 1

下面给你一个完整的思路，帮助你从「滴滴出行行程单 PDF」中自动读取行程、金额等信息，并写入到「轨道交通费报销明细.xlsx」中，最终实现一键/自动化处理。整体流程可以分为以下几步：

1. 解析 PDF 行程单：提取关键信息

文本或表格提取
- 如果 PDF 里是可复制的文字（非纯图片），那么可以使用 Python 的 pdfplumber / PyPDF2 / camelot-py 等库，从 PDF 中按表格或按行提取内容。
- 如果 PDF 是图片形式的扫描件，需要先用 OCR（例如 pytesseract）识别文字，然后再进行后续的表格解析逻辑。
识别每一行行程
- 滴滴行程单一般会包含：
  - 序号
  - 车型
  - 上车时间
  - 城市
  - 起点/终点
  - 里程
  - 金额
- 通过正则或字符串操作，将上述字段分离出来并存储在一个数据结构中（例如：Python 的 list[dict]，每个 dict 存一条行程信息）。
数据清洗
- 去掉无用的空格、换行等。
- 确保提取到的日期、金额等转成标准的数据类型（日期可以转 datetime.date 或字符串，金额可以转 float）。

2. 写入 Excel「报销明细」：匹配并填写相应字段

定位 Excel 模板中对应字段
- 先查看你的「轨道交通费报销明细.xlsx」，里面一般会有如下列：
  - 乘车日期 / 乘车时间
  - 出发地 / 目的地
  - 费用（金额）
  - 里程
  - 车型 / 备注
- 看看你的表格是如何安排的：是每一行记录一笔？还是还有别的合并单元格？是否有固定表头？
- 在代码里，你可以用 openpyxl 打开该 Excel，再定位到具体工作表和单元格。

遍历「提取到的行程信息」并插入到 Excel 对应行

比如用 openpyxl 对应操作：

python
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('轨道交通费报销明细.xlsx')
ws = wb.active  # 或者 wb['Sheet1'] 按需选择

current_row = 2  # 假设第1行是表头，从第2行开始填写
for item in extracted_info:  # extracted_info 就是从 PDF 得到的行程列表
    ws.cell(row=current_row, column=1).value = item['上车时间']  # 乘车日期
    ws.cell(row=current_row, column=2).value = item['起点']
    ws.cell(row=current_row, column=3).value = item['终点']
    ws.cell(row=current_row, column=4).value = item['车型']
    ws.cell(row=current_row, column=5).value = item['里程']
    ws.cell(row=current_row, column=6).value = item['金额']
    ws.cell(row=current_row, column=7).value = item['城市']
    # ...看你的明细表还有哪些列就一并写入
    current_row += 1

wb.save('轨道交通费报销明细-自动填写后.xlsx')

填写完后，你会得到一个新的 Excel 文件（或直接覆盖原文件）。

3. 打造一个可视化/网页交互界面

如果你想做成一个“网页上传 PDF 一键输出填好的 Excel”的小型应用，可以做以下工作：

后端：Python + Flask
- 在 Flask 项目里写一个 /upload 接口。
- 用户在网页里上传 PDF，服务器端收到文件后，先把 PDF 暂存到本地，然后运行上面提到的 PDF 解析逻辑和 Excel 写入逻辑。
- 最后返回给用户一个可下载的“已填写完成的 Excel”文件。
前端：一个简易的 HTML 上传表单
- 可以用最简单的 <form> + <input type="file"> + 提交按钮。
- 提交到 Flask /upload 路由。
- 服务器处理后，将生成的 Excel 文件以附件的方式返回给浏览器进行下载。

示例伪代码（Flask）：

python
import os
import uuid
import pdfplumber
from flask import Flask, request, send_file
from openpyxl import load_workbook

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET'])
def index():
    return '''
    <html>
      <body>
        <h1>滴滴出行行程单 -> 报销明细</h1>
        <form action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data">
          <p>上传滴滴行程单PDF：<input type="file" name="pdf_file"></p>
          <p>上传报销明细Excel：<input type="file" name="excel_file"></p>
          <p><input type="submit" value="开始处理"></p>
        </form>
      </body>
    </html>
    '''

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    pdf_file = request.files['pdf_file']
    excel_file = request.files['excel_file']
    # 临时保存
    pdf_path = os.path.join('/tmp', f"{uuid.uuid4()}.pdf")
    excel_path = os.path.join('/tmp', f"{uuid.uuid4()}.xlsx")
    pdf_file.save(pdf_path)
    excel_file.save(excel_path)

    # 读取PDF提取行程信息 (示意)
    extracted_info = parse_pdf(pdf_path)  # 你写的自定义函数
    # 写入Excel
    new_excel_path = fill_excel_with_info(excel_path, extracted_info)  # 你写的自定义函数
    
    # 返回处理完的Excel给用户下载
    return send_file(new_excel_path, as_attachment=True, download_name='报销明细-自动填写.xlsx')

def parse_pdf(pdf_path):
    # 用 pdfplumber 或其他方法抽取表格
    extracted_info = []
    with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
        for page in pdf.pages:
            table = page.extract_table()
            if not table:
                continue
            # 这里根据滴滴行程单的表头/格式 解析出有效行
            # 例如：table[0] 是表头，后面是数据行
            # 做一些清洗、类型转换等
            # ...
    return extracted_info

def fill_excel_with_info(excel_path, extracted_info):
    from openpyxl import load_workbook
    wb = load_workbook(excel_path)
    ws = wb.active  # 或按名称选择

    current_row = 2  # 假设第1行为表头
    for item in extracted_info:
        ws.cell(row=current_row, column=1).value = item['上车时间']
        ws.cell(row=current_row, column=2).value = item['起点']
        ws.cell(row=current_row, column=3).value = item['终点']
        ws.cell(row=current_row, column=4).value = item['金额']
        # 按自己需要填写的列来
        current_row += 1

    new_path = excel_path.replace('.xlsx', '-自动填写.xlsx')
    wb.save(new_path)
    return new_path

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这样，你就可以在浏览器里访问 http://127.0.0.1:5000，上传滴滴 PDF 和一个 Excel 模板，点击提交后，就能生成并下载填好的新 Excel。

4. 引入 AI 自动识别改进

表格结构复杂
- 如果滴滴行程单的布局随时间可能变化，有时是纯文本，有时是复杂表格，pdfplumber 等常规解析比较难处理，可以尝试加上 AI OCR（如阿里云/百度云/天翼云的文字识别 API），返回结构化的表格信息。
- 再或者用大模型辅助解析，给大模型一段指令“这是 PDF 每一行里包含的数据，你把它解析成 JSON 结构”，然后对每个 PDF 页面做 Prompt 解析，获取结构化结果。
异常行程识别
- 如果有些行程需要自动添加备注，比如公司规定夜间打车要加特殊备注，可以结合 AI 或者规则，自动判断并填写。
数据校验
- 可以让 AI 或者规则来校验里程、金额、车型等是否合理（例如：同一天多次重复地点往返，金额过高等），从而减少人工对账。

5. 进一步优化与落地建议

自动命名
- 每个月批量处理多个 PDF 时，可以根据月份或出行人自动给输出Excel命名，比如 2025年2月-王维乾-行程报销.xlsx。
自动邮件发送
- 在服务器上做好后端，填写好报销明细的 Excel 文件后，自动通过公司内网邮箱发送到财务，减轻手动传文件的麻烦。
权限与安全
- 如果需要多人使用，注意服务器访问权限和上传文件的安全性。
Docker 部署
- 可以把整套 Python + Flask + openpyxl + pdfplumber + OCR 依赖都封装进 Docker，方便在公司内部服务器落地、便于维护。

总结

借助 Python (pdfplumber / openpyxl 等) 或者前端 + 后端 Web 服务，你可以快速实现一个“小工具/小网站”，自动将「滴滴出行行程单 PDF」的信息导入到「轨道交通费报销明细.xlsx」。如果格式有变动，则需要定期微调 PDF 解析部分。要是想更灵活、更少写规则，可以把大模型/AI OCR 也整合进来，自动识别并输出结构化数据，再填到 Excel 里。

这样就可以彻底摆脱每月重复的手动复制行程数据、手动填写报销明细的麻烦了。

Answer 2

下面给你示例代码，演示如何用 Flask + pdfplumber + openpyxl 构建一个简易网页，实现以下流程：

在浏览器上传「滴滴出行行程单 PDF」和「报销明细 Excel」。
解析 PDF 内容，并将行程信息写入 Excel。
最后自动生成并下载一份新填好的 Excel 给用户。

注意：这只是一个示例，运行时需要在服务器上安装 pdfplumber, openpyxl, Flask 等库。并且需要根据你的 PDF 和 Excel 实际格式做适当调整，尤其是 parse_pdf 和 fill_excel_with_info 函数。

1. 建立项目目录

假设你在某个文件夹下（如 ~/didi_project）创建以下文件结构：

text
didi_project
 ├── app.py                # 主 Flask 程序
 ├── requirements.txt      # Python 依赖清单
 ├── templates
 │    └── index.html       # 前端HTML模板
 └── static
      └── ...              # 如果需要放置一些静态文件，比如CSS/JS

requirements.txt（示例依赖）

text
Flask==2.2.3
pdfplumber==0.7.6
openpyxl==3.1.2
PyPDF2==3.0.1       # 可选，如果你需要更底层的PDF操作
pytesseract==0.3.10 # 如果是图片PDF要OCR才需要

安装依赖：

bash
pip install -r requirements.txt

2. 前端：`templates/index.html`

这是一个简单的HTML页面，用于上传 PDF 和 Excel 文件：

html
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <title>滴滴行程单自动填写</title>
</head>
<body>
    <h1>滴滴出行行程单 -> 报销明细（示例）</h1>

    <form action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data">
        <p>上传滴滴行程单 PDF：
            <input type="file" name="pdf_file" accept=".pdf" required>
        </p>
        <p>上传报销明细 Excel：
            <input type="file" name="excel_file" accept=".xlsx" required>
        </p>
        <button type="submit">开始处理</button>
    </form>
</body>
</html>

3. 后端：`app.py` (Flask 主程序)

下面是一份示例完整代码。你只需要在命令行进入本目录，运行 python app.py 即可。然后在浏览器访问 http://127.0.0.1:5000 即可看到上传页面。

python
import os
import uuid
import pdfplumber

from flask import Flask, request, send_file, render_template
from openpyxl import load_workbook

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET'])
def index():
    """
    显示上传页面
    """
    return render_template('index.html')


@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    """
    处理上传的 PDF 和 Excel：
    1. 解析 PDF 提取行程信息
    2. 写入 Excel
    3. 返回处理后的 Excel 文件给用户下载
    """
    # 获取上传的文件
    pdf_file = request.files['pdf_file']
    excel_file = request.files['excel_file']

    # 临时保存
    pdf_path = os.path.join('tmp', f"{uuid.uuid4()}.pdf")
    excel_path = os.path.join('tmp', f"{uuid.uuid4()}.xlsx")

    # 创建临时文件夹
    os.makedirs('tmp', exist_ok=True)

    pdf_file.save(pdf_path)
    excel_file.save(excel_path)

    # 1. 解析 PDF 得到行程信息
    extracted_info = parse_pdf(pdf_path)

    # 2. 将行程信息填入 Excel
    new_excel_path = fill_excel_with_info(excel_path, extracted_info)

    # 3. 把生成的 Excel 通过 send_file 下载给用户
    return send_file(new_excel_path, as_attachment=True, download_name='报销明细-自动填写.xlsx')


def parse_pdf(pdf_path):
    """
    用 pdfplumber 提取行程信息。
    根据滴滴行程单的实际格式，做相应解析/清洗逻辑。
    返回的 extracted_info 是个列表，列表里每个元素是字典：
    [
      {
        'date': '2025-02-06',
        'start': '回兴|上湾路地铁站3口',
        'end': '渝北区|石盘河地铁站1A口',
        'mile': 1.9,
        'price': 11.18,
        'city': '重庆市',
        'car_type': '特惠快车'
      },
      ...
    ]
    """
    extracted_info = []
    with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
        for page in pdf.pages:
            # 获取表格（如果有多张表格，则需要视情况合并）
            table = page.extract_table()
            if not table:
                continue

            # table 通常是一个二维数组，每一行是一个列表，第一行可能是表头
            # 比如滴滴行程单的表头为：序号 / 车型 / 上车时间 / 城市 / 起点 / 终点 / 里程 / 金额 / 备注
            # 先看看第一行是不是表头
            # 你可以先看第0行，判断是否包含字段名
            if len(table) > 1:
                # 从 table 的第1行开始（跳过表头），逐行解析
                for row in table[1:]:
                    if len(row) < 8:
                        continue  # 数据不完整就跳过
                    # row例子：['1','特惠快车','02-06 23:30 周四','重庆市','回兴|...','渝北区|...','1.9','11.18','(备注可能省略)']
                    # 下面要根据真实情况把信息解析出来
                    seq       = row[0]  # 序号
                    car_type  = row[1]
                    time_info = row[2]  # 包含 "02-06 23:30 周四"
                    city      = row[3]
                    start     = row[4]
                    end       = row[5]
                    mileage   = row[6]
                    price     = row[7]

                    # 时间里通常包含 月-日 时:分+星期几，你也可以用正则把日期分离
                    # 简单处理：取 time_info 的前5位"02-06" 作为日期
                    date_part = time_info[:5]  # '02-06'
                    # 这里你也可以拼接一个年，如 '2025-' + date_part => '2025-02-06'
                    full_date = f"2025-{date_part}"

                    # 转数字
                    try:
                        mile_float = float(mileage)
                    except:
                        mile_float = None

                    try:
                        price_float = float(price)
                    except:
                        price_float = None

                    item_dict = {
                        'date': full_date,
                        'car_type': car_type,
                        'city': city,
                        'start': start,
                        'end': end,
                        'mile': mile_float,
                        'price': price_float
                    }
                    extracted_info.append(item_dict)

    return extracted_info


def fill_excel_with_info(excel_path, extracted_info):
    """
    用 openpyxl 打开 Excel，
    将 extracted_info 里每条行程写到 Excel 中。
    返回新生成的 Excel 路径。
    """
    wb = load_workbook(excel_path)
    ws = wb.active  # 这里也可以指定 ws = wb['Sheet1'] 等

    # 假设你的 Excel 第1行是表头，从第2行开始写
    current_row = 2

    for item in extracted_info:
        ws.cell(row=current_row, column=1).value = item.get('date')
        ws.cell(row=current_row, column=2).value = item.get('start')
        ws.cell(row=current_row, column=3).value = item.get('end')
        ws.cell(row=current_row, column=4).value = item.get('car_type')
        ws.cell(row=current_row, column=5).value = item.get('mile')
        ws.cell(row=current_row, column=6).value = item.get('price')
        ws.cell(row=current_row, column=7).value = item.get('city')
        # 如果还有其他列，如备注、费用类型等，可以继续写
        current_row += 1

    # 生成一个新文件名，以免覆盖原文件
    new_path = excel_path.replace('.xlsx', '-自动填写.xlsx')
    wb.save(new_path)
    return new_path


if __name__ == '__main__':
    # 建议 debug=True 方便查看日志
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

运行项目

启动 Flask
```
bash
cd didi_project
python app.py
```
在浏览器访问：
http://127.0.0.1:5000/
上传 PDF & Excel 后，等待服务器解析完，即可自动下载生成的 Excel 文件。

4. 根据实际情况做自定义

列对应关系
- 上面的示例里，parse_pdf 里定义了 'date','start','end','car_type','mile','price','city' 等字段；
- fill_excel_with_info 里设置了 column=1 填日期、column=2 填起点、column=3 填终点、等。
- 如果你的 Excel 表头或者列顺序不一样，请根据需要去调整列对应关系。
OCR 场景
- 如果你的 PDF 是纯图片，需要结合 pytesseract 或者云端 OCR API，将页面先转成文字/表格再进行后续解析。
日期格式
- 如果你想写入 Excel 时就做成日期单元格，可在 Python 端用 datetime 类型赋值，这样 Excel 里就是日期格式。
字段校验
- 如果有行程里金额、里程为空或格式不对，需要在代码中做好异常处理，或者提示用户 PDF 格式有误。

通过这种方式，就可以做出一个最简单的“网页 + 一键生成报销单”小工具。后续还可以扩展，做更完善的字段校验、批量处理、数据库记录等功能。

学习轨道报销明细这个xlsx，然后学习滴滴出行行程单这个pdf，我每个月都要手动把滴滴出行行程单填入...

Câu hỏi

Suy nghĩ

Trả lời

1. 解析 PDF 行程单：提取关键信息

2. 写入 Excel「报销明细」：匹配并填写相应字段

3. 打造一个可视化/网页交互界面

4. 引入 AI 自动识别改进

5. 进一步优化与落地建议

总结

Câu hỏi

Suy nghĩ

Trả lời

1. 建立项目目录

requirements.txt（示例依赖）

2. 前端：`templates/index.html`

3. 后端：`app.py` (Flask 主程序)

运行项目

4. 根据实际情况做自定义

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Câu hỏi

Suy nghĩ

Trả lời

1. 解析 PDF 行程单：提取关键信息

2. 写入 Excel「报销明细」：匹配并填写相应字段

3. 打造一个可视化/网页交互界面

4. 引入 AI 自动识别改进

5. 进一步优化与落地建议

总结

Câu hỏi

Suy nghĩ

Trả lời

1. 建立项目目录

requirements.txt（示例依赖）

2. 前端：templates/index.html

3. 后端：app.py (Flask 主程序)

运行项目

4. 根据实际情况做自定义

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2. 前端：`templates/index.html`

3. 后端：`app.py` (Flask 主程序)