明天分享一个实用技能，利用 Python 批量读取身份证信息写入 Excel。

读取

以图片模式的身份证为例，信息读取咱们应用百度文字辨认OCR来实现，百度接口提供了收费额度，日常应用根本差不多够了，上面来具体看一下如何应用百度文字辨认。

SDK 装置

百度云 SDK 提供了 Python、Java 等多种语言的反对，Python 版的 SDK 装置很简略，应用pip install baidu-aip即可，反对 Python 2.7+ & 3.x 版本。

创立利用

创立利用须要一个百度或百度云账号，注册登录地址为：https://login.bce.baidu.com/?redirect=http%3A%2F%2Fcloud.baidu.com%2Fcampaign%2Fcampus-2018%2Findex.html，登录后将鼠标移到登录头像地位，在弹出菜单中点击用户核心，如图所示：

首次进入需选一下相应信息，如图所示：

选完之后点保留即可。

接着将鼠标移到左侧>符号地位，再选人工智能，点击文字辨认，如图所示：

点击之后会进到如下所示图中：

当初，咱们就能够点击创立利用了，之后进到如下所示图中：

从上图中咱们能够看出百度文字辨认OCR可能辨认的信息类别十分多，也就是说不只是身份证，如果你有其余信息辨认的需要也是能够通过它来疾速实现的。

这里咱们填一下利用名称和利用形容，填完之后点立刻创立即可。

创立实现后返回利用列表，如下图所示：

咱们须要用到AppID&API Key&Secret Key这三个值，记录一下。

代码实现

代码实现很简略，几行 Python 代码即可搞定，如下所示：

from aip import AipOcrAPP_ID = '本人的APP_ID'API_KEY = '本人的API_KEY'SECRET_KEY = '本人的SECRET_KEY'# 创立客户端对象client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)# 关上并读取文件内容fp = open("idcard.jpg", "rb").read()# res = client.basicGeneral(fp)  # 一般res = client.basicAccurate(fp)  # 高精度

从上述代码中能够看出辨认性能分为一般和高精度两种模式，为了识别率更高，咱们这里采纳高精度模式。

以如下三张我在网上找的假身份证为例：

因为有多张身份证图片，咱们须要写一个办法来进行遍历，代码实现如下：

def findAllFile(base):    for root, ds, fs in os.walk(base):        for f in fs:            yield base + f

通过辨认性能获取到的身份证原始信息格式如下：

{'words_result': [{'words': '姓名韦小宝'}, {'words': '性别男民族汉'}, {'words': '出世1654年12月20日'}, {'words': '住址北京市东城区景山前街4号'}, {'words': '紫禁城敬事房'}, {'words': '公民身份证号码11204416541220243X'}], 'log_id': 1411522933129289151, 'words_result_num': 6}

写入

证件信息的写入应用 Pandas 来实现。这里咱们还须要先将获取的原始证件信息进行预处理以便写入 Excel 中，咱们将证件的姓名...住址别离寄存在数组中，解决代码实现如下：

for tex in res["words_result"]:    row = tex["words"]    if "姓名" in row:        names.append(row[2:])    elif "性别" in row:        genders.append(row[2:3])        nations.append(row[5:])    elif "出世" in row:        births.append(row[2:])    elif "住址" in row:        addr += row[2:]    elif "公民身份证号码" in row:        ids.append(row[7:])    else:        addr += row

之后就能够很不便的将信息间接写入到 Excel 中了，写入代码实现如下：

df = pd.DataFrame({"姓名": names, "性别": genders, "民族": nations,                       "出世": births, "住址": address, "身份证号码": ids})df.to_excel('idcards.xlsx', index=False)

看一下写入成果：

到此，咱们就实现了身份证信息的批量读写性能。

源码在公众号Python小二后盾回复身份证获取。