大家好，这里是
码匠er,我是【potx-cloud】库的核心开发。今天我很高兴与大家分享近期对【potx-cloud】库的优化成果。这个库最初基于腾讯的API实现发票识别,然后进一步封装为一个方便生成Excel文件的Python库。随着使用场景不断拓宽，我注意到库内有一些设计和实现细节还可以进一步优化，对于这个库的易用性和性能要求也越来越高，于是我启动了本次全面优化计划今天就给大家讲讲这些改进点，咱们一探背后的技术细节。
1. 【potx-cloud】库
简单来说，这是我基于腾讯 OCR 接口封装的工具库，专门解决「发票识别 + 数据整理」的痛点。
你只需要传入发票图片、PDF 或者在线链接，它就能自动识别发票信息，生成带表格的 Excel 文件！
2. 六大优化点，全是干货！
2.1 通用发票识别逻辑优化
原版通用发票识别接口在不传入sub_type参数时不会生成数据，用户必须先知道发票类型才能用。这显然不是理想的体验。此次升级改进如下：
- 若未传入sub_type，系统将识别图片中所有的发票
在处理数据的过程中，如果sub_type是None，就不跳过继续处理。
- 生成的Excel文件会根据发票的类型分别生成不同的sheet，结构更清晰
生成excel过程中，查看当前类型的sheet是否存在，如果不存在，就创建一个新的sheet保存数据；如果存在，就将数据追加保存在之前已经存在的sheet中。
如果存在发票中有需要明细列，重复保存会有很多冗余数据。我本次将公共的代码参数合并。
- 对于发票识别中列表数据（比如多行商品明细），公共参数会被合理合并到单元格内，确保数据展示更加整洁美观
- 由于存在明细列的话，腾讯的api会返回把数据以
list类型的数据返回，所以先获取list类型和非list类型的数据；
- 将公共数据和
list列表中的数据拼接起来，组成excel中一行数据，如果没有list类型数据，则不需要处理；
- 所有数据写入之后，获取公共参数的列，将所有的公共列进行合并，然后将之前的数据垂直居中，更好的显示数据；
- 效果展示
2.2 PDF性能优化
腾讯API接口对PDF页数有限制，之前遇到一个需求需要处理25页的发票PDF，处理一次需要44s。如下图：
我按接口最大限制拆分，引入多线程技术使用多个线程同时处理PDF文件，实测处理速度提升5倍以上，极大提升用户体验，确保在实际应用场景下能够更快地返回结果。
使用线程池，然后根据产品文档中每个接口每秒处理最大的限制控制信号量，然后处理文件。现在我们继续用上面25页的PDF文件来测试，仅仅需要5s左右哦!
在后续的文章中，我会单独写一篇文章来介绍本次性能优化~
2.3 文件格式判断前置
之前，文件类型的判断逻辑是交给调用层自己处理，用户需要根据文件不同类型传入不同的参数，容易出错。现在，我将这种判断提前封装到了do_api.py中：
- 系统在内部根据文件内容自动判断文件类型
- 用户只需要提供统一的file参数
不管你传的是图片还是PDF，我们的库会自己解析文件类型，你只需要关心「文件在哪」，不用再纠结「该传哪个参数」。这种方式大大降低了使用门槛，同时也让代码逻辑更加清晰。
随着文件格式判断逻辑的优化，用户无需再关注文件类型的细节。为此，我对部分参数名称做了重新设计：
- 将原来的
img_path改为file_path - 将原来的
img_url改为file_url
名称的统一更直观地传达出参数的意义，让新老用户都能快速上手。
2.4 参数处理
老版本要求必须传input_path参数，但处理线上文件时，这个参数根本用不上，只需传入img_url参数即可完成，导致用户得写一堆假路径绕过校验。因此，优化后的版本在处理线上文件时对input_path和img_url参数做了更加智能的判断和补偿，用户体验更加友好。
使用在线文件识别时，只需要传入img_url参数。如果input_path存在，优先处理input_path的文件。
2.5 代码结构重构
原先在ocr.py文件中公开了发票识别的接口，然而文件内混杂了诸如get_ocr、do_api、process_pdf_page等辅助方法，这使得代码逻辑显得臃肿，职责不够单一。
为了解决这一问题，我将这些辅助处理逻辑剥离出来，单独封装进了ocr_processor.py文件中。这样一来，ocr.py中的接口将只专注于暴露核心功能，既方便维护，也为后续扩展留下了清晰的接口定义。
2.6 增加测试用例
测试永远是确保代码稳定性的关键。为了验证优化的正确性与稳健性，我增加了针对线上文件接口和PDF文件处理的测试用例。这不仅可以帮助开发者在后续维护中快速定位问题，也为新功能的扩展提供了有力支持。
3. 最后，想和你聊聊我本次开发的体验
本次对 potx-cloud 的重构，核心目标是提升用户体验和代码规范：
- 简化接口设计：通过封装底层逻辑，用户只需关注核心参数，减少了对文件类型的判断和处理。
- 提升处理性能：引入多线程技术，优化了大文件（如PDF）的处理速度，显著提升了整体性能。
- 优化参数命名：统一参数命名，提高了代码的可读性和一致性，降低了使用门槛。
对了，如果你觉得这次优化有点东西，记得「点赞 + 在看」，让更多做发票处理的小伙伴看到这个库～ 咱们下次更新见！
