基于PyQt框架與人工智能的票據打印系統的設計與實現

摘要：針對醫院財務部門傳統手工開票流程效率低、易出錯的現狀，該研究基于PyQt框架與Python語言，并結合人工智能技術，設計并實現了一套自動化票據打印系統。系統整合SQLite數據庫管理、動態數據查詢與PDF套打技術，實現了票據錄入、打印、作廢及多維度數據導出的全流程自動化。核心功能包括：基于數據庫聯動的快速信息填充、金額自動大寫轉換、用戶自定義模板適配等。應用表明，系統將單次開票時間從3分鐘縮短至10秒以內，錯誤率大幅降低，并通過用戶反饋優化了交互設計。本研究為醫療場景下的財務管理提供了一種高效、實用的技術解決方案，具有良好的推廣應用前景。

關鍵詞：票據打印系統；PyQt；人工智能

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）19-0106-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

1 系統開發背景

醫院財務部門需要處理大量的往來單位、個人以及內部人員的繳費開票業務。傳統的人工開票方式效率低下，平均每張票據耗時3分鐘，且易因手動錄入導致錯誤，信息查詢也較為煩瑣。尤其是在人員考試、職稱晉升等集中繳費情況下，常需要多人同時收費，繳費者排隊等候時間較長，效率較低。為解決這些問題，本研究開發了基于PyQt框架與Python語言的自動化票據打印系統。

PyQt是Qt應用程序框架的Python綁定，具有跨平臺、控件豐富、支持數據庫等優點，能夠快速構建功能豐富、界面美觀的應用程序[1]。考慮到票據數據量適中，本系統選擇Python自帶的輕量級數據庫SQLite，以簡化部署和維護[2]。

2 系統功能

系統包含票據管理、數據查詢和系統管理三項基本功能。

2.1 票據管理

1） 打印票據：核心功能，簡化會計人員工作。打印日期自動默認為當前系統日期，并允許手動修改。繳費人（今收到） 支持直接讀取Excel表方式和繳費人數據庫方式。對于集中繳費情況，系統支持從Excel表格批量導入繳費人員信息，包括手機號、姓名、職工工號等。經常往來的單位和個人可以添加到數據庫“今收到”字典中。操作員僅須錄入手機號前幾位或工號就能快速讀取到繳費人姓名。選中“今收到”編輯框后面的“自動記憶”復選框，可以將當前項目自動添加到“今收到”數據庫字典。勾選“帶入經手人”復選框，可將“今收到”信息自動復制到“經手人”欄，減少重復錄入。

打印票據窗口的功能布局如圖2所示。錄入票據的判斷流程如圖4所示。單擊“打印”按鈕后，收費數據首先保存到數據庫收據明細表receipt_detail，表結構參見表1；然后將相關信息套打到收款收據的相應位置，收款收據格式參見圖1。

2） 導出收費明細：支持導出所有收費員或當前收費員的明細到Excel文件，方便二次處理。

3） 收費員結賬：在當前收費員收費明細中置入當前結賬日期，便于日清日結。

4） 作廢票據：用于處理錄入錯誤的票據。

5） 重打票據：用于處理打印機異常或操作失誤的情況。

2.2 數據查詢

1） 收費明細查詢：支持按出納員工號、收費日期、結賬日期、結賬狀態等條件查詢收費明細。

2） 收費匯總查詢：支持按收費/結賬日期、出納員工號、出納、收款方式、作廢狀態等條件匯總收費次數和金額。

3） 按收費時間段查細目：支持按收費時間段展示收費明細，并可導出到Excel文件。

2.3 系統管理

1） 用戶維護：管理系統用戶。

2） 交來名稱維護：維護“交來”字典，提高用戶錄入速度。

3） 今收到名稱維護：維護“今收到”字典，提高用戶錄入速度。

4） 備份收費明細：將工作表數據備份到備份表。

5） 刪除收費明細：刪除工作表數據，實現工作表瘦身，提高存取速度。

6） 調整票據套打位置：設置收據上每個打印項的位置，提高對票據和打印機變更的適應能力。

3 DeepSeek實現“按收費時間段查細目”功能

該功能允許用戶自定義起始日期和結束日期，系統將檢索并顯示該時間段內的所有收費明細記錄，并支持導出為Excel文件。按收費時間段查細目功能布局窗口如圖3所示。

3.1 命令提示詞

用PyQt6實現：用戶錄入SQLite數據庫中表receipt_detail中字段charge_date的開始日期和結束日期，查詢符合條件的明細，明細用QTableWidget展示，設置一個“Excel導出”按鈕，單擊該按鈕導出到Excel文件，該文件名默認為“收費明細”+“開始日期”+“-”+“結束日期”+“.xlsx”。表receipt_detail包含字段：receipt_no、todayget、handover、charge_kind、charge_fee、charge_date、report_date、handedby、op_name、invalid。對應的中文名稱分別為收據號、今收到、交來、收款方式、收費額、收費日期、結賬日期、經手人、出納、是否作廢。希望這些數據以中文名稱顯示在表格中。增加刪除按鈕，可以在表receipt_detail中刪除查詢出來的數據，刪除前有提示，可以選擇取消或確認。導出的Excel文件以對應的中文字段名稱作為列名。

3.2 生成的主要代碼

def initUI（self）：

# 表格

self.table = QTableWidget（）

self.headers = ['收據號'， '今收到'， '交來'， '收款方式'， '收費額'， '收費日期'， '結賬日期'， '經手人'， '出納'， '是否作廢']

……

def query_data（self）：

start_date = self.start_date_input.text（）

end_date = self.end_date_input.text（）

try：

datetime.strptime（start_date， '%Y-%m-%d'）

datetime.strptime（end_date， '%Y-%m-%d'）

except ValueError：

QMessageBox.warning（self， '日期格式錯誤'， '請輸入正確的日期格式 （YYYY-MM-DD）'）

return

……

def export_to_excel（self）：

start_date = self.start_date_input.text（）

end_date = self.end_date_input.text（）

filename = f\"收費明細{start_date}-{end_date}.xlsx\"

……

df = pd.DataFrame（data， columns=self.headers）

df.to_excel（filename， index=False）

QMessageBox.information（self， '導出成功'， f'數據已成功導出到 {filename}'）

4 體會

4.1 Python語言的優缺點

Python語言擁有豐富的第三方模塊，開發速度快，但在快速報表生成方面存在不足。打印票據最開始利用Excel實現，設計報表格式方便快捷，甚至可以利用Excel自身的函數實現人民幣大寫轉換，用戶也可以享有較大的設計自由度。以下是實現人民幣大寫的Excel函數指令。

=\"?\"amp;IF（B7lt;0，\"負\"，\"\"）amp;IF（TRUNC（B7）=B7，TEXT（IF（B7lt;0，-B7，B7），\"[DBNum2]\"）amp;\"元整\"，IF（TRUNC（B7*10）=B7*10，TEXT（TRUNC（IF（B7lt;0，-B7，B7）），\"[DBNum2]\"）amp;\"元\"amp;TEXT（RIGHT（B7），\"[DBNum2]\"）amp;\"角整\"，TEXT（TRUNC（B7），\"[DBNum2]\"）amp;\"元\"amp;IF（ISNUMBER（FIND（\".0\"，B7）），\"零\"，TEXT（LEFT（RIGHT（B7，2）），\"[DBNum2]\"）amp;\"角\"）amp;TEXT（RIGHT（B7），\"[DBNum2]\"）amp;\"分\"））

人民幣小寫保存在“B7”單元格。“TRUNC”函數將數字的小數部分截去，返回整數；“FIND”函數用于在一個文本字符串中查找另一個文本字符串，并返回起始位置；“ISNUMBER”函數用于判斷一個值是否為數字；“TEXT”函數能將數值按照指定的格式轉換為文本；“LEFT”函數用于從文本字符串的左側開始提取指定數量的字符；“RIGHT”函數用于從文本字符串的右側開始提取指定數量的字符；“DBNum2”函數可把數字轉換為中文大寫數字，例如“=DBNum2（123）”返回 “壹佰貳拾叁”。然而，使用openpyxl模塊向Excel文件寫入數據時，存在5～10秒的延遲，導致用戶等待時間過長，影響效率。

利用PyPDF2模塊，改為將票據信息寫入PDF的方式，解決了時間延遲問題，但同時也引入了打印機控制和特殊符號打印等新問題。用Ghostscript模塊實現了PDF打印機控制，用canvas模塊可繪制特殊符號。盡管增加了額外的處理功能，但系統速度仍遠優于基于Excel的實現方式。

4.2 用戶需求的重要性

系統開發過程中，與用戶的持續溝通至關重要。重視用戶提出的每一個需求，即使看似煩瑣，都能為開發者提供完善程序的線索和靈感。“自動記憶”“不清空金額”和“帶入經手人”等復選框的增加，均源于用戶需求，這些功能的加入顯著提升了開票速度[3]。

4.3 人工智能代碼生成工具應用

隨著大語言模型（Large Language Models，LLMs） 技術的突破性發展，基于自然語言交互的智能代碼生成工具正逐步重構傳統軟件開發范式[4]。本案例探討了人工智能代碼生成工具在提升軟件開發效率方面的應用。以深度求索DeepSeek、字節跳動豆包、百度文心快碼為代表的生成式人工智能工具，通過其先進的自然語言處理（NLP） 能力和代碼語義理解技術，可顯著提升特定開發場景下的工作效率。

借助NLP，系統能夠理解用戶查詢背后的意圖，從而提供更準確、與上下文更相關的搜索結果。搜索引擎不再僅僅依賴于關鍵字匹配，而是分析單詞和短語的含義，即使查詢模糊或復雜，也能更輕松地找到相關信息，有助于改善網絡搜索、文檔檢索以及企業數據系統中的用戶體驗。

借助代碼語義理解技術，可以深入分析代碼的邏輯結構和語義信息，識別出代碼中潛在的邏輯錯誤、語法錯誤以及可能存在的風險，幫助開發者提前預防問題的發生。

從技術實現層面分析，這些工具普遍采用基于Transformer架構的多模態預訓練模型，通過海量開源代碼庫（如GitHub） 和專業技術文檔的深度學習，構建起代碼語法與語義特征的雙重表征空間[5]。以本課題開發的票據系統核心模塊為例，“金額人民幣大寫轉換”功能的傳統開發需耗時約3～4小時進行邊界條件測試與異常處理，而借助DeepSeek的代碼生成功能，通過漸進式提示工程（Prompt Engineering） 優化，可將開發周期壓縮至十幾分鐘內。具體而言，初始提示詞“生成金額中文大寫轉換函數”僅能輸出基礎功能代碼，不斷增加約束條件（如“處理萬億級數值”“支持正負數標識”“小數點后只有一位時添加‘整’字”） ，經過5輪迭代優化，最終獲得的Python函數在單元測試中一次通過率達到90%以上。

在復雜業務邏輯實現方面，考察了“按收費時間段查詢細目”功能的開發過程。傳統開發模式需要經歷業務需求分析→流程圖設計→代碼實現的線性過程，而基于Trea工具的人機協作范式則展現出顯著優勢：首先通過自然語言描述業務規則，系統自動生成UML狀態圖；進而基于可視化圖表進行交互式修正后，同步輸出具備事務處理能力的SQL查詢語句。這種“需求—設計—代碼”的閉環迭代機制，使開發效率大幅提升，同時降低因需求理解偏差導致的返工風險。

5 總結

本研究開發的自動化票據打印系統，有效地解決了醫院財務部門傳統手工開票流程中存在的效率低、易出錯等問題。該系統功能完善，操作便捷，顯著提高了開票效率和準確性，具有較高的實用價值和推廣潛力。

參考文獻：

[1] 孫孟宇，劉絢，張梅潔.一種基于PyQt的上位機測試軟件設計[J].山西電子技術，2025（1）：83-86.

[2] 盛凱，曾壹，王守韋.SQLite數據庫在調度集中系統中的應用研究[J].鐵道通信信號，2024，60（10）：39-43.

[3] 劉金婷.計算機軟件系統開發中的主要問題與應對思考[J].電子元器件與信息技術，2024，8（11）：65-68.

[4] 司凱威.大語言模型在廣電監管系統運維中的應用[J].廣播與電視技術，2025，52（3）：87-92.

[5] 胡遠濤.人工智能在計算機應用軟件開發中的應用探索[J].信息記錄材料，2025，26（2）：81-83.

【通聯編輯：謝媛媛】