1 заметка с тегом

nalog.ru

Пишем клиент для нового API nalog.ru

Время чтения текста – 6 минут

UPD 29-09-2021: Мы обновили клиент. Теперь проходить аутентификацию можно по номеру телефона и подтверждению по SMS. Репозиторий на GitHub

Ранее в блоге мы рассказывали, как благодаря открытому API можно собирать данные от ФНС по нашим чекам из магазинов, обращаясь к приложению налоговой. С прошлой недели способ стал нерабочим: ФНС обновили методы приложения. Сегодня напишем свой клиент для nalog.ru, который проходит авторизацию и отправляет чеки на проверку.

Авторизация

Прежде чем начать пользоваться приложением, наш профиль необходимо авторизовать. В отличии от предыдущей версии, текущая требует прохождение капчи для авторизации по мобильному телефону — такой способ нам не подходит. Проще всего будет входить в профиль по ИНН и паролю от личного кабинета налогоплательщика. Для хранения этих данных создадим файл credentials.env. Переменную CLIENT_SECRET зададим согласно коду: она отвечает за авторизацию приложения. А ИНН и пароль подставляем свои.

INN = 
PASSWORD = 
CLIENT_SECRET=IyvrAbKt9h/8p6a7QPh8gpkXYQ4=

Теперь создадим файл nalog_python.py, в котором будет описан клиент. Библиотека dotenv используется для загрузки нашего логина и пароля из .env файла.

import os
import json
import requests
from dotenv import load_dotenv

Опишем класс NalogRuPython, и начнём с глобальных переменных класса. Здесь перечисляем headers, необходимые для отправки запроса.

class NalogRuPython:
    HOST = 'irkkt-mobile.nalog.ru:8888'
    DEVICE_OS = 'iOS'
    CLIENT_VERSION = '2.9.0'
    DEVICE_ID = '7C82010F-16CC-446B-8F66-FC4080C66521'
    ACCEPT = '*/*'
    USER_AGENT = 'billchecker/2.9.0 (iPhone; iOS 13.6; Scale/2.00)'
    ACCEPT_LANGUAGE = 'ru-RU;q=1, en-US;q=0.9'

В конструкторе класса прочитаем данные из нашего окружения методом load_dotenv и вызовем метод set_session_id для получения __session_id, который сейчас опишем. Идентификатор сессии необходим для отправки прочих запросов к серверу налоговой, поэтому его получаем первым делом.

def __init__(self):
        load_dotenv()
        self.__session_id = None
        self.set_session_id()

Метод set_session_id проводит авторизацию пользователя по ИНН и паролю от личного кабинета налогоплательщика и ничего не возвращает, только задаёт значение переменной __session_id. Отправляем по указанному в глобальных переменных HOST запрос с нашими данными от аккаунта и получаем идентификатор сессии в ответе.

def set_session_id(self) -> None:
        if os.getenv('CLIENT_SECRET') is None:
            raise ValueError('OS environments not content "CLIENT_SECRET"')
        if os.getenv('INN') is None:
            raise ValueError('OS environments not content "INN"')
        if os.getenv('PASSWORD') is None:
            raise ValueError('OS environments not content "PASSWORD"')

        url = f'https://{self.HOST}/v2/mobile/users/lkfl/auth'
        payload = {
            'inn': os.getenv('INN'),
            'client_secret': os.getenv('CLIENT_SECRET'),
            'password': os.getenv('PASSWORD')
        }
        headers = {
            'Host': self.HOST,
            'Accept': self.ACCEPT,
            'Device-OS': self.DEVICE_OS,
            'Device-Id': self.DEVICE_ID,
            'clientVersion': self.CLIENT_VERSION,
            'Accept-Language': self.ACCEPT_LANGUAGE,
            'User-Agent': self.USER_AGENT,
        }

        resp = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
        self.__session_id = resp.json()['sessionId']

Получение идентификатора чека

Следующий шаг — получение ticket_id. Прежде чем отправить сам чек, необходимо получить его идентификатор для проверки. Опишем метод _get_ticket_id, который принимает строку с расшифрованным QR-кодом чека, отправляет соответствующий запрос на сервер и возвращает идентификатор для этой строки. В headers помимо указания глобальных переменных появился также __session_id, который требует метод /v2/ticket.

def _get_ticket_id(self, qr: str) -> str:
        url = f'https://{self.HOST}/v2/ticket'
        payload = {'qr': qr}
        headers = {
            'Host': self.HOST,
            'Accept': self.ACCEPT,
            'Device-OS': self.DEVICE_OS,
            'Device-Id': self.DEVICE_ID,
            'clientVersion': self.CLIENT_VERSION,
            'Accept-Language': self.ACCEPT_LANGUAGE,
            'sessionId': self.__session_id,
            'User-Agent': self.USER_AGENT,
        }
        resp = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
        return resp.json()["id"]

Расшифровка чека

Последний шаг — проверка чека. Формируем по ticket_id запрос к серверу и получаем подробную расшифровку чека в ответе. На этом клиент полностью описан и готов к работе.

def get_ticket(self, qr: str) -> dict:
        ticket_id = self._get_ticket_id(qr)
        url = f'https://{self.HOST}/v2/tickets/{ticket_id}'
        headers = {
            'Host': self.HOST,
            'sessionId': self.__session_id,
            'Device-OS': self.DEVICE_OS,
            'clientVersion': self.CLIENT_VERSION,
            'Device-Id': self.DEVICE_ID,
            'Accept': self.ACCEPT,
            'User-Agent': self.USER_AGENT,
            'Accept-Language': self.ACCEPT_LANGUAGE,
        }
        resp = requests.get(url, headers=headers)
        return resp.json()

Наконец, для удобства опишем пример работы клиента. Создадим экземпляр класса NalogRuPython, зададим для примера строку QR-кода и получим расшифрованный ticket, который затем напечатаем на экране.

if __name__ == '__main__':
    client = NalogRuPython()
    qr_code = "t=20200727T1117&s=4850.00&fn=9287440300634471&i=13571&fp=3730902192&n=1"
    ticket = client.get_ticket(qr_code)
    print(json.dumps(ticket, indent=4))

Клиент можно использовать и в своих скриптах: для этого нужно импортировать класс, создать экземпляр и, как и в примере, вызвать метод get_ticket.

from nalog_python import NalogRuPython

client = NalogRuPython()
qr_code = "t=20200727T1117&s=4850.00&fn=9287440300634471&i=13571&fp=3730902192&n=1"
ticket = client.get_ticket(qr_code)

Полный код проекта на GitHub

 34 комментария    6421   2020   Data Analytics   nalog.ru   python