目前，税务机关仅通过“透露”有关公司的所谓不准确信息就可以将公司从USRLE中排除的可能性仍然是一个非常紧迫的话题。 如统计数据所示，自2018年9月起，联邦税务局将90,000个组织从法律实体的负责人，创始人或地址的信息不正确记录中排除在外。 要发现有关公司的信息不正确的事实，只能通过从注册表中提取来查看。
看起来像这样：
由于税务机关的行动，有关不准确的数据既可以应利害关系人的要求出现，也可以“独自”出现，这一事实使问题更加严重。 为了保护自己免于突然离开注册簿，需要定期接收摘录。 如果我们持有大量公司，那么如何快速而轻松地执行此操作，我们在上一篇
文章中进行了探讨。
这次，我们将分析如何在法律实体登记册摘录中查找有关不可靠性的信息。
我们假设我们拥有从FTS网站下载的第n个语句。 语句具有扩展名.pdf和一些名称。
我们需要做的就是在每个pdf文件中搜索“ lack”一词。
用语句打开每个pdf并搜索不是我们的方法。 这可能会花费很长时间。 您可以在Abbyy Finereader中粘贴所有文件，但这也将花费足够的时间。
我们将编写一个程序，将所有pdf文件粘贴到一个文件中。 Python使您可以在几秒钟内完成此操作！
将来，我们将能够打开创建的文件，并立即从寄存器的所有摘录中搜索所需的单词。
让我们开始吧。
*来自USRLE的语句位于C：\ 1目录中。
在新的python文件中，我们导入用于使用pdf和整个系统的模块：
import PyPDF2, os
接下来，创建一个空列表并移动到目录C：\ 1，所有语句都将位于该目录中。
该目录不必为空。 在该程序中，我们只处理了具有pdf扩展名的文件：
pdfFiles = [] os.chdir('C:\\1') for filename in os.listdir('.'): if filename.endswith('.pdf'): pdfFiles.append(filename) pdfFiles.sort()
下一个块将语句彼此粘合，将每个后续语句添加到末尾：
pdfWriter = PyPDF2.PdfFileWriter() # Loop through all the PDF files. for filename in pdfFiles: pdfFileObj = open(filename, 'rb') pdfReader = PyPDF2.PdfFileReader(pdfFileObj) # Loop through all the pages and add them. for pageNum in range(0, pdfReader.numPages): pageObj = pdfReader.getPage(pageNum) pdfWriter.addPage(pageObj)
它仅保留来保存结果：
pdfOutput = open('all.pdf', 'wb') pdfWriter.write(pdfOutput) pdfOutput.close()
因此，在该程序工作之后，我们收到了all.pdf文件，通过该文件，已经可以搜索有关信息不准确的所需信息。
下载程序，将pdf粘贴到
此处 。
从11/08/2019延续
我们剪切寄存器的语句，保留每个语句的前4页。有关jur不可靠的信息。 人属于登记册的不同部分。
摘录末尾包含不可靠的记录，这些记录已被税收取消。
因此，几乎不建议对统一法人实体州注册簿的全部摘录运行该程序：该程序还会找到这些过时的条目。
因此，我们将使用pyhton剪切从USRLE下载的语句，并保存每个语句的前4页。 通常，这些页面足以在地址或唯一的执行机构中找到不正确的迹象。
将所有先前下载的语句（pdf文件）沿路径“ C：\ 1 \ 2”移动到条件文件夹，然后执行python代码：
在输出中，我们将收到粘贴到单个pdf文件中的register语句-“ all-small.pdf”。 而且，来自每个语句的只有前4页。
现在，通过搜索短语“ flaws”来运行“ all-small.pdf”：
该程序比通过“ Acrobat Reader”在单个粘贴的pdf文件中搜索要快得多，并且同时显示在终端中发现不可靠的页面。