Vérification de numéros de Cartes Bleues, RIB (IBAN) et NIRPP (sécu)¶
Ce petit notebook va implémenter les algorithmes de vérification des numéros de :
- cartes bleues, sur $4\times4$ chiffres, avec un chiffre de vérification,
- RIB (identifiant de compte, sur les IBAN), avec deux chiffres de vérifications,
- NIRPP (numéro de sécurité sociale en France), avec deux chiffres de vérifications.
J'avais déjà implementé les deux derniers, cf. ces scripts : check_IBAN.py, et check_NIRPP.py.
Si vous êtes curieux de l'aspect historique, ce petit article explique très bien les origines de ces chiffres de contrôles et de la formule de Luhn.
Je vais utiliser cette fonction plusieurs fois, qui permet de transformer une lettre 'A',...,'Z' en entier.
In [1]:
def l_to_c(l):
try:
return str(int(l))
except ValueError:
return str(10 + ord(l.upper()) - ord('A'))
In [2]:
for l in 'ABCDEFGHIJKLMNROPQRSTUVWXYZ':
print("l = {} --> c = {}".format(l, l_to_c(l)))
In [3]:
exemple_cb = "4970 1012 3456 7890" # pas valide
D'abord l'algorithme de Luhn :
In [4]:
def verifie_Luhn(numeros):
numeros = numeros.replace(' ', '')
nb_chiffres = len(numeros)
parite = nb_chiffres % 2
chiffres = [int(l_to_c(l)) for l in numeros]
somme = chiffres[nb_chiffres - 1]
for i in range(nb_chiffres - 2, -1, -1):
chiffre = chiffres[i]
if i % 2 == parite:
chiffre *= 2
if chiffre > 9:
chiffre -= 9
somme += chiffre
return (somme % 10) == 0
In [5]:
verifie_Luhn('972 487 086')
Out[5]:
In [6]:
verifie_Luhn('972 487 081')
verifie_Luhn('972 487 082')
verifie_Luhn('972 487 087')
Out[6]:
Out[6]:
Out[6]:
In [7]:
verifie_Luhn(exemple_cb)
Out[7]:
Ensuite la vérification pour un numéro de carte bleue :
In [8]:
def verifie_cb(cb):
print("\nVérification du numéro de CB '%s'..." % cb)
check = verifie_Luhn(cb)
if check:
print("OK '%s' semble être un numéro de CB valide." % cb)
else:
print("[ATTENTION] PAS OK '%s' semble ne pas être un numéro de CB valide!" % cb)
return check
Exemples¶
In [9]:
verifie_cb(exemple_cb)
Out[9]:
Avec un autre faux numéro mais conçu pour être vrai :
In [10]:
verifie_cb("4976 5301 7218 3533")
Out[10]:
RIB/IBAN¶
In [11]:
exemple_iban = "FR76 1254 8029 9838 3759 0150 071"
In [12]:
def verifie_iban(iban):
print("\nVérification du nombre IBAN '%s'..." % iban)
ib = iban.replace(' ', '')
ib = ib[4:] + ib[:4]
print(" De longueur", len(ib))
i = int(''.join(l_to_c(l) for l in ib))
check = (i % 97) == 1
if check:
print("OK '%s' semble être un nombre IBAN valide." % iban)
else:
print("[ATTENTION] PAS OK '%s' semble ne pas être un nombre IBAN valide!" % iban)
return check
Exemples¶
Compte français¶
In [13]:
verifie_iban(exemple_iban)
Out[13]:
Compte anglais¶
In [14]:
verifie_iban("GB87 BARC 2065 8244 9716 55")
Out[14]:
In [15]:
verifie_iban("GB87 BARC 2065 8244 9716 51")
Out[15]:
Compte belge¶
In [16]:
verifie_iban("BE43 0689 9999 9501")
Out[16]:
In [17]:
verifie_iban("BE43 0689 9999 9500")
Out[17]:
NIRPP¶
In [18]:
exemple_nirpp = "2 69 05 49 588 157 80"
In [19]:
length_checksum = 2
def verifie_nirpp(nirpp, length_checksum=length_checksum):
print("\nVérification du nombre NIRPP '%s' ..." % nirpp)
ib = nirpp.replace(' ', '')
checksum = int(ib[-length_checksum:])
ib = ib[:-length_checksum]
print(" De longueur", len(ib))
num_nirpp = int(''.join(l_to_c(l) for l in ib))
print(" De somme de contrôle num_nirpp =", num_nirpp)
print(" Module à 97 =", (97 - (num_nirpp % 97)))
print(" Et la somme de contrôle attendue était", checksum)
check = (97 - (num_nirpp % 97)) == checksum
if check:
print("OK '%s' semble être un nombre NIRPP valide." % nirpp)
else:
print("[ATTENTION] PAS OK '%s' semble ne pas être un nombre NIRPP valide!" % nirpp)
return check
Exemples¶
In [20]:
verifie_nirpp(exemple_nirpp)
Out[20]:
Bonus : affichage d'un NIRPP¶
Il suffit de récupérer les informations de chaque morceau du code NIRPP, et les stocker comme ça :
In [21]:
information_nirpp = {
(0, 1): {
"meaning": "sexe",
"mapping": {
"1": "homme",
"2": "femme",
"3": "personne étrangère de sexe masculin en cours d'immatriculation en France",
"4": "personne étrangère de sexe féminin en cours d'immatriculation en France"
}
},
(1, 2): {
"meaning": "deux derniers chiffres de l'année de naissance",
"mapping": {
# DONE nothing to do for this information
}
},
(3, 2): {
"meaning": "mois de naissance",
"mapping": {
"01": "janvier",
"02": "février",
"03": "mars",
"04": "avril",
"05": "mai",
"06": "juin",
"07": "juillet",
"08": "août",
"09": "septembre",
"10": "octobre",
"11": "novembre",
"12": "décembre",
}
},
# Only case A : TODO implement case B and C
(5, 2): {
"meaning": "département de naissance métropolitain",
"mapping": { # Cf. http://www.insee.fr/fr/methodes/nomenclatures/cog/documentation.asp
"01": "Ain",
"02": "Aisne",
"03": "Allier",
"04": "Alpes-de-Haute-Provence",
"05": "Hautes-Alpes",
"06": "Alpes-Maritimes",
"07": "Ardèche",
"08": "Ardennes",
"09": "Ariège",
"10": "Aube",
"11": "Aude",
"12": "Aveyron",
"13": "Bouches-du-Rhône",
"14": "Calvados",
"15": "Cantal",
"16": "Charente",
"17": "Charente-Maritime",
"18": "Cher",
"19": "Corrèze",
"2A": "Corse-du-Sud",
"2B": "Haute-Corse",
"21": "Côte-d'Or",
"22": "Côtes-d'Armor",
"23": "Creuse",
"24": "Dordogne",
"25": "Doubs",
"26": "Drôme",
"27": "Eure",
"28": "Eure-et-Loir",
"29": "Finistère",
"30": "Gard",
"31": "Haute-Garonne",
"32": "Gers",
"33": "Gironde",
"34": "Hérault",
"35": "Ille-et-Vilaine",
"36": "Indre",
"37": "Indre-et-Loire",
"38": "Isère",
"39": "Jura",
"40": "Landes",
"41": "Loir-et-Cher",
"42": "Loire",
"43": "Haute-Loire",
"44": "Loire-Atlantique",
"45": "Loiret",
"46": "Lot",
"47": "Lot-et-Garonne",
"48": "Lozère",
"49": "Maine-et-Loire",
"50": "Manche",
"51": "Marne",
"52": "Haute-Marne",
"53": "Mayenne",
"54": "Meurthe-et-Moselle",
"55": "Meuse",
"56": "Morbihan",
"57": "Moselle",
"58": "Nièvre",
"59": "Nord",
"60": "Oise",
"61": "Orne",
"62": "Pas-de-Calais",
"63": "Puy-de-Dôme",
"64": "Pyrénées-Atlantiques",
"65": "Hautes-Pyrénées",
"66": "Pyrénées-Orientales",
"67": "Bas-Rhin",
"68": "Haut-Rhin",
"69": "Rhône",
"70": "Haute-Saône",
"71": "Saône-et-Loire",
"72": "Sarthe",
"73": "Savoie",
"74": "Haute-Savoie",
"75": "Paris",
"76": "Seine-Maritime",
"77": "Seine-et-Marne",
"78": "Yvelines",
"79": "Deux-Sèvres",
"80": "Somme",
"81": "Tarn",
"82": "Tarn-et-Garonne",
"83": "Var",
"84": "Vaucluse",
"85": "Vendée",
"86": "Vienne",
"87": "Haute-Vienne",
"88": "Vosges",
"89": "Yonne",
"90": "Territoire de Belfort",
"91": "Essonne",
"92": "Hauts-de-Seine",
"93": "Seine-Saint-Denis",
"94": "Val-de-Marne",
"95": "Val-d'Oise",
# TODO support these too
"971": "Guadeloupe",
"972": "Martinique",
"973": "Guyane",
"974": "La Réunion",
"975": "Saint-Pierre-et-Miquelon",
"976": "Mayotte",
"977": "Saint-Barthélemy",
"978": "Saint-Martin",
"984": "Terres australes et antarctiques françaises",
"986": "Wallis-et-Futuna",
"987": "Polynésie française",
"988": "Nouvelle-Calédonie",
"989": "Île de Clipperton"
}
},
(7, 3): {
"meaning": "code officiel de la commune de naissance",
"mapping": { # TODO
}
},
(10, 3): {
"meaning": "numéro d’ordre de la naissance dans le mois et la commune (ou le pays)",
"mapping": {
# DONE nothing to do for this information
}
}
}
Pour les villes, on a besoin d'une base de donnée plus grande. J'ai récupéré ce fichier sur le site de l'INSEE (lien mort).
In [22]:
!ls data/
In [23]:
!wc data/comsimp2016.txt
Il ressemble à ça :
In [24]:
!head data/comsimp2016.txt
Briançon est bien dans la liste :
In [25]:
!grep "BRIANCON" data/comsimp2016.txt
Allons-y :
In [26]:
import subprocess
length_checksum = 2
def pprint_nirpp(nirpp, length_checksum=length_checksum):
print("\nAffichage d'informations contenues dans le numéro NIRPP '%s' ..." % nirpp)
nirpp = nirpp.replace(' ', '')
ib = nirpp[:-length_checksum]
# Printing
for (i, l) in sorted(information_nirpp):
n = nirpp[i: i + l]
info = information_nirpp[(i, l)]
if n in info["mapping"]:
explain = "\"{}\"".format(info["mapping"][n])
else:
explain = n
# For towns, durty hack to extract the town from the INSEE database
if i == 7:
try:
args = [
"grep", "--", "',{},{},'".format(
nirpp[5: 5 + 2],
nirpp[7: 7 + 3]
),
"data/comsimp2016.txt",
"|", "cut", "-d,", "-f10"
]
command = ' '.join(args)
# print("Executing subprocess.check_output to \"{}\"".format(command))
explain = subprocess.check_output(command, shell=True)
explain = explain[:-1].decode()
# print("explain =", explain)
explain = "{} (code {})".format(explain, nirpp[7: 7 + 3])
except Exception as e:
# print("e =", e)
explain = n
print("- Le nombre '{}' (indice {}:{}) signifie:\n\t\"{}\" : \t{}".format(
n, i, i + l, info["meaning"], explain)
)
In [27]:
pprint_nirpp(exemple_nirpp)
Avec un exemple assez proche de mon numéro de sécurité sociale (modifié) :
In [28]:
pprint_nirpp("1 93 01 05 023 122 23")
IMEI¶
Les numéros d'identification des téléphones portables (les IMEI) terminent aussi par un chiffre de contrôle, qui utilise aussi la formule de Luhn. Je termine ce notebook en implémentant aussi cette vérification.
In [29]:
exemple_imei = "448674 52 897641 0" # avant 2014, 6-2-6-1
In [30]:
def verifie_imei(imei):
print("\nVérification du numéro IMEI '%s'..." % imei)
check = verifie_Luhn(imei)
if check:
print("OK '%s' semble être un numéro IMEI valide." % imei)
else:
print("[ATTENTION] PAS OK '%s' semble ne pas être un numéro IMEI valide!" % imei)
return check
In [32]:
verifie_imei(exemple_imei)
Out[32]:
Exemples¶
In [33]:
exemple_imei = "448674 52 897641 1"
In [34]:
verifie_imei(exemple_imei)
Out[34]:
In [35]:
exemple_imei = "468674 52 897641 0"
In [36]:
verifie_imei(exemple_imei)
Out[36]:
Avec un IMEI semblable à celui d'un de mes anciens téléphones :
In [39]:
mon_faux_imei_1 = "35569508 262195 2"
verifie_imei(mon_faux_imei_1)
Out[39]:
In [40]:
mon_faux_imei_2 = "35569508 283295 5"
verifie_imei(mon_faux_imei_2)
Out[40]: