Update at Feb 22 12:49 (UTC+8): 针对@tainblit提出的NoneType' object has no attribute 'tobytes'
问题进行了修改
Update at Feb 20 11:32 (UTC+8): 修改了 get_supplement
和 get_supplyCancel
的 API 参数,已经可以实现课程列表页面的正常跳转,请更新至最新 commit 版本
本项目基于 PKUAutoElective,对 2021 春季学期的选课网站 API 改动进行了调整。并针对验证码系统的改动,将识别系统转为在线商用平台 TT识图(打钱!打钱!),目前识别准确度欠佳
请参考 PKUAutoElective 项目提供的安装指南进行安装,但本项目不依赖于 pytorch
,因此可以省略其中的以下部分,但是别忘了安装PyTorch外的依赖包
安装 PyTorch,从 PyTorch 官网 中选择合适的条件获得下载命令,然后复制粘贴到命令行中运行即可下载安装。(注:本项目不需要 cuda,当然你可以安装带 gpu 优化的版本)
......
PyTorch 安装时间可能比较长,需耐心等待。 如果实在无法安装,可以考虑用其他方式安装 PyTorch,详见附页 PyTorch 安装
参考 PKUAutoElective 项目中的 config.ini
配置说明。
由于Python对空格敏感,请确保
[course]
配置部分去除了多余的空格
请首先将 apikey.sample.json 复制一份并改名为 apikey.json,并按照以下说明进行配置。
该文件为 TT识图 平台的 API 密钥,在平台注册后,填入用户名与密码即可。由于该 API 需要收费,须在平台充值后方可使用(1 RMB 基本够用 识别一次花费0.002 RMB)。
{
"username": "xiaoming",
"password": "xiaominghaoshuai"
}
将项目 clone 至本地后,切换至项目根目录下并运行 main.py
即可。
cd PKUElective2021Spring
python main.py
使用 Ctrl + C
输送 KeyboardInterrupt
,可以终止程序运行。
关于支持的命令行参数,参见 PKUAutoElective 的使用说明。
配置好 apikey.json
后,切换至项目根目录,运行test.py
以测试在线识图是否正常工作
python test.py
如正常运行,将输出
Captcha('vfg8') True
- 请不要使用过低的刷新间隔,过于频繁的访问可能导致IP封禁,建议时间间隔不小于4秒
- 作者可能无视 issue 和 PR,如果您有更好的改进想法,请最好 clone 一份后自行改动
- 请不要在公开场合传播此项目,以免造成不必要的麻烦
- 刷课有风险 USE AT YOUR OWN RISK!
感谢zhongxinhong, Mzhhh, KingOfDeBug等前辈的付出及Totoro-Li对本项目的完善