打造自动答题小程序 - 从爬到答的全流程解析【附完整代码】
引言
随着数字化时代的到来，各种线上活动层出不穷。最近，公司举办了一场线上好声音活动，其中包含一个猜歌名的互动环节。这一环节不仅考验了参与者的音乐知识储备，更在一定程度上挑战了他们的反应速度。作为一名技术爱好者，我自然想到了一个问题：能否利用技术手段，实现自动答题，从而在竞争中取得优势？本文将详细解析我如何利用爬虫技术、OCR识别以及自动化点击工具，打造了一款自动答题小程序。
场景分析
首先，我们需要对猜歌名活动的流程进行分析。参与者在听到一段音乐后，需要在给定的四个选项中选择一个。题目类型多样，包括猜歌名、猜歌曲作者、猜歌曲年代等。答题结束后，系统会根据答对题目的数量和答题时间进行排名。由于竞争激烈，许多参与者会反复练习，以提高答题速度和准确性。
解决思路
为了实现自动答题，我们需要解决以下几个关键问题：
如何获取题目和答案？
如何识别题目并匹配答案？
如何模拟点击屏幕，选择正确答案？
针对这些问题，我们提出了以下解决方案：
使用爬虫工具爬取小程序中的题目和答案，并将它们存储到数据库中。
利用OCR技术识别题目中的文字，并通过比对数据库中的答案，找到正确答案。
使用自动化点击工具模拟点击屏幕，选择正确答案。
工具选择
在实现自动答题小程序的过程中，我们选择了以下工具：
Charles爬虫工具
Charles是一个强大的网络调试工具，它可以帮助我们捕获和分析小程序中的网络请求和响应数据。通过Charles，我们可以爬取到小程序中的题目和答案信息。
PyCharm编译工具
PyCharm是一款优秀的Python集成开发环境，它提供了丰富的功能，如代码编辑、调试、版本控制等。我们使用PyCharm来编写和调试自动答题小程序。
百度OCR文字识别技术
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术可以识别图片中的文字信息。我们选择使用百度OCR技术来识别题目中的文字，为后续匹配答案提供数据支持。
PyAutoGUI自动点击工具
PyAutoGUI是一个Python库，它可以模拟鼠标和键盘操作。我们使用PyAutoGUI来模拟点击屏幕，选择正确答案。
实现过程
1. 爬取题目和答案
首先，我们使用Charles工具对小程序进行抓包分析，找到题目和答案的网络请求。通过分析请求和响应数据，我们可以提取出题目和答案的信息，并将它们存储到数据库中。
2. 识别题目并匹配答案
在答题过程中，我们需要识别题目中的文字，并与数据库中的答案进行匹配。为了实现这一功能，我们利用百度OCR技术识别题目中的文字，并将其与数据库中的答案进行比对。通过比对，我们可以找到正确答案。
3. 模拟点击屏幕选择答案
找到正确答案后，我们需要模拟点击屏幕来选择它。这里，我们使用PyAutoGUI库来模拟鼠标操作。通过设置鼠标的位置和点击事件，我们可以实现自动点击屏幕，选择正确答案。
心得体会
- Charles爬取工具 ：这个工具第一次接触，而且我是Mac系统，在使用上与Windows还是有很多不同；印象中有一点是Charles开了代理，有时候就没法上网了。关于代理的本质以及细节，这一块我了解到也是比较浅显，后面有需要会做系统分析和研究，现在有很多使用教程，大同小异，大家感兴趣可以搜索和查阅。这个软件正版是要收费的，当然如果能找到“学习版”也很好。
- Pycharm编译工具 ：第一次在Mac上使用，一些细节还是花了不少时间，比如Python工程路径的配置，因为之前都是在Windows做开发，项目紧，也没有注意这些细节，一直用的同一个工程路径、Python环境，所以不会出错，这次换到Mac系统，不得不重新走了一遍流程，也算是一笔收获。
- 百度OCR文字识别技术：一开始我看到类似的解决方案，使用OCR识别技术去进行文字识别读取题目，然后解析处理，我会觉得有点多余。我觉得既然可以爬取到题目，为啥还多此一举呢？实际上，使用Charles爬取到的题目信息是有限的（可能是小程序服务器使用了某些加密技术），根本不是某些教程贴说的那样，在爬取到题目的时候，答案也出来了。你只能爬取到题干，答案要自己去匹配。这里太细节了，不阐述了。
总之，最后没有办法，还是用了百度OCR技术，这个也是我第一次结束。你别说，百度OCR真的很好用，识别很准确快速。相关的教程贴有很多，感兴趣的可以搜索研究，后面有需要我也可以写个教程贴。 - Pyautogui 自动点击：这个说老实话不是很好用，最后还是没有实现，我最终实现的效果是程序自动识别题目，输出正确答案，然后我再手动点击。是不是很鸡肋？我本来就知道答案的，这一波操作下来，只能更慢，冲榜无望…
在开发自动答题小程序的过程中，我收获了很多宝贵的经验。首先，我了解了如何使用爬虫工具抓取小程序中的题目和答案信息。其次，我学会了利用OCR技术识别图片中的文字信息，为自动答题提供了数据支持。最后，我掌握了如何使用自动化点击工具模拟鼠标操作，实现了自动答题的功能。
虽然最终实现的自动答题小程序并没有完全达到预期的效果，但它让我深刻体会到了技术的魅力和挑战。我相信在未来的学习和工作中，我会继续探索和应用新技术，为解决实际问题提供更多的解决方案。
结语
通过本次实践，我不仅掌握了爬虫技术、OCR识别以及自动化点击工具的使用方法，还锻炼了自己的实践能力和解决问题的能力。我相信这些经验和技能将对我未来的学习和工作产生积极的影响。同时，我也期待在未来的技术探索中，能够不断挑战自己，实现更多的创新和突破。
代码部分
1.爬取首页信息
这一页没什么敏感信息。代码可直接运行。
import requests,json
url = "https://stm.leyoutb.com/api/Voicemeetapi/getBasedata"
headers = {
"Host": "stm.leyoutb.com",
"Connection": "keep-alive",
"Content-Length": "55",
"xweb_xhr": "1",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36 MicroMessenger/6.8.0(0x16080000) NetType/WIFI MiniProgramEnv/Mac MacWechat/WMPF MacWechat/3.8.4(0x13080410)XWEB/31009",
"Content-Type": "application/json",
"Accept": "*/*",
"Sec-Fetch-Site": "cross-site",
"Sec-Fetch-Mode": "cors",
"Sec-Fetch-Dest": "empty",
"Referer": "https://servicewechat.com/wx0aa6aff20be54418/1/page-frame.html",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9"
}
data={"data":"PNRtUqSXzYx6PZS0cjkNQUxm8VObCMlBUysI9gC8oZ4="}
response = requests.post(url, headers=headers,data=json.dumps(data))
print(response.status_code)
response_dict = response.json()
print(json.dumps(response_dict, indent=1, ensure_ascii=False))
2.爬取用户信息
这一部分比较敏感，我用的自己的信息（工号信息）
用户信息正确的爬取结果（本人）
去爬取的，大家可以根据自己的id去改变data的值。
import requests,json
url = "https://stm.leyoutb.com/api/Voicemeetapi/getUserdata"
headers = {
"Host": "stm.leyoutb.com",
"Connection": "keep-alive",
"Content-Length": "99",
"xweb_xhr": "1",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36 MicroMessenger/6.8.0(0x16080000) NetType/WIFI MiniProgramEnv/Mac MacWechat/WMPF MacWechat/3.8.4(0x13080410)XWEB/31009",
"Content-Type": "application/json",
"Accept": "*/*",
"Sec-Fetch-Site": "cross-site",
"Sec-Fetch-Mode": "cors",
"Sec-Fetch-Dest": "empty",
"Referer": "https://servicewechat.com/wx0aa6aff20be54418/1/page-frame.html",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9"
}
#根据个人调整data的值，data很复杂，Charles可以直接看到
data={"data":"根据需要改动"}
response = requests.post(url, headers=headers,data=json.dumps(data))
print(response.status_code)
response_dict = response.json()
print(json.dumps(response_dict, indent=1, ensure_ascii=False))
本人data信息
3.爬取排行榜信息
涉及公司同事姓名，已经马赛克。
import requests,json
url = "https://stm.leyoutb.com/api/Voicemeetapi/getRanklist"
headers = {
"Host": "stm.leyoutb.com",
"Connection": "keep-alive",
"Content-Length": "119",
"xweb_xhr": "1",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36 MicroMessenger/6.8.0(0x16080000) NetType/WIFI MiniProgramEnv/Mac MacWechat/WMPF MacWechat/3.8.4(0x13080410)XWEB/31009",
"Content-Type": "application/json",
"Accept": "*/*",
"Sec-Fetch-Site": "cross-site",
"Sec-Fetch-Mode": "cors",
"Sec-Fetch-Dest": "empty",
"Referer": "https://servicewechat.com/wx0aa6aff20be54418/1/page-frame.html",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9"
}
#根据个人调整data的值，data很复杂，Charles可以直接看到
data={"data":"根据需要改动"}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.status_code)
response_dict = response.json()
print(json.dumps(response_dict, indent=1, ensure_ascii=False))
4.获取题目和答案
每一次运行脚本，相当于答题者重新开始一次答题，可以获取题库中100题的题干以及正确答案，通过不断运行该脚本，就能爬取到题库全部到题目和答案，需要注意的是这里的题目的顺序是随机的。
也就是说小程序出现的题目的顺序并不是按照爬取结果的顺序来的，这里我还没有搞明白小程序的出题顺序是怎样的。
import requests
import json
url = "https://stm.leyoutb.com/api/Voicemeetapi/getVoicelist"
headers = {
"xweb_xhr": "1",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36 MicroMessenger/6.8.0(0x16080000) NetType/WIFI MiniProgramEnv/Mac MacWechat/WMPF MacWechat/3.8.4(0x13080410)XWEB/31009",
"Content-Type": "application/json",
"Accept": "*/*",
"Sec-Fetch-Site": "cross-site",
"Sec-Fetch-Mode": "cors",
"Sec-Fetch-Dest": "empty",
"Referer": "https://servicewechat.com/wx0aa6aff20be54418/1/page-frame.html",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9"
}
data = {"data":"PNRtUqSXzYx6PZS0cjkNQS9tUDIBNN81UU8lOpcHWmBy4vcfoPSqj0MNBM6JCflE3ZsUgveoj+aUyaWEo8FsrQ=="} # 这里填写你的数据
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data),verify=False)
print(response.status_code)
response_dict = response.json()
print(json.dumps(response_dict, indent=1, ensure_ascii=False))
这样只需要根据程序的提示，选择正确的答案即可。
上面的代码比较松散，接下来是比较结构化的代码
本地监听-自动答题
import socket,time,os,re
server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server_socket.bind(('localhost',2000)) # 绑定到本地的8888端口
server_socket.listen(1) # 最多允许1个连接
print('Listening on port 2000...')
while True:
#获取题目
client_socket, client_address = server_socket.accept() # 等待客户端连接
#当前时间
current_time = time.time()
formatted_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(current_time))
print("当前时间：", formatted_time)
print(f'Received connection from {client_address}')
data = client_socket.recv(150) # 接收数据，每次最多接收1024字节
data_str = data.decode('utf-8') # 将字节类型的数据转换为字符串
# print(type(data_str),'\n',data_str)
mp3_name = re.search(r'/([^/]+)\.mp3', data_str).group(1)
print("mp3_name：",mp3_name+'.mp3')
#获取答案
#查询数据库或者json文档
#查到 未查到
#提交答案 post或者模拟点击
#client_socket.close() # 关闭客户端连接
def query_db(song_name,db_name,tb_name):
"""
:param song_name: 歌曲名称
:param db_name: 数据库名称
:param tb_name: 数据表名称
:return: ansewer 歌曲答案
功能：
如果歌曲名称==''，
根据歌曲名称，查询数据库对应的数据表，返回歌曲答案
"""
本地监听-更新题库
import socket,time
server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server_socket.bind(('localhost',8000)) # 绑定到本地的8888端口
server_socket.listen(1) # 最多允许1个连接
print('Listening on port 8000...')
while True:
client_socket, client_address = server_socket.accept() # 等待客户端连接
# 当前时间
current_time = time.time()
formatted_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(current_time))
print("当前时间：", formatted_time)
print(f'Received connection from {client_address}')
data = client_socket.recv(1024) # 接收数据，每次最多接收1024字节
# 处理接收到的数据，你可以将其打印出来或进行其他操作
print(data)
client_socket.close() # 关闭客户端连接
本地题库
import sqlite3
"""
建立数据库song.db
建立数据表 表名称 song_info 列名：id audio answer 类型均为char字符串
"""
import sqlite3
# 连接数据库，如果不存在则创建
conn = sqlite3.connect('song.db')
cursor = conn.cursor()
# 创建数据表 song_info
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS song_info (
id TEXT PRIMARY KEY,
audio TEXT,
title TEXT,
answer TEXT
)
''')
# 提交事务并关闭连接
conn.commit()
conn.close()
# 重新连接数据库
conn = sqlite3.connect('song.db')
cursor = conn.cursor()
# 查询数据表 song_info 的所有内容
cursor.execute("SELECT * FROM song_info")
rows = cursor.fetchall()
# 打印数据表的内容
for row in rows:
print(row)
# 关闭连接
conn.close()
截图程序
import pyautogui
try:
# 设置截图区域，格式为 (left, top, width, height)
region = (100, 100, 300, 200)
# 截取指定区域
screenshot = pyautogui.screenshot(region=region)
# 保存截图到文件
screenshot.save('screenshot_region.png')
except Exception as e:
print(e)
python_gui
import time
import pyautogui
for i in range(5, 0, -1):
print(i)
time.sleep(1)
# 获取当前鼠标指针的坐标位置
x, y = pyautogui.position()
print("当前鼠标指针的坐标位置为：", x, y)
"""
answer 1: 201 339
answer 2: 201 430
answer 3: 201 516
answer 4: 201 601
"""
OCR识别截图、读取题目
import keyboard #pip install keyboard
import time #built-in module
from aip import AipOcr #pip install baidu-aip
from PIL import ImageGrab #pip install pillow (PIL is short for pillow)
keyboard.wait(hotkey='f1')
keyboard.wait(hotkey='ctrl+c')
time.sleep(0.1)
image = ImageGrab.grabclipboard()
image.save('screen.png')
with open('ocr_content.txt','r',encoding='utf-8') as f:
r = f.readlines()
content_list = r
content = ' '.join(content_list)
APP_ID = 'XXXXXXXXX'
API_KEY = 'YYYYYYYYY'
SECRET_KEY = 'ZZZZZZZZZ'
client = AipOcr(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)
with open('screen.png','rb') as f:
image = f.read()
text = client.basicAccurate(image)
result= text["words_result"]
for i in result:
content = content + i["words"]
content = content
content = content + '\n'
with open('ocr_content.txt','w',encoding = 'utf-8') as f:
f.write(content)
整体逻辑
