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CxKitty-超星学习通答题姬-服务器版

Primary LanguagePythonGNU General Public License v3.0GPL-3.0

超星学习通答题姬(改)

服务器版

✨改写功能

  1. 添加多任务管理类,可多人多账号同时使用,一人分配一个子线程
  2. 添加网络接口,调用可以获取控制台输出或进行远程输入,可通过浏览器远程连接进行进度查看和操控
  3. 添加了一个简易的配套前端界面

总体概述:这个版本的主要特点是可以放在服务器上运行,用户可以通过浏览器远程连接,实现查看进度和操控。 可以实现多人多账号同时使用,每个用户一个子线程,不会相互影响。 这种可手机、平板、电脑多端访问,远程挂机的方式很是方便。

截图

img.png demo6.png

使用方法

  1. 安装依赖
  2. 运行app.py
  3. 访问http://address/index

原项目介绍

CxKitty

Github Stars Github Forks Github License Code style: black Image Size

本项目旨在研究学习爬虫技术和网络接口编程技术,同时致力于以开源方式抵制并消灭各种付费“刷课平台”和“黑产”

Ps: 本项目不提供任何题库资源,有相关测试需求者请按照文档自行解决。本项目仅供学习参考使用,请在下载部署后 24 小时内删除,由于使用本项目不当所造成的挂科或不良学习记录作者一概不负责。

✨Features

Supports

  • 会话管理
    • ✅支持手机号+密码登录、二维码登录,可以自动 / 手动重登账号
    • ✅内置多账号管理器,自动存取账号信息,自动判断会话 ck 有效性,以 json 格式存档在本地
  • 交互
    • ✅以 Terminal-UI 方式进行人机交互,展示工作流程、章节任务点状态,输出详细信息到 log 文件,作为一个理工男,不觉得很酷吗?
    • ✅批量选择课程(使用序号 / courseId / 课程名)
  • 协议实现
    • ✅使用 requestsbs4 分别进行协议模拟和 HTML 解析,故无需浏览器,更无需油猴脚本
    • ✅无惧接口风控,基于 OpenCVddddocr 对验证码进行识别,进而解除接口风控状态
    • ✅接口请求 retry 支持,针对网络环境不佳以及使用移动流量的场景优化
    • ✅人脸识别弹窗自动上传提交,支持课程进入、任务点进入、考试进入三种类型,可使用预先上传的人脸图片,也可自定义图片上传提交
  • 任务点
    • ✅视频课程任务点模拟播放(无需消耗流量播放流媒体内容)
    • ✅文档任务点模拟浏览(如 word ppt pdf 等)
  • 考试及测验
    • ✅章节测验任务点自动答题,支持单选题、多选题、填空题、判断题,试题未完成可临时保存
    • ✅课程考试(考试模式)自动答题,支持单选题、多选题、填空题、判断题(使用手机客户端接口)
    • ✅可以跳过考试承诺书(不支持自动提交)、可以跳过重考须知
    • ✅自动过滤题干和选项中的空白 Unicode 字符,eg:u+2002、u+200b、u+3000
    • ✅遇到匹配失败的题,可使用 fuzzer 方式填充答案并提交(默认关闭)
    • ✅章节测验试题 / 课程考试可完整导出,信息全、无加密无乱码,可导出临时保存的答案,现支持 json 格式
    • ✅自动答题功能需要至少一种的 题库后端 支持,现支持REST APIJSONSQLite三种类型的 题库后端,同时已适配Enncy网课小工具(Go题)题库海冷月题库Muke题库柠檬题库六种第三方题库,可并行搜索,择优匹配答案(建议使用自建题库)
    • REST API类型 题库后端 (用户接口)支持使用 JsonPath 语法进行答案字段提取,允许用户注入 HTTP header 和 params 依赖字段
    • ✅日志中将记录未完成的题目,并自动导出未完成的题目到 json

TODO

以下特性有可能逐渐被添加

  • ⭕短信验证码登录、学号登录
  • ⭕直播任务点、文章阅读任务点
  • ⭕简答题、论述题等题型支持
  • ⭕富文本答题,匹配选项为图片的情况
  • ⭕使用 Gotify 或 MQTT 上报任务进度以及完成情况
  • ⭕使用 args 直接传参登录账号以及选课
  • ⭕导出已批阅的章节测验
  • ⭕试题自动等待交卷

❤️Contributing Guide

若发现程序存在任何 bug 或有好的想法,欢迎提交 Issue,提交 bug 反馈时需要带上报错信息截图(截全)以及对应 log 文件,并说明触发条件

如果有能力一同开发项目,欢迎使用 PR 提交代码(注意合并 Origin 和修改内容

提交 Issue 时应当遵守 提问的智慧 以及别像弱智一样提问,切勿以不懂萌新问个问题小白啥也不会浇浇整个xxx呗作为标题,否则一律忽略

Issue 为本项目的唯一反馈渠道,任何包括不限于在 QQ、B站私信、Telegram、微信 的提问一律忽略

🧩Typographical

🚀Build

💻本地化构建项目

使用 Python 版本 >= 3.10.0

clone 项目到本地,并使用 poetry 安装依赖和管理 venv

git clone 'https://github.com/SocialSisterYi/CxKitty'
cd CxKitty
poetry install

运行主程序

poetry run python3 main.py

🐋使用 Docker 构建项目

从 DockerHub 拉取最新镜像

docker pull socialsisteryi/cx-kitty

或手动构建镜像

展开

clone 项目到本地,并开始构建镜像

git clone 'https://github.com/SocialSisterYi/CxKitty'
cd CxKitty
docker build --tag socialsisteryi/cx-kitty .

运行容器

请按实际情况映射以下容器内路径:

/app/session会话存档目录

/app/logs程序日志目录

/app/export试题导出目录 (根据配置文件修改,如不需要可不映射)

/app/faces人脸上传目录 (根据配置文件修改,如不需要可不映射)

/app/config.yml程序配置文件

/app/questions.jsonjson题库 (根据配置文件修改,如不需要可不映射)

/app/questions.dbsqlite题库 (根据配置文件修改,如不需要可不映射)

由于程序使用 TUI,Docker 的日志服务会自动捕获并保存容器的 stdo,所以建议使用参数--log-opt max-size=xx限制容器的日志大小,以免造成过多的磁盘占用

docker run -it \
  --name cx_kitty \
  -v "$PWD/session:/app/session"  \
  -v "$PWD/export:/app/export" \
  -v "$PWD/logs:/app/logs" \
  -v "$PWD/faces:/app/faces" \
  -v "$PWD/config.yml:/app/config.yml" \
  #-v "$PWD/questions.json:/app/questions.json" \
  #-v "$PWD/questions.db:/app/questions.db" \
  --log-opt max-size=10m \
  socialsisteryi/cx-kitty

▶️可执行文件构建 (Windows/Linux/MacOS) (不建议使用)

Action中获取最新的自动构建文件,解压后执行文件

详细步骤

点击Action

右侧点击绿色的 最上面的名为Package Executable

跳转后拖到最底下

选择你自己的系统,点一下就会下载

解压出来后,先配置配置文件,然后执行文件就可以正常启动了

🔨Configuration

主程序配置

配置文件使用 Yaml 语法编写,存放于 config.yml

请根据注释修改配置内容

人脸识别配置

人脸识别图片要求必须 .jpg 格式,存放于face_image_path配置的路径下,默认为faces/

fetch_uploaded_face字段为true,在登录成功后立即尝试拉取该用户预先上传的人脸图片,成功后以用户 puid 命名(eg:114514.jpg),存放于face_image_path配置的路径下,以备需要识别时读取

人脸识别图片还可以自定义,要求图片文件名以 puid 命名,存放于face_image_path配置的路径下,但需要注意将fetch_uploaded_face设置为false,否则登录成功后会被覆盖

也可以为每个自定义一组多张人脸图片,图片以 puid+序号 命名(eg:114514_1.jpg114514_2.jpg),程序中使用正则/\d+(_d+)?\.jpg/遍历筛选,需要识别人脸时会从这组图片中随机抽取一张并上传

题库配置

单选题问题与答案应当一一对应,多选题使用#;分隔每个选项,判断题答案只能为正确错误×

REST API 搜题接口配置,确保接口searcher->restApiSearcher->url可以正确访问访问(若使用 Docker 搭建,而题库 API 服务在宿主机运行,应使用宿主机虚拟网关 IP 地址而不是本地回环地址)

返回值必须为 JSON 格式,使用rsp_field字段作为选择器传入,使用 JsonPath 语法编写,如$.data$.data.answer[*]

eg:

curl 'http://127.0.0.1:88/v1/cx' \
  --data-urlencode 'question=国字的演变的过程告诉我们,国防就是国家的防务,国防与()是密不可分的'  #  这里`question`为请求字段名
{
    "code": 1,
    "question": "国字的演变的过程告诉我们,国防就是国家的防务,国防与()是密不可分的",
    "data": "国家",  // 这里的`data`为响应字段名
    "hit": true
}

JSON 题库,确保searcher->jsonFileSearcher->file_path可以访问(使用 Docker 需要设置映射),key 为题目,value 为与之对应的答案

eg:

{
  "国字的演变的过程告诉我们,国防就是国家的防务,国防与()是密不可分的": "国家"
}

SQLite 题库,确保searcher->sqliteSearcher->file_path可以访问(使用 Docker 需要设置映射),表中应存在配置的请求和响应字段

eg:

SELECT answer FROM questions WHERE question = '国字的演变的过程告诉我们,国防就是国家的防务,国防与()是密不可分的';
国家

Enncy 题库,使用前请注册并获取 Token 填写在配置文件中(第三方题库)

通过此 链接 获取 Token

网课小工具(Go题)题库,使用前请注册并获取 Token 填写在配置文件中(第三方题库)

获取 Token 方式见 文档

题库海 题库,使用前请注册并获取 Token 填写在配置文件中(第三方题库)

通过此 链接 获取 Token

柠檬题库,使用前请注册并获取 Token 填写在配置文件中(第三方题库)

通过此 链接 获取 Token

📖Usage & Demo

注:本项目并非小白向“开箱即用”类型,需要一定的计算机专业技术能力;如需使用自动答题功能,请确保您拥有准确无误的题库资源

修改正确的配置文件,并提供配置中定义的资源,运行主程序,进行选择会话存档,若少于一个会话存档,则直接进入登录界面

登录界面输入手机号后按回车键输入密码,再按回车键进行登录

登录界面直接按下回车键则会显示二维码,使用学习通手机客户端扫描登录

按照提示选择目标课程,多个课程之间使用,分隔,使用课程选择器语法,如下:

  • 课程序号:012
  • 课程序号范围:0-35-10
  • 课程名:"解析几何""马克思主义"(非重复项可省略后半部分)
  • 课程 courseId:#23026xxx#22928xx

程序会自动完成视频及测验任务点,并展示章节任务点情况

如需要完成课程0、课程1-3、课程解析几何则输入:0,1-3,"解析几何"

如需进入考试模式,那么需要在指定课程(使用课程选择器语法)前输入EXAM|,即可进入二级菜单,如:

EXAM|0EXAM|"解析几何"

若配置文件的exam->confirm_submittrue那么在交卷前会提示确认,否则将自动交卷

如需导出题库到 export 路径,需在考试选择界面输入e+序号

💡About Repo Name

项目的中文名超星学习通答题姬早已确定,英文名想到过CxHimeCxExamHimeCxCourseHime然而都非常拗口,故弃用

又想到CxHelper这个名,但helper一词易使人联想到木马病毒可执行程序的文件名,很不吉利

最后由CxKit衍生出CxKitty这个名,一语双关kitty自有“猫娘”含义,同时由于项目首字母缩写是cxk,亦可解释为答题只因

⚠️Disclaimers

  • 本项目以 GPL-3.0 License 作为开源协议,这意味着你需要遵守相应的规则
  • 本项目仅适用于学习研究,任何人不得以此用于盈利
  • 使用本项目造成的任何后果与本人无关

📈Stargazers

Stargazers over time

🔗Link Repos

Samueli924/chaoxing: 超星学习通/超星尔雅/泛雅超星全自动无人值守完成任务点 (github.com)

RainySY/chaoxing-xuexitong-autoflush: 超星学习通全自动无人值守视频刷课程序,使用协议发包来实现。 (github.com)

lyj0309/chaoxing-xuexitong-autoflush: 超星学习通全自动无人值守刷课程序,使用协议发包来实现,无需浏览器,支持自动过测验、过视频。 (github.com)

chettoy/FxxkStar: API and unofficial client for the SuperStar mooc platform | 超星学习通的API和非官方客户端脚本,为学生提供更好的学习体验 (github.com)

ocsjs/ocsjs: OCS 网课助手,网课脚本,帮助大学生解决网课难题 ,目前支持网课:超星学习通,知道智慧树 , 支持脚本猫以及油猴脚本运行。 (github.com)

SocialSisterYi/xuexiaoyi-to-xuexitong-tampermonkey-proxy: 基于“学小易”搜题API的学习通答题/考试油猴脚本题库代理 (github.com)

CodFrm/cxmooc-tools: 一个 超星(学习通)/智慧树(知到)/**大学mooc 学习工具,火狐,谷歌,油猴支持.全自动任务,视频倍速秒过,作业考试题库,验证码自动打码(੧ᐛ੭挂科模式,启动) (github.com)