教务系统抢课程序的思路

本文介绍了作者尝试模拟学校教务系统的两种登录方式的过程。一种方式需要处理验证码,并使用OCR库辅助识别;另一种则涉及复杂的JS加密算法。文章还探讨了通过前端调用JS加密函数配合后端API来实现模拟登录的技术方案。

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  最近在学习Python爬虫处理表单登录的知识,就想到了拿学校的教务系统来试手。经过调查发现学校的教务系统登录有如下特点:

  • 有两个登录页面,一个页面是需要输入账号密码以及四位字符验证码,另一个页面只需要账号密码不需要验证码。
  • 两个登录页面表单提交的地址不一样,但是都需要encoded字段,然而encoded是经过js加密处理得到的复杂字符串。
  • 需要验证码的那个登录页面是当你提交表单的时候会先向服务器发送GET请求得到一个以’#’分割的字符串,分为前后两部分,分割后得到两个字符串。然后将账号和密码以”%%%”进行连接得到新的字符串,之后遍历新字符串,结合之前从服务器请求返回的字符串以一定的规则进行加密,加密结果作为encoded字段的值。
  • 不需要验证码的那个登录页面则是通过调用一个js加密函数先将账号加密,然后调用同样的js加密函数将密码加密,两部分通过”%%%”进行连接作为encoded字段的值。

所以现在有两个登录方式可以模拟登录到系统。如果使用有验证码那个action进行模拟登录,加密规则其实相对来说翻译成Python代码比较简单,然后验证码可以使用一些OCR库来进行识别,最后可以轻易的登录到系统;如果使用没有验证码的那个登录页面那么主要得把那个几十行的js加密函数进行理解翻译成Python代码?有没有不用理解它加密逻辑的方法?于是我想到了一种方式就是网页+webservice的方式,在前端调用js加密函数来生成encoded字符串,后台编写api提供集成处理,也正好可以实践最近学习的SOA课程。

时间原因,目前只实现了登录部分(带验证码登录和不带验证码登录),之后有时间会把这个完整实现,github地址

### 正方教务系统自动化脚本开发教程 #### 使用 Python 和 Selenium 实现自动化的基础准备 对于希望利用 Python 和 Selenium 来创建针对正方教务系统自动化脚本而言,准备工作至关重要。这不仅涉及安装必要的库文件,还需要理解如何通过 WebDriver 控制浏览器行为以及处理网页上的各种交互事件[^1]。 ```python from selenium import webdriver import time ``` 这段简单的代码片段展示了启动 Chrome 浏览器并等待其加载完成的过程。`webdriver.Chrome()` 方法会返回一个指向新打开的 Chrome 浏览器实例的对象;而 `time.sleep(3)` 则让程序暂停三秒钟以便页面完全加载完毕再继续执行后续命令[^4]。 #### 模拟登录过程 在实际编写脚本之前,模拟登录是一个必不可少的部分。由于大多数在线服务都会采取措施防止机器人访问,因此开发者可能需要解决诸如验证码验证等问题。一种解决方案是借助第三方打码服务平台来绕过这一障碍[^2]。 ```python driver.get('http://example.com/login') # 替换为目标网站的实际地址 username_input = driver.find_element_by_name('username') password_input = driver.find_element_by_name('password') # 输入用户名密码 username_input.send_keys('your_username') password_input.send_keys('your_password') captcha_image_url = 'data:image/png;base64,' + captcha_base64_string response = requests.post('http://third-party-captcha-service', data={'image': captcha_image_url}) captcha_text = response.json()['result'] # 将获取到的结果填入表单相应位置 captcha_field = driver.find_element_by_id('captcha') captcha_field.send_keys(captcha_text) login_button.click() ``` 上述代码说明了如何找到 HTML 文档中的特定输入框,并向其中发送预设好的字符串作为用户凭证的一部分。同时,这里还包含了调用外部 API 处理图像型验证码的例子。 #### 定位程列表与提交请求 一旦成功登陆至目标站点内部,则可以通过分析页面结构进一步精确定位所需操作的目标元素——即待选修的具体科目链接或按钮。通常情况下,这些对象可通过 XPath 或 CSS Selector 进行高效选取: ```python course_selection_buttons = driver.find_elements_by_css_selector('.select-course-button-classname') for button in course_selection_buttons[:number_of_courses_to_select]: try: button.click() confirm_selection_popup = WebDriverWait(driver, 10).until( EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.confirm-selection-popup')) ) confirm_selection_popup.submit() # 假设有确认弹窗需点击确认 print(f'Successfully selected {button.text}') except Exception as e: print(f'Failed to select {button.text}: ', str(e)) ``` 此部分代码实现了遍历所有可选项并将它们逐一加入购物车的功能。注意,在某些场景下可能会遇到额外的安全机制(比如二次确认对话框),此时应适当调整策略以适应具体环境需求[^3]。
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