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Mufanc 1db550bee8
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README.md

iSmart 课程自动姬 v1.0.0

「不止于自动化,追求极致效率」

  • 如果你觉得这个脚本好用,请点一个 Star,你的 Star 就是作者更新最大的动力

效果展示

  • 拥有更好的题型适应性,理论上适配所有客观题种类

  • 提升稳定性,中途宕机概率大大降低

  • 采用全新思路,相较 自动化方案 ,效率提升超过 1000%

工作原理

  使用抓包工具分析客户端流量,可以得知 iSmart 客户端采用的判题方式为本地评判。也就是说会首先将题目和答案一同下载下来,完成答题后使用用户的计算机完成判分,最后将分数回传。这样一来就为爬取答案提供了可能,脚本会根据提供的用户名和密码完成登录,然后将习题的答案下载下来,为进一步地自动答题做好准备。

  一次偶然的机会,我发现 iSmart 客户端其实就是一个套壳的 Chromium在其启动参数中加上 --remote-debugging-port=9222 参数后,其中页面便能够在 chrome://inspect 中被调试:

  进而,可以通过 Python 调用 Chrome DevTools Protocol cdp完成答案的自动提交

Q&A

  • Q 既然是回传分数,那为何不用 Python 直接将分数上报,反而要走 cdp

  上报分数的请求中有疑似 Hash 的字段 ut,且生成 ut 的方法 native无法通过分析 JavaScript 得到(有木有大佬会 ollydbg 的来交个 PR


  • Q 使用这个脚本,会不会被检测到作弊?

  不排除这样的可能性,相较自动化而言,目前的方式提交的数据尚不完整(但成绩和学习时长会被记录),若是仔细比对,有可能会发现数据异常

使用方法

  修改 configs.yml 中的账号和密码,保证与 iSmart 客户端中登录的账号一致,然后修改 iSmart 的启动快捷方式,增加参数 --remote-debugging-port=9222

  此时运行 main.py启动 iSmart 客户端,进入某本书籍的教材学习页(如下图),脚本会自动提交成绩。

写在最后

  该项目尚处于起步阶段,项目结构还没有完全确定下来,所以后续可能会经历多次重构。目前很多功能虽然存在于源码中,但还不完善或者未经测试,可能造成意料之外的结果,所以在使用前还请三思