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Kelab/course2ics

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course2ics

Code style: black

依赖项

依赖 auth_swust >= 1.2.7,该包的使用请见: https://github.com/BudyLab/auth_swust 主要是需要手动安装 tensorflowpytorch

pip install auth-swust[tensorflow]

如何启动

你需要一个 Python 环境, 然后执行:

pip install -r requirements.txt

课表生成使用方法

在本目录下新建一个.env文件,填入相应的信息: c2i_path 选项可不填,默认当前目录 开学时间和学期名称必填。

c2i_username=5120xxxxxx
c2i_password=xxxxxx
c2i_semester_name=2019-2020-2
c2i_semester_start_day=2020-02-17
c2i_path=../
# 加载实验 True or False, 默认 True
c2i_load_exp=False
# 该选项请参考 auth-swust 包的使用
CAPTCHA_BACKEND=pytorch

要同时生成多个日历,可以使用,将不同用户名密码分隔开,用户名密码一一对应:

c2i_username=51xxxx1,51xxxx2,51xxxx3
c2i_password=xxxxxx1,xxxxxx2,xxxxxx3

然后运行run.py文件,即可在当前目录下生成日历文件。

python run.py

如果上传到谷歌日历发现没有按时提醒,请在谷歌日历网页版设置中打开活动通知功能。

About

swust 西南科技大学课表生成日历

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