旧的时代已过去，新的时代已到来，谨以此项目记录曾经的大学生活和打卡时光

SUST_YiBan_Bot

使用python自动化脚本来完成一些列操作 部署到服务器上，可利用cron定时任务运行

Feathers

• 验证码采用了自己服务器的api来进行识别（0.2.1已经集成到项目中方便大家使用）

• 通过抓包得到了晨午检数据提交的接口，可以无视打卡时间，一键完成晨午检打卡

changelog

[0.2.1] -- 2022.2.23

Added

• 将验证码识别集成到项目中

  （识别验证码使用了开源项目 : 验证码识别 - 部署 ，因此需要安装tensorflow，亲测python3.9 + tensorflow==2.7.0可以完美运行）

• 采用 yaml 配置文件方式方便多用户使用

[0.2] -- 2022.1.30

Fix

• 更新登陆接口

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项目结构

root:[./]
+--account.yaml       # 账号存储配置文件
+--captcha.py         # 调用 readcaptcha 目录中的模型对进行验证码识别
+--main.py            # 主程序
+--post_data.py       # 晨午检数据提交
+--readcaptcha        # tensorflow 识别验证码核心
|      +--captch_crack_service.py
|      +--categorys.py
|      +--config.py
|      +--config.yaml
|      +--event_handler.py
|      +--event_loop.py
|      +--graph
|      |      +--YIBAN-CNN5-GRU-H64-CTC-C1_9900.pb
|      +--graph_session.py
|      +--interface.py
|      +--middleware
|      |      +--constructor
|      |      |      +--color_extractor.py
|      |      +--impl
|      |      |      +--color_extractor.py
|      |      |      +--color_filter.py
|      |      |      +--corp_to_multi.py
|      |      |      +--gif_frames.py
|      |      |      +--rgb_filter.py
|      |      +--resource
|      |      |      +--color_filter.py
|      |      |      +--__init__.py
|      +--model
|      |      +--YIBAN-CNN5-GRU-H64-CTC-C1_model.yaml
|      +--predict.py
|      +--pretreatment.py
|      +--utils.py
+--README.md
+--requirements.txt
+--util.py          # 登录接口相关工具

使用方法

1.安装依赖

pip install -r requirements.txt

2.在 account.yaml添加你要打卡的个人数据

3.运行main.py

python main.py