当前位置: 首页 > article >正文

【实例】事业单位学习平台自动化操作

目录

一、创作背景:

二、实现逻辑:

三、代码分析【Deepseek分析】:

1) 主要功能

2)核心组件

    2.1 GUI界面 (AutomationApp类)

    2.2 浏览器自动化

    2.3 平台特定处理

3) 关键技术

4)代码亮点

5)总结

四、运行截图:

五、程序代码:


特别声明:***本代码仅限编程学习交流,不得作为学习工具使用!***

一、创作背景:

        公职人员每年有在线学习培训任务,作为年度考核依据之一。各视频学习培训网站均有各自的不同防作弊机制,即:不定时出现弹窗在线答题,作答正确后方能继续播放学习视频。最近学习Python,刚好可以拿来练手~

二、实现逻辑:

        主界面基于Tcl/Tk图形库开发,采用ttk控件进行界面美化,核心功能通过Selenium实现浏览器自动化操作。

三、代码分析(Deepseek分析):

        这是一个基于Python Tkinter和Selenium的浏览器自动化工具,主要用于在线学习平台的自动化操作。下面是对代码的详细分析: 

1) 主要功能
  • 多浏览器支持:支持Edge和Chrome浏览器

  • 多平台支持:可处理"思想天下"、"开放大学"、"一维科技"等学习平台的弹窗和验证

  • 自动化操作:自动答题、视频监控、弹窗处理等

  • 用户友好界面:图形化操作界面,实时日志显示

2)核心组件
    2.1 GUI界面 (AutomationApp类)
  • 使用Tkinter和ttk构建现代化界面

  • 包含状态指示灯、控制按钮、浏览器选择、学习平台选择和日志区域

  • 实现了丰富的样式配置(ColorConfigsetup_modern_style方法)

  • 支持日志重定向(TextRedirector类),高亮显示不同级别的信息

    2.2 浏览器自动化
  • 浏览器配置BrowserConfig类负责检测浏览器版本、设置独立的用户数据目录和查找驱动

  • 驱动初始化init_driver函数根据配置初始化WebDriver

  • 进程管理kill_browser_processes函数确保精准清理自动化进程,不清理用户浏览器

    2.3 平台特定处理
  • 思想天下math_popup_solver处理数学题弹窗

  • 开放大学kfdx_popup处理防作弊问答(使用OCR识别)、视频播放自动控制

  • 一维科技ywdc_popup处理答题卡弹窗、视频暂停后自动播放

3) 关键技术
  1. 多线程处理:使用Thread实现后台监控,避免阻塞GUI

  2. 线程安全:使用RLock保护共享资源

  3. 异常处理:完善的异常捕获和处理机制

  4. OCR识别:使用pytesseract识别验证码

  5. 进程管理:使用psutil精准控制浏览器进程

  6. 日志系统:重定向标准输出到GUI界面

4)代码亮点
  1. 现代化UI设计

    • 自定义颜色配置系统

    • 状态指示灯动画效果

    • 响应式按钮和交互元素

  2. 健壮性设计

    • 完善的资源清理机制(cleanup方法)

    • 浏览器状态检查(is_driver_alive)

    • 版本兼容性检查

  3. 可扩展性

    • 通过site_config字典轻松添加新平台

    • 模块化的弹窗处理函数

  4. 用户体验

    • 详细的错误提示

    • 实时日志反馈

    • 超链接识别和点击

5)总结

这是一个功能完善、设计良好的浏览器自动化工具,展示了以下技术能力:

  • 复杂的GUI应用程序开发

  • 浏览器自动化技术

  • 多线程编程

  • 健壮的错误处理

  • 现代化的UI设计

代码结构清晰,注释完善,适合作为中大型Python GUI项目的参考。

四、运行截图:

 

五、程序代码(部分):

    程序只做了3个学习网站的弹窗,可根据实际不同网站进行字典配置更新,并处理相应模块的弹窗处理逻辑,进行匹配扩展。因代码有1668行,请移步下载:https://download.csdn.net/download/Ricky_One/90936258。包括完整源代码、资源文件及编译后的单个EXE文件(建议Win10以上操作系统,直接可使用。未将浏览器驱动文件打包进EXE,可根据程序提示,点击超链接可直接打开对应的浏览器驱动下载网址)。

def get_resource_path(relative_path):"""获取资源的绝对路径(兼容开发模式和 PyInstaller 打包模式)"""if hasattr(sys, '_MEIPASS'):# PyInstaller 打包后的临时目录base_path = sys._MEIPASSelse:# 开发时的当前目录base_path = os.path.abspath(".")return os.path.join(base_path, relative_path)

相关文章:

【实例】事业单位学习平台自动化操作

目录 一、创作背景: 二、实现逻辑: 三、代码分析【Deepseek分析】: 1) 主要功能 2)核心组件 2.1 GUI界面 (AutomationApp类) 2.2 浏览器自动化 2.3 平台特定处理 3) 关键技术 4)代码亮点 5)总结 四、运行截图: 五、程序代码: 特别声明:***本代码仅限编程学…...

4.8.3 利用SparkSQL统计每日新增用户

在本次实战中,我们的任务是利用Spark SQL统计每日新增用户数。首先,我们准备了用户访问历史数据,并将其上传至HDFS。然后,通过Spark的交互式编程环境,我们读取了用户文件并将其转换为结构化的DataFrame。接着&#xff…...

创建ipv6 only和ipv6+ip4的k8s集群的注意事项

关键字 : CNI calico vxlan flannel ipv6-only ipv6ipv4 在搭建ipv6-only或ipv6ipv4的k8s集群时,在worker节点加入集群后,发现worker节点上的CNI启动失败。 以下是calico的启动失败情况 : kubectl get pod -A输出如下 : NAMESPACE NAME …...

Qt概述:基础组件的使用

1. Qt框架简介 Qt是一个跨平台的C图形用户界面应用程序开发框架,它包含了丰富的GUI组件和强大的功能库。本次示例代码展示了Qt的几个核心概念: QMainWindow:主窗口类,提供标准的应用程序框架**信号与槽**机制:Qt的核…...

判断使用什么技术来爬取数据详细讲解

判断目标网站使用哪种数据加载形式是爬虫开发的第一步,也是最关键的一步。以下是系统化的诊断方法和步骤: 核心诊断流程 (使用浏览器开发者工具 - Chrome/Firefox为例) 初始观察 (肉眼判断) 页面加载后数据是否立刻可见? 是 → 可能是静态HTM…...

YOLOV7改进之融合深浅下采样模块(DSD Module)和轻量特征融合模块(LFI Module)

目录 一、研究背景​ 二. 核心创新点​ ​2.1 避免高MAC操作​ ​2.2 DSDM-LFIM主干网络​ 2.3 P2小目标检测分支​ ​3. 代码复现指南​ 环境配置 关键修改点 ​4. 实验结果对比​ 4.1 VisDrone数据集性能 4.2 边缘设备部署 4.3 检测效果可视化 ​5. 应用场景​ …...

【仿生机器人】仿生机器人认知-情感系统架构设计报告

来自 gemini 2.5 1. 执行摘要 本报告旨在为仿生机器人头部设计一个全面的认知-情感软件架构,以实现自然、情感智能的互动。拟议的架构将使机器人能够像人类一样,动态生成情绪、进行复杂的表情表达(包括情绪掩饰)、拥有强大的记忆…...

数学建模期末速成 多目标规划

内容整理自2-6-2 运筹优化类-多目标规划模型Python版讲解_哔哩哔哩_bilibili 求有效解的几种常用方法 线性加权法√ 根据目标的重要性确定一个权重,以目标函数的加权平均值为评价函数,使其达到最优。ɛ约束法 根据决策者的偏好,选择一个主要…...

常见ADB指令

目录 1. 设备连接与管理 2. 应用管理 3. 文件操作 4. 日志与调试 5. 屏幕与输入控制 6. 高级操作(需Root权限) 7. 无线调试(无需USB线) 常用组合示例 注意事项 以下是一些常用的 ADB(Android Debug Bridge&a…...

IoTGateway项目生成Api并通过swagger和Postman调用

IoTGateway项目生成Api并通过swagger和Postman调用-CSDN博客...

sl4j+log4j日志框架

sl4jlog4j日志框架 slf4j (Simple Loging Facade For Java) 即它仅仅是一个为 Java 程序提供日志输出的统一接口,并不是一个具体的日志实现方案,所以单独的 slf4j 是不能工作的,必须搭配其他具体的日志实现方案(例如:…...

小白的进阶之路系列之九----人工智能从初步到精通pytorch综合运用的讲解第二部分

张量是PyTorch中的核心数据抽象。这个交互式笔记本提供了一个深入的介绍torch. Tensor 类., 首先,让我们导入PyTorch模块。我们还将添加Python的数学模块来简化一些示例。 import torch import math创建张量 创建张量最简单的方法是调用torch.empty(): x = torch.empty(…...

深度学习与神经网络 前馈神经网络

1.神经网络特征 无需人去告知神经网络具体的特征是什么,神经网络可以自主学习 2.激活函数性质 (1)连续并可导(允许少数点不可导)的非线性函数 (2)单调递增 (3)函数本…...

NLP学习路线图(十四):词袋模型(Bag of Words)

在自然语言处理(NLP)的广阔天地中,词袋模型(Bag of Words, BoW) 宛如一块历经岁月沉淀的基石。它虽非当今最耀眼的明星,却为整个领域奠定了至关重要的基础,深刻影响了我们让计算机“理解”文本的…...

Oracle数据库事务学习

目录 一、什么是事务,事务的作用是什么 二、事务的四大特性(ACID) 1. 原子性(Atomicity) 2. 一致性(Consistency) 3. 隔离性(Isolation) 4. 持久性(Durability) 三、关于锁的概念——表锁、行锁、死锁、乐观/悲观锁、 1.行锁 2.表锁 3.死锁 4.乐观锁 5.…...

MySQL 全量 增量备份与恢复

目录 前言 一、MySQL 数据库备份概述 1. 数据备份的重要性 2. 数据库备份类型 2.1 从物理与逻辑的角度分类 2.2 从数据库的备份策略角度分类 3. 常见的备份方法 二、数据库完全备份操作 1. 物理冷备份与恢复 1.1 备份数据库 1.2 恢复数据库 2. mysqldump 备份与恢复…...

【仿生机器人系统设计】涉及到的伦理与安全问题

随着材料科学、人工智能与生物工程学的融合突破,仿生机器人正从科幻走向现实。它们被寄予厚望——在医疗康复、老年照护、极端环境作业甚至社交陪伴等领域释放巨大价值。然而,当机器无限趋近于“生命体”,其设计过程中潜伏的伦理与安全迷宫便…...

NodeJS全栈WEB3面试题——P5全栈集成与 DApp 构建

5.1 如何实现一个完整的 Web3 登录流程(前端 后端)? ✅ 核心机制:钱包签名 后端验签 Web3 登录是基于“消息签名”来验证用户链上身份,而非传统用户名/密码。 💻 前端(使用 MetaMask&#…...

鸿蒙进阶——Mindspore Lite AI框架源码解读之模型加载详解(一)

文章大纲 引言一、模型加载概述二、核心数据结构三、模型加载核心流程 引言 Mindspore 是一款华为开发开源的AI推理框架,而Mindspore Lite则是华为为了适配在移动终端设备上运行专门定制的版本,使得我们可以在OpenHarmony快速实现模型加载和推理等功能&…...

【数据结构】图论核心算法解析:深度优先搜索(DFS)的纵深遍历与生成树实战指南​

深度优先搜索 导读:从广度到深度,探索图的遍历奥秘一、深度优先搜索二、算法思路三、算法逻辑四、算法评价五、深度优先生成树六、有向图与无向图结语:深潜与回溯,揭开图论世界的另一面 导读:从广度到深度,…...

Mysql数据库 索引,事务

Mysql数据库 索引,事务 一.索引 简介 索引是数据库中用于提高查询效率的一种数据结构,它通过预先排序和存储特定列的值,帮助数据库快速定位符合条件的数据行,避免全表扫描。以下是关于索引的核心简介: 1. 核心作用…...

RESTful APInahamcon Fuzzies-write-up

RESTful API 路径详解 RESTful API(Representational State Transfer)是一种 基于 HTTP 协议的 API 设计风格,它通过 URL 路径 和 HTTP 方法(GET、POST、PUT、DELETE 等)来定义资源的访问方式。它的核心思想是 将数据…...

安装DockerDocker-Compose

Docker 1、换掉关键文件 vim /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo ▽ [base] nameCentOS-$releasever - Base - Mirrors Aliyun baseurlhttp://mirrors.aliyun.com/centos/$releasever/os/$basearch/ gpgcheck1 enabled1 gpgkeyhttp://mirrors.aliyun.com/centos/RPM-GPG-KEY-C…...

2025年机械化设计制造与计算机工程国际会议(MDMCE 2025)

2025年机械化设计制造与计算机工程国际会议(MDMCE 2025) 2025 International Conference on Mechanized Design, Manufacturing, and Computer Engineering 一、大会信息 会议简称:MDMCE 2025 大会地点:中国贵阳 审稿通知&#…...

Java生态中的NLP框架

Java生态系统中提供了多个强大的自然语言处理(NLP)框架,以下是主要的NLP框架及其详细说明: 1、Apache OpenNLP ​简介​:Apache OpenNLP是Apache软件基金会的开源项目,提供了一系列常用的NLP工具。 ​主要功能​: …...

NVM,Node.Js 管理工具

node_mirror: https://npmmirror.com/mirrors/node/ npm_mirror: https://npmmirror.com/mirrors/npm/ 一、什么是 NVM? NVM 是一个命令行工具,允许你在同一台机器上安装、切换和管理多个 Node.js 版本,解决项目间版本冲突问题。 二、安装 …...

Jmeter逻辑控制器、定时器

目录 一、Jmeter逻辑控制器 ①IF(如果)控制器 作用: 位置: 参数介绍: 步骤: ②循环控制器 作用: 位置: 步骤: 线程组属性VS循环控制器 ③ForEach控制器 作用: 位置&am…...

每日八股文6.2

每日八股-6.2 Go1.GMP调度原理(这部分多去看看golang三关加深理解)2.GC(同样多去看看golang三关加深理解)3.闭包4.go语言函数是一等公民是什么意思5.sync.Mutex和sync.RWMutex6.sync.WaitGroup7.sync.Cond8.sync.Pool9.panic和rec…...

R3GAN利用配置好的Pytorch训练自己的数据集

简介 简介:这篇论文挑战了"GANs难以训练"的广泛观点,通过提出一个更稳定的损失函数和现代化的网络架构,构建了一个简洁而高效的GAN基线模型R3GAN。作者证明了通过合适的理论基础和架构设计,GANs可以稳定训练并达到优异性能。 论文题目:The GAN is dead; long l…...

吴恩达机器学习笔记(1)—引言

目录 一、欢迎 二、机器学习是什么 三、监督学习 四、无监督学习 一、欢迎 机器学习是当前信息技术领域中最令人兴奋的方向之一。在这门课程中,你不仅会学习机器学习的前沿知识,还将亲手实现相关算法,从而深入理解其内部机理。 事实上&…...