代码小白即可完成的刷题脚本 ( Cursor 和 阿里云的 API 的 Python 刷题脚本)

利用 cursor 编写刷题脚本

项目地址GitHub - LY-zhang-yi-hao/刷题脚本🌐
📺 附上详细的讲解视频点击观看
实现效果:🚀
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初衷

在当今教育环境下,经常需要面对大量重复性的练习题。为了减轻负担,借助AI技术开发刷题脚本,合理分配娱乐时间(狗头)

AI技术的快速发展,特别是Cursor等AI编程助手的出现,即使编程基础较弱的同学也能轻松开发出实用的刷题工具。本项目旨在降低编程门槛,让更多学生受益于AI技术。

定位:编程有一点基础,能看懂基本的语句,这个脚本主要利用python进行编写,css和javascript需要用到,但是都是利用AI以及查阅资料进行编写。

前言

10月在GitHub已经开源了一个简单的刷题脚本.
项目地址:

  • 实验室安全考核 刷题脚本:
  • 简单介绍:
    本项目使得刷题的脚本的编写下限变低,利用阿里云模型回答问题,不需要进行题库的编写或网页搜索还需绕过许多反爬。
    将问题发送给AI,拿到答案后,进行回答填写。
    本代码只是提供一个示例。
    另外根据浏览器类型,需要不同的浏览器驱动,请自行谷歌搜索下载,code已经注释,请勿忘更改路径。
    ps:需要简单的css基础或利用截图发给AI给出定位网页元素的python代码,获取问题和填写答案。
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正文

  1. 调取阿里云api,回答问题python代码块
  2. 另外根据浏览器类型,需要不同的浏览器驱动,请自行谷歌搜索下载,code已经注释,请勿忘更改路径。
    Microsoft Edge WebDriver | Microsoft Edge Developer
  3. python环境的配置与安装,看炮哥的视频,配置的很简单,不用改环境那么麻烦. 环境配置链接

项目实战

  • 驾校科目一考试,拿到题目和选项,将题目和选项发送给阿里云大模型,阿里云模型回答问题,得到答案后,再进行答案填写。

逻辑 :

  1. 打开网址: https://www.jsyks.com/
  2. 点击科目一顺序练习,跳转到新的页面
  3. 获得当前的题目和选项的信息
  4. 把信息发送给阿里云模型
  5. 从阿里云模型得到答案
  6. 答案填入
  • 查找网页元素快捷键:F 12 或者 FN+F 12
  • 如果有验证码登陆 :人工干预,到输入验证码阶段,停止代码运行,人工输入之后,在键盘输入任意键,继续运行代码。

cursor 输入内容:

  • 我的角色:我是一个python小白,没有相应的css和javascript基础,所以请你对以后的代码写好非常详细的注释。
  • 任务: 请你帮我写一个python刷题脚本,打开edge浏览器,具体的题目网址: https://www.jsyks.com/ ,然后点击一些选项(待定,我给你具体的网页元素位置)拿到题目和选项,将题目和选项发送给阿里云大模型,阿里云模型回答问题,得到答案后,再进行答案填写。
  • 我的Edge驱动路径,'D:/python/msedgedriver. exe'
  • 这是调用阿里云api的代码:
from http import HTTPStatus
import dashscope
from dashscope import Generation
import random
import json


class DashScopeAPI:
	def __init__(self):
		# 配置API-KEY
		dashscope.api_key = "sk-f02484ea78744f5a90a6b680bc288dbb"
	
	# 单轮对话
	def call_with_messages(self, messages):
		response = Generation.call(
			model="qwen-turbo",
			messages=messages,
			# 设置随机数种子seed,如果没有设置,则随机数种子默认为1234
			seed=random.randint(1, 10000),
			# 将输出设置为"message"格式
			result_format='message'
		)
		if response.status_code == HTTPStatus.OK:
			print(response.output.choices[0]['message']['content'])
			# print(response)
		else:
			print('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s' % (
				response.request_id, response.status_code,
				response.code, response.message
			))
if __name__ == '__main__':
	dsapi = DashScopeAPI()
	messages = [
		
		{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
		{'role': 'user', 'content': '我的题目,请你只需要回答答案即可。91、实验室电器设备所引起的火灾,应:A.用水灭火B.用二氧化碳或干粉灭火器灭火C.用泡沫灭火器灭火'},
	]
	# 单轮对话
	dsapi.call_with_messages(messages)

  • 后续慢慢截图和调试就可以了,详情看我的视频(建议二倍速食用)

最后代码

# 导入所需的库

from selenium import webdriver  # 用于控制浏览器

from selenium.webdriver.common.by import By  # 用于定位网页元素

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait  # 用于等待网页元素加载

from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC  # 用于设置等待条件

from selenium.webdriver.edge.service import Service  # 用于设置Edge浏览器驱动

from http import HTTPStatus  # 用于处理HTTP状态码

import dashscope  # 阿里云API

from dashscope import Generation  # 阿里云生成模型

import random  # 用于生成随机数

import time  # 用于添加延时

import json  # 用于处理JSON数据

  

class AutoExam:

    def __init__(self):

        """

        初始化自动答题类

        设置浏览器驱动并创建浏览器实例

        """

        # 创建Edge浏览器驱动服务

        service = Service('D:/python/msedgedriver.exe')

        # 创建浏览器实例

        self.driver = webdriver.Edge(service=service)

        # 创建等待对象,最长等待时间为10秒

        self.wait = WebDriverWait(self.driver, 10)

        # 创建阿里云API实例

        self.dsapi = DashScopeAPI()

  

    def start_exam(self):

        """

        开始考试:

        1. 打开指定网址

        2. 等待页面加载

        3. 点击"顺序练习"链接

        """

        try:

            # 打开指定网址

            self.driver.get("https://www.jsyks.com/")

            # 等待页面完全加载

            time.sleep(3)

            # 只使用一种最可靠的定位方式

            practice_link = self.wait.until(

                EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "//a[.//img[@alt='科目一顺序练习']]"))

            )

            # 使用JavaScript点击元素,避免被遮挡的问题

            self.driver.execute_script("arguments[0].scrollIntoView(true);", practice_link)

            time.sleep(1)  # 等待滚动完成

            self.driver.execute_script("arguments[0].click();", practice_link)

            # 等待新页面加载

            time.sleep(3)

            # 切换到新打开的标签页

            self.driver.switch_to.window(self.driver.window_handles[-1])

            # 等待题目页面加载完成

            self.wait.until(

                EC.presence_of_element_located((By.ID, "ExamTit"))

            )

        except Exception as e:

            print(f"启动考试时出错: {e}")

            print("具体错误:无法找到或点击'顺序练习'链接")

            # 如果发生错误,尝试关闭浏览器

            self.driver.quit()

            raise  # 重新抛出异常,中止程序

  

    def get_question_content(self):

        """

        获取题目内容

        返回值:题目文本,如果出错返回None

        """

        try:

            # 增加重试机制

            for _ in range(3):  # 最多重试3次

                try:

                    # 等待题目元素出现并获取文本

                    question_element = self.wait.until(

                        EC.visibility_of_element_located((By.ID, "ExamTit"))

                    )

                    # 获取题目文本并清理多余的空格和特殊字符

                    question_text = question_element.text.replace('\u00A0', ' ').strip()

                    if question_text:  # 确保获取到了文本

                        print("\n获取到的题目:")

                        print(question_text)

                        return question_text

                    time.sleep(1)

                except:

                    time.sleep(1)

            raise Exception("无法获取题目内容")

        except Exception as e:

            print(f"获取题目时出错: {e}")

            return None

  

    def get_options(self):

        """

        获取所有选项内容

        返回值:选项文本列表,如果出错返回None

        """

        try:

            # 增加重试机制

            for _ in range(3):  # 最多重试3次

                try:

                    # 等待选项列表元素出现

                    options_list = self.wait.until(

                        EC.visibility_of_element_located((By.ID, "ExamOpt"))

                    )

                    options = []

                    # 遍历选项A到D

                    for option_id in ['ExamOptA', 'ExamOptB', 'ExamOptC', 'ExamOptD']:

                        option_element = self.wait.until(

                            EC.visibility_of_element_located((By.ID, option_id))

                        )

                        # 获取label元素中的文本

                        label_text = option_element.find_element(By.TAG_NAME, "label").text

                        if label_text:  # 确保获取到了文本

                            options.append(label_text)

                    if len(options) == 4:  # 确保获取到了所有选项

                        print("\n获取到的选项:")

                        for i, option in enumerate(options):

                            print(f"{chr(65+i)}. {option}")  # 打印 A. xxx, B. xxx 等

                        return options

                    time.sleep(1)

                except:

                    time.sleep(1)

            raise Exception("无法获取完整的选项内容")

        except Exception as e:

            print(f"获取选项时出错: {e}")

            return None

  

    def choose_answer(self, answer):

        """

        选择答案

        参数:

            answer: AI返回的答案文本

        """

        try:

            # 从AI答案中提取选项字母(A、B、C、D)

            # 处理可能的答案格式:'B' 或 'B、12个月' 或 'B.'等

            answer = answer.strip().upper()  # 转换为大写并去除空格

            option_letter = answer[0]  # 获取第一个字符

            # 验证是否是有效的选项

            if option_letter not in ['A', 'B', 'C', 'D']:

                print(f"无效的答案格式: {answer}")

                return

            option_id = f"in{option_letter}"  # 构造选项ID,例如"inA"

            # 找到对应的单选按钮并点击

            answer_element = self.wait.until(

                EC.element_to_be_clickable((By.ID, option_id))

            )

            # 使用JavaScript点击元素,避免可能的点击问题

            self.driver.execute_script("arguments[0].click();", answer_element)

            print(f"已选择答案: {option_letter}")

        except Exception as e:

            print(f"选择答案时出错: {e}")

            print(f"尝试选择的答案选项: {answer}")

  

    def submit_to_ai(self, question, options):

        """

        将题目提交给AI获取答案

        参数:

            question: 题目文本

            options: 选项列表

        返回值:AI的答案

        """

        # 将题目和选项组合成完整的问题

        full_question = f"{question}\n" + "\n".join(options)

        # 构造发送给AI的消息,强调只需要返回选项字母

        messages = [

            {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant. Please only respond with a single letter (A, B, C, or D) as the answer.'},

            {'role': 'user', 'content': f'请只回答选项字母(A、B、C、D),不要包含其他内容。题目:{full_question}'}

        ]

        # 调用AI获取答案

        answer = self.dsapi.call_with_messages(messages)

        if answer:

            print("\nAI的答案:")

            print(answer)

        return answer

  

    def click_next_question(self):

        """

        点击下一题按钮

        返回值:是否成功点击下一题

        """

        try:

            # 通过span标签文本定位"下一题"按钮

            next_button = self.wait.until(

                EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, "//span[text()='下一题']"))

            )

            next_button.click()

            time.sleep(2)  # 等待新题目加载

            return True

        except Exception as e:

            print(f"点击下一题时出错: {e}")

            return False

  

    def run(self):

        """

        运行主程序

        控制答题流程 - 循环处理题目直到用户选择退出

        """

        try:

            # 开始考试

            self.start_exam()

            question_count = 0

            while True:

                question_count += 1

                print(f"\n正在处理第 {question_count} 题...")

                # 获取题目内容

                question = self.get_question_content()

                # 获取选项内容

                options = self.get_options()

                # 如果成功获取到题目和选项

                if question and options:

                    # 获取AI答案

                    ai_answer = self.submit_to_ai(question, options)

                    # 选择答案

                    self.choose_answer(ai_answer)

                    print(f"\n第 {question_count} 题完成!")

                    # 询问用户是否继续下一题

                    user_input = input("\n是否继续下一题?(y/n): ").lower()

                    if user_input != 'y':

                        print("\n答题结束!")

                        break

                    # 点击下一题

                    if not self.click_next_question():

                        print("\n无法进入下一题,答题结束!")

                        break

                else:

                    print("\n获取题目或选项失败!")

                    break

        except Exception as e:

            print(f"运行出错: {e}")

        finally:

            # 等待用户按键后关闭浏览器

            input("\n按回车键关闭浏览器...")

            self.driver.quit()

  

# 保持原有的DashScopeAPI类不变

class DashScopeAPI:

    def __init__(self):

        dashscope.api_key = "sk-f02484ea78744f5a90a6b680bc288dbb"

    def call_with_messages(self, messages):

        response = Generation.call(

            model="qwen-turbo",

            messages=messages,

            seed=random.randint(1, 10000),

            result_format='message'

        )

        if response.status_code == HTTPStatus.OK:

            return response.output.choices[0]['message']['content']

        else:

            print('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s' % (

                response.request_id, response.status_code,

                response.code, response.message

            ))

            return None

  

# 程序入口

if __name__ == "__main__":

    # 创建自动答题实例并运行

    bot = AutoExam()

    bot.run()

本文作者:边走边唱如诗如理想

本文链接:https://www.cnblogs.com/zyhlearning/p/18674071

版权声明:本作品采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5 中国大陆许可协议进行许可。

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