程序猿玩头脑王者

对于我这种学渣是不可能靠知识玩转头脑王者，那么程序员应该如何玩呢👿？

我们首先了解下小程序头脑王者玩法

每局比赛两人参与，五道题，在不用道具的情况下，答对一道题最多可得200分，答得越慢分越少，答错不得分。

有十秒时间限制，如果在第一秒答对，得200分，如果用了一秒(即还剩9秒)，则得180分，剩8秒则得160分，以此类推。

最后一道题得分双倍，即400分、380分、360分……这样理论上最高可得1200分。

分析玩法后，我们需要分析处理下我们的实现流程

针对流程我们需要的东西

1. 打开电脑，接上USB，确定连接📱即可

2. 截图，参考微信跳一跳外挂所使用到 WDA，安装过程详见 testerhome.com/topics/1046…

   WDA 本是 Facebook 开发的一套 iOS 测试框架，被用来做辅助真是💦了

3. Ocr

   • 本地ocr服务

     使用基于本地tesserocr的，尝试了一下，不训练，识别出来的效果太差了

   • 在线的ocr服务

     百度 好像一天只有500次？

     腾讯

4. 百度（万能的🤷‍♂️）

上代码

• 打开手机进入答题界面，⌛️用户的按键输入，自动截图

import wda
import tx_api2 as tx_api

c = wda.Client()


def screenshot():
  print("开始截图......")
  pic_name = '1.png'
  c.screenshot(pic_name)
  tx_api.analysis(pic_name)


while True:
  input("****** ⌛️ ⌛️ ⌛️ *******")
  screenshot()

• 切问题和答案的矩形

def cut_pic(pic_path, left, upper, right, lower, desc):
    print(desc)
    im = Image.open(pic_path)
    region = im.crop((left, upper, right, lower))  # iPhone 7
    img_byte_arr = io.BytesIO()
    region.save(img_byte_arr, format='PNG')
    image_data = img_byte_arr.getvalue()
    image_data_base64 = base64.b64encode(image_data).decode('ascii')
    return image_data_base64

• ocr识别（这里为了提高速度，采用多线程）

def ocr(pic_path, left, upper, right, lower, desc):
    image_data_base64 = cut_pic(pic_path, left, upper, right, lower, desc)
    return youtu.generalocr(image_data_base64)

with futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
        future_ocr_dict['question'] = executor.submit(ocr, pic_path, 75, 295, 700, 
            500, '🚕  切问题矩形')
        future_ocr_dict['question_selection'] = executor.submit(ocr, pic_path, 130, 
            600, 620, 1200,'🚕  切答案矩形')

• 百度🔍（用问题➕答案获取匹配最多的记录，同样多线程拯救⌚️）

def match_count(keyword):
    path = "http://www.baidu.com/s?tn=ichuner&lm=-1&word={0}&rn=1".format(
        parse.quote(keyword))
    res = request.urlopen(path)
    read_line = ''
    search_str = "百度为您找到相关结果约"
    for line in res.readlines():
        line_str = line.decode('utf-8')
        if (search_str in line_str):
            start = line_str.index(search_str) + 11
            line_str = line_str[start:]
            end = line_str.index("个")
            read_line = line_str[0:end]
            break
    read_line = read_line.replace(",", "")
    return int(read_line)
    
    with futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=len(items)) as executor:
        for item in items:
            search_str = question_str + item['itemstring']
            print("🚥 :{0}".format(search_str))
            future_to_search[item['itemstring']] = executor.submit(match_count, search_str)

• 获取结果

    for future_key in future_to_search:
        cache_search[future_key] = future_to_search[future_key].result()
        print("match<{0}>:\033[1;31;40m{1}\33[0m".format(question_str + future_key, 
            str(cache_search[future_key])))
    
    print('并发🔍 执行完成')
    cache_search = sorted(cache_search.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) 
    if(len(cache_search) > 0):
        print(" 🎉 🎉 🎉  最佳答案:\033[1;31;40m{}\33[0m".format(
            next(iter(cache_search))[0]))
    end_time = time.time()
    print("用时{0}s".format((end_time - start_time)))

结果 🎉 🎉 🎉

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结尾：经过大部分的测试很多答案是❌的。可能还是需要使用elasticsearch存储题库，达到精确匹配。好吧！我还是玩不了这个🎮，老老实实搬砖去了，如果有更好的想法可以留言。