ZJU场馆预约脚本

执行脚本前需要安装需要的环境和包

安装虚拟环境： conda create --name tyys python=3.9.19

激活虚拟环境： conda activate tyys或activate tyys

安装依赖的包： pip install -r requirements.txt

在main.py所在目录下创建config.json，内容为统一身份验证的用户名和密码：

{
  "username": "username",
  "password": "password",
  "buddies": [
    {
      "username": "username",
      "password": "password"
    },
    {
      "username": "username",
      "password": "password"
    }]
}

buddies是同伴列表（需要至少和该同伴手动预约过一次），填写同伴的统一身份认证用户名和密码，用来自动获取同伴码。有几个同伴写几个，如果手动输入同伴码，可以不填，buddies列表留空即可：

{
  "username": "username",
  "password": "password",
  "buddies": []
}

输入的内容为此次脚本的预约内容，并保留在文件中如in.txt

39 （场馆编号，各个场馆的编号见 data/isArt.json 中的id项，可通过Charles等软件抓取。只能填一个，不过会按顺序尝试这个场馆中的所有场地。）
2024-04-06 （预约日期）
14:30 15:30 （预约场次的起始时间。支持多个时间段，按顺序预约直到成功）
0 （场地号，0表示随机）
伙伴名称（空格分隔）
电话号码

优先遍历时间，只有这个场馆的这个场地的所有时间都被预约时，才会遍历之后的场地。一般对时间有要求，对场地号没要求，所以场次起始时间填一个就可以了。但是时间的遍历不是按照时间上的先后，而是按照这个时间在返回数据中的位置。

命令行参数

python main.py -h获取参数说明。

-使用参数缩写，--使用参数全称。

完整命令： python main.py --input ./in.txt --start_time "2024-04-04 17:15:30" --mode interval --buddy 92277 或者： python main.py -i ./in.txt -t "2024-04-04 17:15:30" -m interval -b 92277

如果不填start_time参数，默认立刻执行脚本。

不填buddy参数，默认自动获取。

一般指定时间（如12:00:00开放预约，最好设置脚本运行时间为12:00:01，否则显示还没开放预约。但是我实验室服务器的网络可能有延时，设置12:00:00刚刚好，并且预约成功的概率更高些）、指定同伴码运行： python main.py -t "2024-04-04 12:00:01" -b 92277

运行结果

在自动获取同伴码的情况下，目前预约一次需要4秒左右，如果手动输入同伴码，预约速度可以更快（快1秒左右）。

在手动输入同伴码的情况下，并且处于预约高峰期，大概耗时6秒：

存在的问题

一个是验证码识别不准确：

还有一个是不是每次都能刷新出验证码，如果没有刷新出来，就会报错：

当然，多次识别不准确，验证码错误，会增加第二个错误出现的概率。验证码尝试太多次也会被提醒稍后再试。

对于第一个问题，需要提高ocr_captcha函数识别验证码的准确性，具体的，是提高以下两步的准确性：

poses = det.detection(image_bytes) # 使用 ddddocr 检测图像中字的位置，返回[x1, y1, x2, y2]，用以确定包含目标的一个矩形区域。

res = ocr.classification(cropped_img) # 识别[x1, y1, x2, y2]区域内的汉字

目前上面两步都是基于ddddocr，可以采用更好的方案，例如使用更高级的OCR引擎（可能不方便跨平台部署）或者对图像进行预处理。

在某些情况下，灰度化图像有助于提高识别准确率，例如不会把花识别成字。

对于第二个问题，可能需要增加延时：

logger.info(f'验证码错误，重试中...')
time.sleep(0.1)

有时会识别出非汉字字符，或者汉字和非汉字字符的组合（如"m船"，需要将非汉字的部分去除）。一般来说，汉字肯定是能识别出的，所以识别出的非汉字字符一般是干扰，会降低“碰运气”那一步成功的概率，需要删除——其实不然，有时候汉字就是没识别出。