最近百万英雄之类的答题软件广受大家的喜爱，不过对于我这菜鸟基本没有拿过奖。
但是作为一名码农怎么能忍，于是研究出了即将要与大家分享的答题神器。

流程：

首先，带着大家捋一遍流程：

first：将手机屏幕投影到电脑上，或者开启模拟器，在电脑上，将问题和答案截图
second：进行图像识别，将问题和答案转换成文字
third：百度搜索问题和答案并爬取数据
fourth：进行数据分析，给出答案

投影/模拟器

本人使用的iphone和Mac进行投影，只需要通过quickTime即可。

如果是安卓机，你也可以使用vysor

如果不想投影的小伙伴可以下载夜神模拟器或者Genymotion模拟器。
ok，这一步太简单了，就不多说了。

图像识别

其实我的上一篇文章就是为了这一篇做铺垫，我在python人工智能-图像识别文章中已经详细介绍了如何通过PIL截取图片，并通过pytesseract进行文字识别。这里我就不详细讲述了，同学们可以看上一篇。
这里直接上代码：

#这里根据个人电脑截取投影到电脑的问题和答案区域：
image = ImageGrab.grab(bbox=(50, 410, 750, 1100))
image.save(IMAGE_PATH)image = Image.open(IMAGE_PATH)
character = pytesseract.image_to_string(image, lang="chi_sim+eng", config="-psm 4")
print(character)
list = character.split('\n\n')question = list[0]
answerOne = list[1]
answerTwo = list[2]
answerThree = list[3]

这里我们使用config="-psm 4"，因为我们这里问题和答案相当于一个文本列.

例如下列问题：

image = ImageGrab.grab(bbox=(50, 410, 750, 1100))
image.save(IMAGE_PATH)

通过上面的代码，我们会先获得到问题和答案的截图：

然后通过下面的代码识别图中的文字，并保存到变量中，后面会用到：

image = Image.open(IMAGE_PATH)
character = pytesseract.image_to_string(image, lang="chi_sim+eng", config="-psm 4")
print(character)
list = character.split('\n\n')question = list[0]
answerOne = list[1]
answerTwo = list[2]
answerThree = list[3]

运行后

question : 4'人民日报海外版侠客岛的作者_般自称自己为岛叔和?
answerOne : 岛妹
answerTwo : 岛婶
answerThree : 岛姨

这下我们的到来问题和答案，接下来就去搜索答案，由于我门没有强大的后台，所以只能自己去百度爬取数据。

搜索答案

这里我们用到了python库中的requests、BeautifulSoup和urllib.request
这篇文章就不具体讲解爬虫的基本知识了。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request#百度知道网
BASE_URL = 'https://zhidao.baidu.com/search?ct=17&pn=0&tn=ikaslist&rn=10&fr=wwwt&word={}'#将上面图像识别后的问题放到百度知道去搜索答案
questionParm = urllib.request.quote(question)
url = BASE_URL.format(questionParm)

上面的代码运行后会得到如下链接
https://zhidao.baidu.com/search?ct=17&pn=0&tn=ikaslist&rn=10&fr=wwwt&word=4'人民日报海外版侠客岛的作者_般自称自己为岛叔和%3F 岛妹岛婶岛姨

接下来就通过我们的BeautifulSoup去解析页面

html = requests.get(url)  # requests 请求页面内容 由于百科搜索没有限制爬取，所以不用设置伪请求头
soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser")  # BeautifulSoup解析页面内容
items = soup.find_all("dl", "dl")  # 获取所有的答案内容for i in items:firstResult = i.find("dd", "dd summary") #百度知道的问题secondresult = i.find("dd", "dd answer") #百度知道的答案

数据分析

到这里我们已经有了如下的数据：

for i in items:firstResult = i.find("dd", "dd summary")secondresult = i.find("dd", "dd answer")if firstResult is not None:countAnswerOne += firstResult.text.count(answerOne)countAnswerTwo += firstResult.text.count(answerTwo)countAnswerThree += firstResult.text.count(answerThree)print(firstResult.text)if secondresult is not None:countAnswerOne += secondresult.text.count(answerOne)countAnswerTwo += secondresult.text.count(answerTwo)countAnswerThree += secondresult.text.count(answerThree)print(secondresult.text)

通过统计答案在搜索结果中的次数来给出推荐答案（较为复杂的推荐结果尚在完善之中，敬请期待）

至少我们心中可以快速的检索到答案，并且有推荐答案，提高了答题正正确率，哈哈。

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