百万英雄冲顶神器，官方外挂最为致命（内附代码）

最近我们有发过两篇文章：

今天我们要来谈另外一个在2018年伊始就突然火爆的产品：

在线直播答题

然而与往常不一样的是，面对这么一个值得挑战的目标，这次已经不只是程序员们跃跃欲试，连大佬们都坐不住了：

剧情可以说变得很有意思了。

其实搜狗只是高调了一点罢了，市场上从不缺此类东西。

当然，这种东西的准确率并不是一定可靠的，最多当个辅助吧。

图片转自网络，出处见水印

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从技术角度来说，实现这么个“辅助”工具，主要就是两个步骤：

1. 识别题目

2. 搜索、分析结果并展示

问题的核心是速度，因为每一题留给你的时间并不多。

碰巧这两方面都是搜狗擅长的技术领域，做出这么一个工具来也真是顺理成章。

按照王小川的说法，第一个环节，搜狗靠的是 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），将题目转成程序可处理的文本。

Python 可以使用 pytesseract 模块来实现 OCR 文字识别，这个我们在去年的文章 一行代码扫出“敬业福” 里也有用到过。

第二个环节就是语义分析+搜索。对于分析和搜索结果的优化细节，就关系到最终结果的准确性了。

如果是你自己实现的话，需要在这个层面多考虑下，是直接把搜索引擎的结果展示出来，还是根据一些规则（比如分词后统计词频，选出最高频的一些词）进行预判，少不了一番调试。

除此之外，对于获取题目本身，还有种思路：对APP的网络请求抓包，分析内容，尝试从中直接找出题目。或者直接对APP客户端本身进行分析，从内存中获取数据。不过通常的产品对这方面都会做额外的加密，不是那么容易获取。一旦可以拿到，那最终的速度和准确率将大大提高。如果说之前的方法还能说是“辅助”的话，这样的工具就已经是不折不扣的“外挂”了。即使作为一名技术人员，也应当把控好自己的行为，切勿越界。

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上述都是纸上谈兵。而当我们还在谈论的时候，咱们编程教室的 @TED 同学已经完成了一个版本，并且在《百万英雄》上实测可行。

https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=d13317sb9ps&width=500&height=375&auto=0

TED 同学学习 Python 还不到两个月，现在是我们编程教室的志愿者，如果最近你有在我们的论坛（bbs.crossincode.com）上提问过，一定对这个 ID 很眼熟。在此也欢迎大家多来论坛上交流，共同进步。

这里使用方案就是 pytesseract，然后把结果直接放到百度里搜索并返回页面，算是一个半自动的辅助吧。

window_capture('haha.jpg') text = pytesseract.image_to_string(Image.open('haha.jpg'), lang='chi_sim') word = ''.join(text.split()) url = 'http://www.baidu.com/s?wd=%s' % word webbrowser.open(url)

详细过程在 TED 同学的公众号 TEDxPY 里，也可在我们编程教室的知乎专栏 上查看。

获取完整代码地址请在公众号里回复 答题

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