AutoUnipus智能刷课系统完全指南:告别手动刷题的烦恼
2026-02-07 04:28:59作者:裘晴惠Vivianne
还在为U校园刷不完的习题而烦恼吗?AutoUnipus智能刷课系统为你带来全新解决方案!这款基于Microsoft Playwright库开发的Python程序,能够自动完成U校园平台的必修练习题,让你彻底告别手动刷题的困扰。
系统核心功能详解
AutoUnipus提供了两种智能运行模式,满足不同用户需求:
全自动模式 🤖
- 程序自动登录unipus账号并跳转至指定网课
- 智能识别"必修"练习题并自动作答
- 100%正确率保障,自动提交答案
- 支持多课程链接批量处理
辅助模式 🎯
- 用户手动进入题目界面
- 按Enter键自动选中正确答案
- 保留最终提交权限给用户
- 降低安全验证触发概率
项目文件结构深度解析
深入了解AutoUnipus的文件组织结构,帮助你更好地使用和管理系统:
AutoUnipus/
├── AutoUnipus.py # 主程序文件 - 智能答题核心引擎
├── account.json # 配置文件 - 个性化参数设置中心
├── LICENSE # 开源协议 - BSD-3-Clause授权保障
├── QRcode.jpg # 项目支持二维码
└── README.md # 详细使用说明文档
每个文件都有其独特的作用:
- AutoUnipus.py:系统的大脑,集成了自动登录、题目识别、答案匹配等核心功能
- account.json:系统的配置中心,存储所有运行参数和用户信息
- LICENSE:确保项目合法使用的开源协议保障
配置文件详细设置教程
配置文件account.json是系统运行的关键,正确配置各项参数至关重要:
{
"username": "你的U校园账号",
"password": "对应的登录密码",
"Automode": true,
"Driver": "Edge",
"class_url": [
"https://u.unipus.cn/user/student/mycourse/courseCatalog?courseId=...",
"多个课程链接可按需添加..."
]
}
参数配置要点说明:
账号信息设置 📝
username:填写完整的U校园登录账号password:确保密码准确无误
运行模式选择 🎮
Automode:设置为true启用全自动模式,false则为辅助模式- 注意此项为布尔值,不需要加引号
浏览器驱动配置 🌐
Driver:支持Edge和Chrome两种浏览器- 使用Chrome浏览器时需确保安装在默认路径
课程链接管理 📚
class_url:支持数组格式,可同时添加多个课程- 仅在全自动模式下需要配置此项
系统启动与运行流程
环境准备阶段 首先确保系统中已安装Python环境,然后通过以下命令获取项目:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoUnipus
配置完善步骤
- 打开
account.json文件 - 按照上述参数说明填写各项信息
- 保存配置文件
程序启动方法 运行主程序文件启动智能刷课系统:
python AutoUnipus.py
重要使用注意事项
功能限制说明
- 目前仅支持单选题自动作答
- 仅适用于可重复作答的课程类型
- 遇到图形验证码需手动输入
安全验证处理
- 如遇"检测到异常行为"提示,手动完成验证即可
- 辅助模式可有效降低安全验证出现频率
最佳实践建议
- 首次使用建议从辅助模式开始熟悉
- 确保网络连接稳定
- 定期关注项目更新
通过合理配置和正确使用,AutoUnipus智能刷课系统将成为你学习路上的得力助手,让你更专注于知识本身而非繁琐的刷题过程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0436
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown00
jiuwenswarmJiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0750
Hy3Hy3 是由腾讯混元团队研发的快慢思考融合的混合专家模型,总参数量 295B,激活参数 21B,MTP 层参数 3.8B。4 月底发布 Hy3 Preview 后,我们在 50 多个业务中获得了广泛的反馈,修复了各种体验问题,进一步提升了后训练的质量和规模。今天,我们发布 Hy3。它展现出显著强于同尺寸并比肩旗舰(参数规模往往是 Hy3 的 2~5 倍)开源模型的智能水平,显著提升了在各类产品和生产力任务中的实用价值。Python00
AscendNPU-IRAscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优C++0305
DeepAuditDeepAudit:人人拥有的 AI 黑客战队,让漏洞挖掘触手可及。国内首个开源的代码漏洞挖掘多智能体系统。小白一键部署运行,自主协作审计 + 自动化沙箱 PoC 验证。支持 Ollama 私有部署 ,一键生成报告。支持中转站。让安全不再昂贵,让审计不再复杂。Python05
项目优选
收起
暂无描述
Markdown
823
5.45 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
795
1.12 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
491
512
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
959
2.26 K
deepin linux kernel
C
32
16
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
775
1.55 K
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
436
304
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.2 K
1.23 K
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
2.83 K
749
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
635
255
