Metadata-Version: 2.1
Name: auth-swust
Version: 1.4.0
Summary: 模拟登录西南科技大学一站式网上服务大厅，带验证码识别
Home-page: https://github.com/BuddingLab/auth_swust
Author: BuddingLab
Author-email: admin@maxlv.org,
License: UNKNOWN
Description: # auth_swust
        
        [![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/auth-swust.svg)](https://pypi.python.org/pypi/auth-swust)
        ![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.6+-blue.svg)
        [![Code style: black](https://img.shields.io/badge/code%20style-black-000000.svg)](https://github.com/psf/black)
        
        ## 免责声明
        
        **请自觉遵守所在国家/地区法律法规，本程序仅供学习参考，一切法律责任由用户自己承担，与开发者无关。**
        
        ## 开始使用
        
        安装：
        
        ```bash
        pip install auth-swust
        ```
        
        注意，在你开始使用之前，需要安装需要的两个[深度学习框架](https://github.com/BuddingLab/auth_swust/wiki/%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A1%86%E6%9E%B6)**之一**！
        
        注意，在你开始使用之前，需要安装需要的两个[深度学习框架](https://github.com/BuddingLab/auth_swust/wiki/%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A1%86%E6%9E%B6)**之一**！
        
        注意，在你开始使用之前，需要安装需要的两个[深度学习框架](https://github.com/BuddingLab/auth_swust/wiki/%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A1%86%E6%9E%B6)**之一**！
        
        在你的项目中引入包：
        
        ```python
        import os
        import sys
        
        # 设置验证码识别框架 需要先安装 keras, tensorflow
        os.environ['CAPTCHA_BACKEND'] = "keras"
        from loguru import logger
        from auth_swust import Login, default_logger
        
        # 设置 log 等级
        logger.remove(default_logger)
        logger.add(sys.stdout, level="DEBUG")
        
        login = Login("xxxxxx", "xxxxxxx")
        res, info = login.try_login()
        # 使用上面的返回值进行下一步的处理
        # 具体返回值类型可以查看代码 try_login 的注释
        ```
        
        如果你想设置 log 等级，请查看: [设置 LOG](https://github.com/BuddingLab/auth_swust/wiki/%E8%AE%BE%E7%BD%AE-LOG)
        
        [FAQ点我点我](https://github.com/BuddingLab/auth_swust/wiki/FAQ)
        
        ## 开发须知
        
        开发前安装依赖  
        
        ```bash
        pip install -r requirements.txt
        ```
        
        测试所需依赖：
        
        ```bash
        pip install -r dev/requirements_test.txt
        ```
        
        测试：
        
        ```bash
        pytest
        ```
        
        在本地安装
        
        ```bash
        python setup.py install
        ```
        
        生成包:
        
        ```bash
        python setup.py sdist bdist_wheel
        ```
        
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.6
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.7
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Description-Content-Type: text/markdown
