Wstęp

Kiedy jeszcze w podstawówce/gimnazjum grałem w gry przeglądarkowe (nie robiąc reklamy – Ogame i Imperia Online były najlepsze) zawsze w pewnym momencie kończyłem ze zniszczonym dorobkiem paru miesięcy, bo zapomniałem wysłać FS-a (dla niewtajemniczonych, fleet save to w żargonie przynajmniej gry Ogame – wysłanie floty na inną planetę z najmniejszą możliwą prędkością, robiło się to na noc, żeby w czasie snu ktoś czasem nie zaatakował korzystając z braku czujności, co jasne, kiedy flota gdzieś leciała to nie mogła wziąc udziału w żadnej walce, więc była bezpieczna).

Szkoda, że nie pomyślałem wtedy o napisaniu bota, który robiłby to za mnie. Mało tego, mógłby sam zarządzać surowcami, budować budynki, przeprowadzać badania – człowiek w zasadzie nie byłby potrzebny.

Co więc zrobić?

Piszemy bota

Od razu mówię, że korzystanie z botów może doprowadzić do utraty konta i prawdopodobnie jest to niezgodne z regulaminem większości gier.

Skoro mamy już to za sobą – w naszym bocie najważniejszą częścią jest Selenium, framework do testowania stron www (dostępny dla Pythona i Javy). To co jest w nim najlepsze, to może obsługiwać przeglądarkę, tj. pozwala to na zasymulowanie praktycznie wszystkiego co można zrobić ręcznie na stronie. Do tego można z niego korzystać w tle, nie zakłócając innych zajęć, a w przypadku chociażby Ubuntu można uruchomić go na symulowanym serwerze okienkowym, wtedy nawet przeglądarka nie będzie widoczna (szukałem czegoś podobnego na Windowsa, niby przy odpowiednich wtyczkach jest możliwość uruchomienia IE w wersji headless, ale mi się nie udało).

Od czego zaczniemy nasz projekt w Selenium?

Potrzebujemy AdBlocka. Bez niego Selenium będzie zupełnie ślepe przy popupach wyskakujących w miejscach, gdzie każemy mu szukać jakichkolwiek formularzy.

W przypadku Selenium + Firefox (chociaż wspierana jest większość przeglądarek), ściągnięcie AdBlocka i zainstalowanie go nic nie da – nowe okienko FF jest włączone na świeżym profilu z wyłączonymi wszystkimi wtyczkami. Wtedy pozostaje podanie w kodzie ścieżki do instalatora AdBlocka:

File f = new File("/home/dbeef/addon-1865-latest.xpi");
profile.addExtension(f);

Gdzie addon-1865-latest.xpi to plik instalacyjny Firefoxowej wtyczki AdBlock. Tuż po uruchomieniu FF zostanie tymczasowo zainstalowana dla tego profilu (na czas działania). Skąd wziąć AdBlocka? Na pewno nie Googlując “firefox adblock installer“. Nawet, jeśli traficie na plik .xpi, to prawdopodobnie będzie to jakiś śmieć kradnący hasła. Ja wszedłem na stronę z dodatkami mozilli i wyszukałem AdBlock Plus:

Przycisk “Zainstaluj” nie zapisze pliku na dysku, ale od razu zacznie instalację, więc poszedłem inną drogą. Prawy przycisk na zainstaluj odkrył link do pliku .xpi (+ jakieś argumenty dla przeglądarki, które wyciąłem), który wrzuciłem do wgeta:

Mając wtyczkę, podaję ścieżkę do niej w kodzie. Teraz musimy jeszcze pobrać gecko i również do niego podać ścieżkę. Jest to sterownik do Firefoxa dla Selenium.

System.setProperty("webdriver.gecko.driver", "/home/dbeef/Downloads/geckodriver");
profile.setPreference("webdriver.gecko.driver", "/home/dbeef/Downloads/geckodriver");

To wszystko. Jesteśmy gotowi do pisania kodu.

Kod

Wbrew pozorom, więcej będzie tu siedzenia w przeglądarce, niż w IDE. Zaczniemy od wejścia na stronę Ogame i podglądu interesujących nas formularzy i przycisków we wbudowanym w większość przeglądarek inspektorze:

Jest to ważne, bo teraz chcemy wpisać nasz login i bardzo sekretne hasło. Jak powiedzieć Selenium, żeby wpisało je akurat w drugie pole od prawej, a nie drugie od lewej, przy rejestracji?

Odpowiedni element można w Selenium wyszukać poprzez atrybuty className, tagName czy id. Dlatego musimy znaleźć takie atrybuty odpowiadające interesującym nas polom w inspektorze.

Z powyższego zrzutu ekranu widać, że id pola do nazwy użytkownika to usernameLogin (wystarczy prawy przycisk na interesującym nas elemencie i “zbadaj element” lub coś w tym stylu, w zależności od przeglądarki). Szukamy więc takiego i wysyłamy do niego odpowiedni ciąg znaków:

W zasadzie w tym miejscu mógłbym skończyć. To co dzieje się dalej, to powtarzanie schematu: znajdź element w przeglądarce -> każ Selenium go znaleźć i powiedzieć, jak się z nim obchodzić.

Jedyne, co jeszcze mogłoby być warte dodania jest to, aby pomiędzy przeładowaniami strony (np. po kliknięcu przycisku logowania) uśpić wątek na kilka sekund albo sprawdzać co jakiś czas w Selenium, czy jakiś obiekt (np. przycisk wyloguj) jest już widoczny celem dania czasu przeglądarce na doładowanie nowej strony.

Czasem rozgryzienie jak coś zrobić jest trochę bardziej skomplikowane, np. w poniższym programie, gdzie loguję się i rozpoczynam budowę elektrowni, najpierw szukam przycisku elektrowni po id i sprawdzam czy znaleziony przycisk należy do elektrowni słonecznej:

Następnie klikam go, czekam chwilę, wyszukuję przycisk buduj i w końcu i jego klikam:

Działanie nagrałem i wrzuciłem na YT:

Przypominam, że przeglądarka wcale nie musi być na wierzchu, aby Selenium wykonywał zlecony program!

To był dość trywialny przykład, ale sam potencjał takiego wykorzystania jest już bardzo duży. Od aplikacji przewidujących wiele działań na bieżąco, działających gdzieś na wirtualnej maszynie albo po prostu włączone w tle na własnym komputerze, po tzw. data mining.

Kod dostępny jest na GitHubie:

https://github.com/dbeef/littlegamebot

Odnośniki:

Polecam sekcję “Legal issues”

https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping

Obsługa błędu pojawiającego się na stronach z często odświeżanymi elementami w tle:

http://darrellgrainger.blogspot.com/2012/06/staleelementexception

Znajdowanie elementów strony dla Selenium:

http://selenium-python.readthedocs.io/locating-elements.html

http://stackoverflow.com/questions/34115825/when-and-how-i-can-locate-element-by-tagname-using-selenium-webdriver-please-ex

---

Programowanie jest chyba najbardziej uniwersalnym narzędziem do rozwiązywania problemów naukowych. Od data processingu, gdzie mamy duże ilości próbek pomiarowych po niemożliwe (ze względu na czasochłonność) do zrealizowana ręcznie obliczenia. Umiejętność zrzucenia pracy na komputer daje sporo możliwości.

W tegorocznej olimpiadzie fizycznej w której brałem udział, w drugiej części zadań pierwszego etapu pojawiło się zadanie, co do którego sami autorzy zachęcali do napisania programu w arkuszu kalkulacyjnym lub dowolnym języku programowania i dostarczenie działającej, opisanej wersji.

Za to zadanie dostałem 15/20 punktów, więc ten post raczej mógłby być przykładem dla przyszłych uczestników, jak mniej więcej rozwiązywać zadania numeryczne OF.

---

Wstęp do problemu

Całość dostępna jest na stronie KGOF.

Aby uniknąć nieporozumień, oto ilustracja brachistochrony (czerwony tor) znaleziona na Wikipedii:

Zacznijmy od krótkiego wstępu fizycznego, dla osób głebiej zainteresowanych tematem, niżej w odnośnikach załączam omówienie problemu i wyników z programu które wysłałem na OF.

Mamy koralik, wiemy że będzie poruszał się po torze opisanym parabolą. Tor z definicji jest zbiorem punktów odwiedzonych przez ciało w czasie ruchu, co oznacza, że do jakiejś chwili t można przypisać punkt na tej paraboli (i na odwrót).

Z twierdzenia o pracy i energii (w układzie mamy siłę tarcia, więc musimy uwzględnić jej pracę w równaniu energetycznym) możemy obliczyć ile energii straciło/zyskało ciało przemieszczając się z jednego punktu toru do drugiego i przeliczyć tę energię na prędkość  ciała.

W podpowiedzi od autora otrzymaliśmy formułę na długość bardzo małego odcinka paraboli, co jest nam potrzebne, bo w przybliżeniu ten odcinek jest linią prostą – a jak liczymy czas poruszania się po prostej, w przybliżeniu ruchem jednostajnym? Zwykłym t = S / V.

Teraz co nam zostało – przeiterować po współczynnikach ‘a’ funkcji kwadratowej i dobrać taki, przy którym suma czasów na wszystkich małych odcinkach będzie jak najmniejsza (i zrobić to dla każdego z podanych współczynników tarcia).

Zostało nam jedno do spostrzeżenia – koralik startuje na pozycji (0,0) a musi dolecieć do (100,-1). Co oczywiste, jeśli nie ma prędkości początkowej, to musi po prostu spaść metr w dół, aby nabrać prędkość do przemieszczenia się 100 metrów dalej. Dlatego odrzucam ujemne współczynniki, bo wtedy koralik musiałby już na początku wzlecieć w górę, co jest niemożliwe.

Teraz, skoro już wiemy to wszystko, przejdźmy do programu.

Kod programu

Program zaczynam od zapisania stałych podanych w zadaniu, dla czytelności kodu, a także zainicjalizowania co ważniejszych zmiennych:

Warto zwrócić uwagę, że w funkcji zapisującej najkrótszy czas, przyrównuję wartość aktualnego czasu z wartością najmniejszego czasu odnalezionego do tej pory. Jeśli aktualny czas jest mniejszy niż najmniejszy zapamiętany do tej pory czas, to zapisuję go do zmiennej najmniejszy czas. Dlatego też na sam start programu zapisuję do zmiennej najmniejszy_czas maksymalną wartość jaką można zapisać w typie double – aby warunek ten był spełniony przynajmniej raz.

Następnie przyjmuję kilka kluczowych stałych od użytkownika. Nie ma tu zbyt wiele finezji:
Po przyjęciu danych, przechodzę do pętli która iteruje od współczynnika początkowego do końcowego, dodając przy każdym przejściu bardzo małą deltę – 0.001. Dobieram następnie do otrzymanego tak współczynnika ‘a’ pozostałe współczynniki (współczynnik c jest zawsze zerowy).  Warte podkreślenia jest, że sprawdzam, czy mam do czynienia z funkcją liniową (a = 0) nie poprzez operator porównania, a dopisaną przeze mnie funkcją – robię to, ze względu na to, że komputery mają kłopoty z reprezentowaniem ułamków binarnie (binarny to w ogóle słaby system na ułamki), odsyłam zaciekawionych poniżej:

https://docs.python.org/3/tutorial/floatingpoint.html

a także do:

http://fulmanski.pl/news/materials/fpn.pdf

Za każdym przejściem pętli uruchamiam również funkcję obliczającą czas przejścia dla zadanej paraboli.

Wspomniana pętla while.

Wspomniana funkcja isZero.

W tym momencie przechodzimy do wisienki na torcie – funkcji obliczającej czas przejścia. Jest tu dużo matematyki, a w zasadzie zero wartych odnotowania sztuczek programistycznych. Zainteresowani mogą zajrzeć w kod (jest w odnośnikach) i rozwiązanie które wysłałem.

Warte odnotowania jest natomiast to, jak dużo obliczeń wykonuje program, aby znaleźć ten najlepszy wynik.

Powiedzmy, że na start programu podaliśmy współczynnik początkowy a = 0 i końcowy a = 2. Ponieważ nasza delta a jest równa 0.001, to do zbadania mamy 2000 funkcji kwadratowych. Musimy więc 2000 razy obliczyć współczynniki funkcji kwadratowej i pochodną. Dla każdej z tych 2000 funkcji, mamy do przejścia od x początkowego = 0 do x końcowego = 1, ale delta x jest równa z kolei 0.0001f, czyli do przejścia mamy 10000 punktów, a dla każdego z nich liczymy wartość funkcji, równanie energetyczne, prędkość, odcinek drogi i na końcu – czas przejścia przez tę drogę.

Po włączeniu programu, podaniu ‘a’ początkowego = 0 i ‘a’ końcowego = 1 oraz także tarcia beta 1, obliczenie współczynnika ‘a’ paraboli najkrótszego czasu zajęło prawie 60 sekund (przy podanych wcześniej w poście deltach).

Teraz wyobraźcie sobie zrobienie tego wszystkiego ręcznie, na papierze.

Odnośniki:

PDF z fizycznym spojrzeniem na problem i omówieniem wyników programu, który załączyłem do zgłoszenia do OF:

T4-Daniel-Zalega-OF66-I-283-nowe

Repozytorium z kodem, instrukcją uruchomienia i jarem, który wysłałem do OF:

https://bitbucket.org/dbeef/66-olimpiada-fizyczna

Moje rozwiązania zadań doświadczalnych dla drugiego zestawu zadań wraz z punktacją (żeby wiedzieć na ile można się sugerować moją odpowiedzią), być może komuś się przyda:

D3-Daniel-Zalega-OF66-I-283   10/40

Zadanie D1 Daniel Zalega OF66-I-283   24/40

---