小猿口算自动作答脚本

小猿口算自动作答脚本通常是利用计算机自动化技术来模拟用户输入答案的过程，它并不直接参与口算过程，而是通过编程来解析题目、生成答案然后验证。由于小猿口算这类应用可能会有防止机器人答题的机制，所以编写这样的脚本会涉及到一些挑战。

一个基本的思路是使用OCR（光学字符识别）技术来捕获屏幕上的题目，然后使用数学运算库（如NumPy或Pandas）处理计算。然而，这需要解决图像识别准确度、题目格式适应性等问题，同时还需要应对小猿口算可能的反爬虫策略。

以下是一个非常简化的Python示例（假设已通过OCR获取了题目）：

import pytesseract  # OCR库
from PIL import Image  # 图像处理库
import numpy as np  # 数学运算库

# ... (这里省略了图像识别和预处理的部分)

def solve_question(text):
    nums = [int(num) for num in text.split() if num.isdigit()]
    op = text.split()[1]
    if op == '+':
        return sum(nums)
    elif op == '-':
        return nums[0] - sum(nums[1:])
    elif op == '*':
        return np.prod(nums)
    elif op == '/':
        return nums[0] / nums[1]

# 之后你可以尝试调用solve_question()来解答题目，并与预期的答案对比
# ... (这里省略了脚本循环运行的部分)