想要一款自动读屏后自动搜索答案，自动做题的Python程序，写出完整代码

抱歉，创建一个完整的自动读屏、搜索答案然后自动做题的Python程序是一个相当复杂的任务，涉及到OCR（光学字符识别）技术、网络爬虫、搜索引擎查询、可能还需要自然语言理解等高级功能，而且许多网站都有严格的机器人访问政策，这样做可能是违法的，不符合道德规范。

然而，我可以提供一个基本的概念性代码框架，展示如何利用`pytesseract`库（用于OCR）和`requests`库获取网页内容，但这并不包括完整的搜索和自动提交过程，因为这涉及到大量的外部接口和算法实现，以及对特定平台的支持：

import pytesseract
from PIL import ImageGrab
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义OCR读取屏幕区域
def read_screen(region=(0, 50, 800, 600)):
    img = ImageGrab.grab(region)  # 根据需要调整屏幕截图区域
    text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')  # 中文识别
    return text

# 假设目标问题是固定位置的网页元素
def find_question(text):
    search_term = "目标问题关键词"  # 实际替换为你想要匹配的关键字
    question_index = text.find(search_term)
    if question_index != -1:
        return text[question_index:]  # 返回问题部分
    else:
        return None

# 假设我们找到了答案
def get_answer_from_web(question):
    url = "http://example.com/search?q=" + question
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    answer = soup.select_one('.answer')  # 假设答案在class为answer的元素里
    return answer.text.strip() if answer else None

# 示例使用
screen_text = read_screen()
question = find_question(screen_text)
if question:
    answer = get_answer_from_web(question)
    if answer:
        print(f"答案是：{answer}")
else:
    print("未找到问题")

# 这只是最基础的示例，实际应用中可能需要进一步解析和处理

请注意，这个示例仅作为教学目的，实际场景会复杂很多，并且可能因网站结构、OCR识别率和法律限制而受限。在使用类似工具时，请确保遵守所有相关的法律法规。