Автоматизация: ИИ-Управляемый Игровой Скрапер и PDF Отчетчик

Стек: Python 3.10, Playwright, Pillow (pHash), FPDF2, Stealth-mode.
Проблема
Большинство систем автоматизации пасуют перед онлайн-казино, потому что:
• Отсутствие DOM: Игры рендерятся на HTML5 Canvas. Кнопок в коде не существует — это просто набор пикселей.
• Защита: Агрегаторы (например, slotslaunch.com) используют Cloudflare Turnstile, который блокирует обычных ботов.
• Хаос интерфейсов: У каждого провайдера (Pragmatic, Spinomenal, Playtech) своя логика меню и иконок правил.
Мое решение
Я разработал гибридную систему, которая сочетает браузерную автоматизацию и умную обработку изображений:
1. Обход блокировок: Использование playwright-stealth и динамических прокси для имитации реального пользователя.
2. Система пресетов (Rule-based): Вместо ненадежного ИИ-поиска координат, я внедрил архитектуру JSON-профилей. Это позволяет скрипту точно знать, где искать кнопку "i" или "Menu" для каждого конкретного провайдера.
3. Компьютерное зрение (pHash): Скрипт сравнивает хеши скриншотов в реальном времени. Это позволяет:
• Точно определять загрузку игры (минаючи Splash Screens).
• Автоматически листать страницы правил, останавливаясь, когда контент начинает дублироваться.
4. Генератор отчетов: Автоматическое компонирование скриншотов в брендированные PDF-файлы с сохранением иерархии провайдеров.
Результат
• Автоматизация 90% игр топ-50 мировых провайдеров.
• Масштабируемость: Добавление нового провайдера занимает