智能化时代你还在手动刷新浏览器抢火车票?那你就真的Out了!假期快来了,冰河提前放大招,教你如何使用Python脚本自动抢火车票

简介: 如果我们手动登陆12306网站,登录时需要输入用户名与密码,然后需要输入蛋疼的验证码,然后选择起、始站,时间,车次类型,点击查询,再选择车次,乘客,提交订单。如果按照这样的手动操作下来,票早已经没有了!!

如果我们手动登陆12306网站,登录时需要输入用户名与密码,然后需要输入蛋疼的验证码,然后选择起、始站,时间,车次类型,点击查询,再选择车次,乘客,提交订单。如果按照这样的手动操作下来,票早已经没有了!!


智能化时代你还在手动刷新浏览器抢火车票?那你就真的Out了!假期快来了,冰河提前放大招,教你如何使用Python脚本自动抢火车票!!

注:冰河2018年初写的Python脚本仍有效!!!!


实现原理如下:


plinter.brower是一个开源工具,通过Python自动化测试web,通过电脑自动操作网页。Splinter模块是python egg,下载当然很简单,安装:pip install splinter 同时还需要浏览器的驱动,Splinter的Browser类默认优先调用的驱动是firefox,所以用chrome的话需要在初始化Browser时候指定driver_name="chrome"参数,建议都明确指定浏览器!


注意:Chrome的驱动chromedriver,注意版本要对应,不然基本上会有unknown error,打不开浏览器 splinter.brower基础知识:创建一个Browser实例,就会打开相应的浏览器。


visit(url): 故名思议,访问指定网站


findbyid("控件的id").first: 根据控件的属性id找到控件,一般控件都有独立唯一的id。不然,Splinter api还提供byname,byid,by_tag等方法!first表示返回第一次找到的控件。


fill("要填充的内容"): 用指定的内容填充相应控件 控件是指对数据和方法的封装。控件可以有自己的属性和方法,其中属性是控件数据的简单访问者,方法则是控件的一些简单而可见的功能、控件创建过程包括设计、开发、调试(就是所谓的3Ds开发流程,即Design、Develop、Debug)工作, 然后是控件的使用。


设计控件是一项繁重的工作。自行开发控件与使用控件进行可视化程序开发存在着极大的不同,要求程序员精通面向对象程序设计。


创建控件的最大意义在于封装重复的工作,其次是可以扩充现有控件的功能。click(): 点击控件 登录后,browser.cookies.all()中保存了本次登录的cookie信息(dict类型),可以打印出来或者保存下次使用


quit_browser(browser)函数: 要求用户交互输入q再退出。否则,程序跑完之后就直接退出了,释放Browser的实例,调用quit()方法,浏览器也就关闭了。


reload() 方法用于重新加载当前文档


实现目标


整个流程全自动,自动登陆,自动查询,自动订单,自动提交订单!!


实现代码


'''
实现自动抢火车票(基于Python3.6+splinter)
@author: binghe
'''
from splinter.browser import Browser
from time import sleep
import traceback
#实现自动购票的类
class Buy_Tickets(object):
    # 定义实例属性,初始化
    def __init__(self, username, passwd, order, passengers, dtime, starts, ends):
        self.username = username
        self.passwd = passwd
        # 车次,0代表所有车次,依次从上到下,1代表所有车次,依次类推
        self.order = order
        # 乘客名
        self.passengers = passengers
        # 起始地和终点
        self.starts = starts
        self.ends = ends
        # 日期
        self.dtime = dtime
        # self.xb = xb
        # self.pz = pz
        self.login_url = 'https://kyfw.12306.cn/otn/login/init'
        self.initMy_url = 'https://kyfw.12306.cn/otn/index/initMy12306'
        self.ticket_url = 'https://kyfw.12306.cn/otn/leftTicket/init'
        self.driver_name = 'chrome'
        self.executable_path = 'C:\Python36\Scripts\chromedriver.exe'
    # 登录功能实现
    def login(self):
        self.driver.visit(self.login_url)
        self.driver.fill('loginUserDTO.user_name', self.username)
        # sleep(1)
        self.driver.fill('userDTO.password', self.passwd)
        # sleep(1)
        print('请输入验证码...')
        while True:
            if self.driver.url != self.initMy_url:
                sleep(1)
            else:
                break
    # 买票功能实现
    def start_buy(self):
        self.driver = Browser(driver_name=self.driver_name, executable_path=self.executable_path)
        #窗口大小的操作
        self.driver.driver.set_window_size(700, 500)
        self.login()
        self.driver.visit(self.ticket_url)
        try:
            print('开始购票...')
            # 加载查询信息
            self.driver.cookies.add({"_jc_save_fromStation": self.starts})
            self.driver.cookies.add({"_jc_save_toStation": self.ends})
            self.driver.cookies.add({"_jc_save_fromDate": self.dtime})
            self.driver.reload()
            count = 0
            if self.order != 0:
                while self.driver.url == self.ticket_url:
                    self.driver.find_by_text('查询').click()
                    count += 1
                    print('第%d次点击查询...' % count)
                    try:
                        self.driver.find_by_text('预订')[self.order-1].click()
                        sleep(1.5)
                    except Exception as e:
                        print(e)
                        print('预订失败...')
                        continue
            else:
                while self.driver.url == self.ticket_url:
                    self.driver.find_by_text('查询').click()
                    count += 1
                    print('第%d次点击查询...' % count)
                    try:
                        for i in self.driver.find_by_text('预订'):
                            i.click()
                            sleep(1)
                    except Exception as e:
                        print(e)
                        print('预订失败...')
                        continue
            print('开始预订...')
            sleep(1)
            print('开始选择用户...')
            for p in self.passengers:
                self.driver.find_by_text(p).last.click()
                sleep(0.5)
                if p[-1] == ')':
                    self.driver.find_by_id('dialog_xsertcj_ok').click()
            print('提交订单...')
            # sleep(1)
            # self.driver.find_by_text(self.pz).click()
            # sleep(1)
            # self.driver.find_by_text(self.xb).click()
            # sleep(1)
            self.driver.find_by_id('submitOrder_id').click()
            sleep(2)
            print('确认选座...')
            self.driver.find_by_id('qr_submit_id').click()
            print('预订成功...')
        except Exception as e:
            print(e)
if __name__ == '__main__':
    # 用户名
    username = 'xxxx'
    # 密码
    password = 'xxx'
    # 车次选择,0代表所有车次
    order = 2
    # 乘客名,比如passengers = ['XXX', 'XXX']
    # 学生票需注明,注明方式为:passengers = ['XXX(学生)', 'XXX']
    passengers = ['XXX']
    # 日期,格式为:'2018-01-20'
    dtime = '2018-01-20'
    # 出发地(需填写cookie值)
    starts = '%u6210%u90FD%2CCDW' #成都
    # 目的地(需填写cookie值)
    ends = '%%u5317%u4EAC%u897F%2CBXP' #北京
    # xb =['硬座座'] 
    # pz=['成人票']
    Buy_Tickets(username, password, order, passengers, dtime, starts, ends).start_buy()
相关文章
|
18天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
使用Python实现智能食品消费模式分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费模式分析的深度学习模型
111 70
|
25天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 供应链
使用Python实现智能食品库存管理的深度学习模型
使用Python实现智能食品库存管理的深度学习模型
139 63
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 供应链
使用Python实现智能食品安全追溯系统的深度学习模型
使用Python实现智能食品安全追溯系统的深度学习模型
58 4
|
20天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
使用Python实现智能食品消费习惯分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费习惯分析的深度学习模型
122 68
|
16天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
使用Python实现智能食品消费市场分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费市场分析的深度学习模型
92 36
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 供应链
使用Python实现智能食品消费需求分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费需求分析的深度学习模型
51 21
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 搜索推荐
使用Python实现智能食品消费偏好预测的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费偏好预测的深度学习模型
53 23
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
使用Python实现智能食品消费习惯预测的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费习惯预测的深度学习模型
57 19
|
14天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
使用Python实现智能食品消费趋势分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费趋势分析的深度学习模型
71 18
|
17天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 供应链
使用Python实现智能食品消费需求预测的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费需求预测的深度学习模型
42 10