Анализ четырех ключевых технических моментов реализации Python для захвата билетов на Damai.com
Анализ четырех ключевых технических моментов реализации Python для захвата билетов на Damai.com

Предисловие

С ростом популярности и развитием Интернета покупка билетов онлайн стала неотъемлемой частью жизни людей. Однако, спеша купить билеты на популярные спектакли, мы часто сталкиваемся с проблемой сложности получения билетов и быстрых билетов. Иногда задержка в одну секунду означает пропуск любимого спектакля. Чтобы решить эту проблему, технологические энтузиасты начали изучать использование технологии многопоточности Python для повышения эффективности захвата билетов. В этой статье будут представлены четыре ключевых технических момента реализации Python для захвата билетов на Damai.com, она поможет читателям понять основные принципы сценариев захвата билетов и подробно объяснит процесс реализации с помощью примера кода.

1. Технология парсинга веб-страниц.

Damai.com — это динамический веб-сайт. HTML-структура страницы покупки билетов будет динамически меняться в зависимости от действий пользователя. Поэтому для получения необходимой информации необходимо использовать технологию анализа веб-страницы. В Python часто используемые библиотеки синтаксического анализа веб-страниц включают Beautiful Soup и lxml. С помощью этих библиотек мы можем легко найти целевые элементы, такие как названия концертов, цены на билеты, кнопки покупки билетов и т. д., и извлечь необходимую информацию.

Язык кода:python
кодКоличество запусков:0
копировать
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Информация об агенте
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"

# Установить прокси
proxies = {
    "http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
    "https": f"https://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
}

def get_event_info(event_url):
    response = requests.get(event_url, proxies=proxies)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    
    event_name = soup.find('h1', class_='perform__title').text.strip()
    ticket_price = soup.find('span', class_='price').text.strip()
    buy_button = soup.find('a', class_='btn-buy').get('href')
    
    return event_name, ticket_price, buy_button

event_url = 'https://www.damai.cn/event/123456'
event_name, ticket_price, buy_button = get_event_info(event_url)
print("Название концерта:", event_name)
print("Тариф:", ticket_price)
print("Ссылка для покупки билета:", buy_button)

2. Технология моделирования сетевых запросов.

В процессе получения билетов на Damai.com необходимо отправить HTTP-запрос, чтобы смоделировать операцию покупки билета пользователем. Библиотека запросов в Python предоставляет простой и удобный интерфейс, который позволяет легко реализовывать сетевые запросы. Имитируя нажатие пользователем кнопки покупки билета, мы можем добавлять необходимые билеты в корзину и выполнять расчетно-платежные операции.

Язык кода:txt
копировать
import requests

def add_to_cart(event_url):
    session = requests.Session()
    response = session.get(event_url)
    # Получите параметры запроса для добавления в корзину
    add_to_cart_url = 'https://cart.damai.cn/ajax/add'
    payload = {'itemId': '123456', 'buyNum': '1', 'type': '1', 'cache': '0'}
    response = session.post(add_to_cart_url, data=payload)
    
    return response.json()

event_url = 'https://www.damai.cn/event/123456'
response = add_to_cart(event_url)
print(response)

3. Технология распознавания проверочного кода

Чтобы предотвратить автоматический захват билетов вредоносными программами, Damai.com добавил ссылку для проверки кода подтверждения в процесс покупки билета. Чтобы обойти код подтверждения, мы можем использовать сторонние сервисы идентификации кода подтверждения, такие как Cloud Code, Code Rabbit и т. д. Эти сервисы предоставляют простые и удобные в использовании интерфейсы API, которые могут загружать изображения проверочных кодов на сервер для распознавания и возвращать результаты распознавания.

Язык кода:python
кодКоличество запусков:0
копировать
import requests

def recognize_captcha(captcha_image_url):
    # Загрузите изображение кода подтверждения с указанного URL.
    response = requests.get(captcha_image_url)
    with open('captcha.jpg', 'wb') as f:
        f.write(response.content)
    
    # Вызов API идентификации кода подтверждения
    recognition_url = 'http://api.yundama.com/api.php'
    payload = {'username': 'your_username', 'password': 'your_password', 'codetype': '1004'}
    files = {'file': open('captcha.jpg', 'rb')}
    response = requests.post(recognition_url, data=payload, files=files)
    captcha_code = response.json()['text']
    
    return captcha_code

captcha_image_url = 'https://www.damai.cn/captcha/image'
captcha_code = recognize_captcha(captcha_image_url)
print("Результат распознавания:", captcha_code)

4. Технология автоматизированной работы.

Наконец, чтобы добиться полностью автоматизированного процесса получения билетов, нам необходимо использовать технологию автоматизированных операций для управления браузером для выполнения имитируемых операций. Библиотека Selenium в Python предоставляет мощные функции, которые могут имитировать действия пользователя в браузере, такие как нажатие кнопок, ввод текста и т. д. В сочетании с представленной ранее технологией мы можем написать полный сценарий получения билетов, чтобы реализовать автоматизированный процесс получения билетов.

Язык кода:python
кодКоличество запусков:0
копировать
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys

def auto_buy_ticket(event_url):
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get(event_url)
    
    # Добавить билеты в корзину
    add_to_cart(event_url)
    
    # Введите код подтверждения
    captcha_image_url = driver.find_element_by_css_selector('.login-iframe img').get_attribute('src')
    captcha_code = recognize_captcha(captcha_image_url)
    driver.find_element_by_css_selector('.input-code').send_keys(captcha_code)
    
    # Отправить заказ
    driver.find_element_by_css_selector('.btn-confirm').click()
    
event_url = 'https://www.damai.cn/event/123456'
auto_buy_ticket(event_url)
boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose