周杰伦演唱会总是抢不到票?教你用Python做一个自动抢票脚本!

【Python脚本】Python自动大麦网抢票,准点原价秒杀演唱会门票,拒绝黄牛交易!从我做起!! 阅读详情

相信想去周董演唱会的大家都用过大麦网抢票吧?

可是

抢不到啊

该说不说 我抢到了

在这里插入图片描述
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那么,今天带大家用Python来制作一个自动抢票的脚本小程序!

知识点:

  • 面向对象编程

  • selenium 操作浏览器

  • pickle 保存和读取Cookie实现免登陆

  • time 做延时操作

  • os 创建文件,判断文件是否存在

开发环境:

  • 版 本:anaconda5.2.0(python3.6.5)

  • 编辑器:pycharm

先导入本次所需的模块

import os
import time
import pickle
from time import sleep
from selenium import webdriver

第一步,实现免登录

确定目标,设置全局变量

damai_url = "就是那个网站"
login_url = "就是那个登陆地址"
target_url = '就是那个目标网站
#这里不是我不放,是平台不给放
#要全部的就来

初始化加载

class Concert:
def __init__(self):
 self.status = 0 
 self.login_method = 1 
 self.driver = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver.exe') 

登录调用设置cookie

def set_cookie(self):
 self.driver.get(damai_url)
print("###请点击登录###")
while self.driver.title.find('dm-全球演出赛事官方购票平台') != -1:
 sleep(1)
print('###请扫码登录###')

while self.driver.title != 'dm-全球演出赛事官方购票平台-100%正品、先付先抢、在线选座!':
 sleep(1)
print("###扫码成功###")
 pickle.dump(self.driver.get_cookies(), open("cookies.pkl", "wb"))
print("###Cookie保存成功###")
 self.driver.get(target_url

获取cookie

def get_cookie(self):
try:
 cookies = pickle.load(open("cookies.pkl", "rb")) 
for cookie in cookies:
 cookie_dict = {
'domain':'.damai.cn', 
'name': cookie.get('name'),
'value': cookie.get('value')
}
 self.driver.add_cookie(cookie_dict)
print('###载入Cookie###')
except Exception as e:
print(e)

登录

 def login(self):
if self.login_method==0:
 self.driver.get(login_url) 
print('###开始登录###')

elif self.login_method==1:
if not os.path.exists('cookies.pkl'): 
 self.set_cookie()
else:
 self.driver.get(target_url)
 self.get_cookie()

打开浏览器

def enter_concert(self):
"""打开浏览器"""
print('###打开浏览器,进入dm网###')

 self.login() 
 self.driver.refresh() 
 self.status = 2 
print("###登录成功###")
if self.isElementExist('/html/body/div[2]/div[2]/div/div/div[3]/div[2]'):
 self.driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div/div/div[3]/div[2]').click()

第二步,抢票并下单

判断元素是否存在

def isElementExist(self, element):
 flag = True
 browser = self.driver
try:
 browser.find_element_by_xpath(element)
return flag

except:
 flag = False
return flag

选票操作

def choose_ticket(self):
if self.status == 2: 
print("="*30)
print("###开始进行日期及票价选择###")
while self.driver.title.find('确认订单') == -1: 
try:
 buybutton = self.driver.find_element_by_class_name('buybtn').text
if buybutton == "提交缺货登记":

 self.status=2
 self.driver.get(target_url)
print('###抢票未开始,刷新等待开始###')
continue
elif buybutton == "立即预定":
 self.driver.find_element_by_class_name('buybtn').click()
 self.status = 3
elif buybutton == "立即购买":
 self.driver.find_element_by_class_name('buybtn').click()
 self.status = 4
elif buybutton == "选座购买":
 self.driver.find_element_by_class_name('buybtn').click()
 self.status = 5
except:
print('###未跳转到订单结算界面###')
 title = self.driver.title
if title == '选座购买':
 self.choice_seats()
elif title == '确认订单':
while True:
print('waiting ......')
if self.isElementExist('//*[@id="container"]/div/div[9]/button'):
 self.check_order()
break

选择座位

 def choice_seats(self):
while self.driver.title == '选座购买':
while self.isElementExist('//*[@id="app"]/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]/img'):
print('请快速的选择您的座位!!!')
while self.isElementExist('//*[@id="app"]/div[2]/div[2]/div[2]/div'):
 self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="app"]/div[2]/div[2]/div[2]/button').click()

下单操作

def check_order(self):
if self.status in [3,4,5]:
print('###开始确认订单###')
try:
 self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="container"]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div/label').click()
except Exception as e:
print("###购票人信息选中失败,自行查看元素位置###")
print(e)
 time.sleep(0.5)
 self.driver.find_element_by_xpath('//div[@class = "w1200"]//div[2]//div//div[9]//button[1]').click()

抢票完成,退出

def finish(self):
 self.driver.quit()

测试代码是否成功

if __name__ == '__main__':
try:
 con = Concert() 
 con.enter_concert() 
 con.choose_ticket() 

except Exception as e:
print(e)
 con.finish()

最后看下效果如何

这里是演示嗷,我买到票的时候忘记录了哈哈哈哈哈

在这里插入图片描述

最后

我真的庆幸还好我学了python ,该说不说,有点用的

从现在开始就准备去看演唱会噜~

在这里插入图片描述

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。

三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

四、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

五、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。


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【Python脚本】Python自动大麦网抢票,准点原价秒杀演唱会门票,拒绝黄牛交易!从我做起!!!1 你是否错过了周杰伦的票,最近又没抢到五月天的票,不要太难过,今晚有张学友的票,后天还有张杰的票,加油哦! 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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还在为热门演唱会门票秒光而烦恼吗?每次开票都像打仗一样紧张,结果还是抢不到心仪的座位?今天我要分享一个神器级解决方案——大麦自动抢票工具!这款基于Python开发的抢票系统,通过智能自动化技术,让你轻松应对各类演出抢票挑战,成功率高达95%!无论你是科技小白还是编程高手,都能快速上手,告别抢票焦虑! **大麦自动抢票系统**是一款专业的自动化工具,支持双平台智能抢票,通过智能参数配置和完整的自动

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大麦网抢票神器:Python自动化脚本完整使用指南

还在为抢不到心仪的演唱会门票而烦恼吗?大麦网抢票脚本让你告别手速比拼,用技术的力量轻松搞定热门演出门票!本文将为你详细解析这款Python自动化抢票工具的核心原理、实战技巧和配置优化,让你在激烈的票务竞争中脱颖而出。 ## 为什么你需要这个抢票神器? 在热门演唱会门票秒空的今天,手动抢票的成功率几乎为零。传统的手动操作面对毫秒级的竞争毫无胜算,而这款大麦网自动化抢票脚本采用智能监控+自动执行的

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Python_金钱豹
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