朋友圈微信投票很麻烦?python开发个自动化刷票脚本,再也不用头痛了!

本文介绍了如何使用Python编写一个自动化刷票脚本,通过模拟登录网站投票,分析目标网站,构造请求头、表单信息,并建立代理IP池,解决比赛拉票问题。

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前言

现在部分比赛为了推广赞助商或者比赛本身,需要参赛队伍进行网上拉票,甚至票数还会占一定比例的成绩。因此,刷票也就应运而生了。此次我们团队参加一个比赛,就需要网上投票决出前几名,作为一位技术人员,当然是得“解决”技术能解决的问题嘛,所以就写了个刷投票插件来刷一刷。

原理
刷票的原理很简单,就是相当于模拟人登录网站去投票,只是把这个过程程序化,让程序代替人到网站去投票。具体一点说把,首先是客户端(我们)发出请求(Request)给服务端(投票网站),跟他们说,我们需要看他们网站的信息,然后服务端就会回复(Respose)我们,我们再把填好的表单发给他们(Request),他们收到后就会回复我们(Respose)。

主要内容
分析网站

表单提交

构造代理IP池

  1. 分析网站

由于每个网站需要提交的信息都不一样,那么首先我们需要对目标网站进行相对应的分析,找出他们的表单接口(也就是URL或者叫网址)以及我们需要提交的信息。

1.1 收集信息

使用F12,打开审核元素,

### 小程序刷票的解决方案 为了有效应对小程序中的刷票问题,可以从以下几个方面入手: #### 1. 增加投票难度和成本 通过设计合理的规则来增加用户的投票成本,从而减少恶意刷票的可能性。例如,可以通过验证码验证、绑定手机号等方式限制单一账户的频繁操作[^1]。 #### 2. 多重身份认证 引入多种身份验证机制,比如微信授权登录、设备指纹识别等,确保每次投票来自真实的用户而非自动化脚本或模拟器。这种方式能够显著提升系统的安全性[^2]。 #### 3. 使用限流与熔断技术 针对高并发场景下的潜在风险,可以部署像 Sentinel 这样的限流熔断框架。当检测到短时间内有过多请求涌入时,立即启动防护策略,如拒绝超出限额的新请求或者延迟处理部分请求,以此维持服务稳定性并防范大规模攻击[^4]。 #### 4. 行为数据分析与异常监测 建立一套完善的行为监控体系,持续跟踪记录每位用户的交互轨迹,并运用算法模型去发现那些不符合常规模式的操作序列——这可能暗示着存在人为操控或是机器人程序所引发的大规模重复动作。一旦判定某项活动涉嫌违规,则及时采取相应措施予以制止[^3]。 ```python import time from random import randint def simulate_vote(user_id, option_id): """Simulate a vote with basic checks.""" current_time = int(time.time()) # Example of simple rate limiting logic (pseudo-code) if user_has_voted_recently(user_id, current_time): raise Exception("User has already voted recently.") add_vote_to_database(user_id, option_id) def user_has_voted_recently(user_id, timestamp): last_vote_time = get_last_vote_time_from_db(user_id) cooldown_period_seconds = 60 * 5 # Five minute cool down period return (timestamp - last_vote_time) < cooldown_period_seconds def add_vote_to_database(user_id, option_id): pass # Placeholder function to record votes into DB. ``` 上述代码片段展示了如何实现基本的时间间隔限制逻辑以防止快速连续投递相同类型的表单项。 ---
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