有一段时间没有使用Python了,前几天经朋友提起一篇关于用Python实现抢火车票的文章,百度了实现抢火车票的技术细节,网上却有不少资料,也不是新鲜的东西.在了解了一些技术手段,阅读了一些大神的博文后,也尝试实现了一下,代码写得粗糙,纯当娱乐,本文在Windows系统下完成.需要提到的是,抢票过程中的验证码部分只能手动完成. 首先,我需要的工具和组件有: Chrome浏览器 浏览器驱动ChromeDriver Python 3.5 Web应用测试工具Splinter Chrome浏览器可自行下

  一.导读 本篇文章所采用的技术仅用于学习.研究,任何其他用途请自行承担后果. 12306自动查票使用到的python库主要是splinter,同时也涉及到查票的城市编码,具体的城市编码请在网络上搜索,基本格式如下: 北京北:VAP 北京东:BOP 北京: BJP 北京南:VNP 北京西:BXP 实现的功能包括:(1)自动打开Google浏览器,进入12306登录页面(2)命令行手动输入账号.密码.出发.目的地,时间等相关信息,登录验证图片需要手动选择.(3)自动填充输入,完成查询和页面跳转.

基础知识学习 目标: 通过python程序实现自动登录下单功能 知识点: Selenium + 云打码 + Python 学习链接: 1. Python学习--Selenium模块 2. Python学习--打码平台 3. Python系统学习梳理_[All] 需求分析 Chrome浏览器:71.0.3578.98_chrome_installer.exe 12306官网: https://www.12306.cn/index/index.html # 选择时间,点击确定,查询列表,获取列表页的

概述 通过12306的查询API进行查询某日火车票, 结果保存在csv文件中. 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/12623.html 一.环境搭建 1. 安装配置python3.6 示例网站使用的是python 3.6.1 下载地址:https://www.python.org/downloads/release/python-361/ 根据自己的系统选择相应的版本 2. 安装Twisted Windows: 进入http://www.lfd.uci.

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ''' 利用splinter写的一个手动过验证及自动抢票的例子, 大家可以自己扩展或者弄错窗体.web端. 本例子只做参考. 本代码发布于2018.12.18(如果报错请查看官网是否改动) ''' import re from splinter.browser import Browser from time import sleep import sys import httplib2 from url

这是在网上扒拉过来的,原文链接: http://blog.csdn.net/An_Feng_z/article/details/78631290 目前时间2018/01/04 文中各种接口均为可用,亲测 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓  以下正文 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 首先在买票前我们需要先确认是否有票,那么进行正常的查票,打开12306查票网站输入出发地和目的地进行搜索.  那么一般在看到这个页面的时候我们能想到的获取车次及相关信息的方式是什么呢?对于零基础的同学而言第一时间就会想到在源代码里面找,但这里事

各位同学大家好,我是强子,好久没跟大家带来最新的技术文章了,最近有好几个同学问我12306自动抢票能否实现,我就趁这两天有时间用Python做了个12306自动抢票的项目,在这里我来带着大家一起来看看到底如何一步一步攻克万恶的12306.文末有福利!!! 我们要做12306抢票而官方又没有提供相应的接口(也不可能提供),那么我们就只能通过自己寻找12306的数据包和买票流程来模拟浏览器行为实现自动化操作了,说直白一点就是爬虫,接下来进入正题,前方高能,请系好安全带~~ 首先在买票前我们需要先确认

在上一篇文章(http://www.cnblogs.com/fangtaoa/p/8321449.html)中,我们实现了12306爬虫的登录功能,接下来,我们就来实现查票的功能. 其实实现查票的功能很简单,简单概括一下我们在浏览器中完成查票时的主要步骤: 1.从哪一站出发 2.终点站是哪里 3.然后选定乘车日期 既然我们已经知道是这个步骤了,那我们应该怎样通过程序的形式来实现这个步骤呢? 最主要的问题: 1.在程序中我们如何获取站点.不妨想一下,选择的站点是全都保存到一个文件中,还是分开的?

# encoding=utf-8from Tkinter import *from ScrolledText import ScrolledTextimport urllib2import jsonimport sslimport timeimport threading'''根据chrome 开发者模式取得城市代码参数,此步骤的目的通过中文去定位到对应英文城市代码'''citylist = open('C:\Users\Think\Desktop\citylist.txt')city = ci

import requests from PIL import Image import jsons requests.packages.urllib3.disable_warnings() headers = { "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' } session

一篇拿来记录的文章,是看其他博主写的,想在这记一下 import sys import time import requests from PIL import Image import json import os import Headers import SessionUtil import UrlUtils class Ticket(object): def __init__(self): self.answer = { "1": "40,40", &quo

#!!!注意:修改main里的url为真实的url,按需修改 50行 set_data中的submitdata # 61行 ip 修改为 真ip # submittype可能有错误,在151行 # 提交可能出错 import requests import re import time import random import datetime class WenJuanXing: def __init__(self, url): """ :param url:要填写的问卷的

''' 将 main 中的{url}改为真 url 将 setd_data中 {姓名} {纬度} {经度} {地址} 改为确切数据 数据自行参考post 结果判断基于响应中是否包含“谢谢参与”字样 ''' import requests import re import time import random import datetime class JinShuJv: def __init__(self,url): self.url = url self.post_url = url self

学习利用python进行数据分析的笔记&下星期二内部交流会要讲的内容,一并分享给大家.博主粗心大意,有什么不对的地方欢迎指正~还有许多尚待完善的地方,待我一边学习一边完善~ 前言:各种和数据分析相关python库的介绍(前言1~4摘抄自<利用python进行数据分析>) 1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上

1,明确什么叫自动化测试,什么叫接口自动化测试,如何设计接口测试用例,已登录为例 自动化测试:解放人力来自动完成规定的测试. 自动化测试分层模型:UI层,不论WEB端还是移动端,都是基于页面元素的识别和定位来模拟用户行为.UI变化频繁. UI层,有个selenuim+python 进行12306自动购票系统,有Appium+python https://ke.qq.com/user/index/index.html#cid=192413&tid=100227964&fr=2&ter

word和excel是办公过程必不可少的两个文档类型,word多用于文字处理,比如备忘录.论文.书籍.报告.商业信函等,excel可以制作精美的图表,还可以计算.分析.记录数据.二者在功能达成上有重叠,工作过程中经常需要转换,如果内容少,还可以手动解决,但是一旦数据量庞大,靠手动,耗时费力不说,还很容易出现差错,今天以两个实例,教大家如何用Python实现word和excel之间的转换. 比如有这样一份Word文档 一共有近2600条类似格式的表格细栏,每个栏目包括的信息有: 日期 发文单位 文

1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具 (4)线性代数运算.傅里叶变换,以及随机数生成 (5)用于将C.C++.Fortran代码集成到python的工具 2.pandas pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数.pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及

一.数据导入和导出 (一)读取csv文件 1.本地读取 import pandas as pd df = pd.read_csv('tips.csv') #根据自己数据文件保存的路径填写(p.s. python填写路径时,要么使用/,要么使用\\) 2.网络读取 import pandas as pd data_url = "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/tips.csv" #填写url读取

Django是用于后台处理的web应用框架.用户通过浏览器输入网址,向http服务器发起访问网页的请求,http服务器(Apache/Nginx)接收到用户请求后,把请求发送给web应用框架进行处理,web应用框架处理请求,把结果发送给http服务器,http服务器再返回给用户. Django创建项目步骤:环境搭建->创建项目->设置pycharm同步->创建并安装应用->开启服务->设置端口映射 1. 环境搭建   1).创建虚拟环境"djenv":mk

一.前言: 数据结构中队列和栈也是常见的两个数据结构,队列和栈在实际使用场景上也是相辅相成的,下面简单总结一下,如有不对之处,多多指点交流,谢谢. 二.队列简介 队列顾名思义就是排队的意思,根据我们的实际生活不难理解,排队就是有先后顺序,先到先得,其实在程序数据结构中的队列其效果也是一样,及先进先出.    队列大概有如下一些特性: 1.操作灵活,在初始化时不需要指定其长度,其长度自动增加(默认长度为32) 注:在实际使用中,如果事先能够预估其长度,那么在初始化时指定长度,可以提高效率