史上最强抢票助手:2020年铁路春运将达4.4亿人次
期待,期待,
春天临近,
然而,到了每年的这个时候,
最难,
没有什么比回家的火车票更好的了。
据悉,
今年春节期间,
全国铁路客运量同比增长8.0%。
达到4.4亿,
2020年铁路春节从1月10日开始,
2月18日结束,共40天,
节前15天,节后25天票币整点的流程方法,
今年的火车票于12月12日至1月10日正式发售。
不管多难,还是要回家抢票,所以本周在 GitHub 上使用 python 抢票的项目重回榜首。
这位抢票小助手诞生于2017年,作者是温先平/温先森(测试员Sunshine)。目前,该项目已有近20,000颗星。可想而知,程序员回家的渴望是多么的迫切!
史上最强抢票助手,继12306更新
从项目的更新日志可以看出,该项目的第一次更新是在2017.5.13票币整点的流程方法,从那时起一共进行了32次更新,其中大部分是作者本人,也有一些开发者提供了支持。
本项目基本是随着12306网站的功能更新而更新的。比如去年春游新增的备用功能,售完票预付,别人退票后自动补票。该项目今年还增加了这一功能。
目前这款抢票助手基本支持12306的所有主要功能,包括可观的邮件通知、智能待机等。
这款抢票助手堪称史上最强抢票助手。作者在项目背后提供了一个交流小组。九组中的七组现已满员。可想而知这是多么的强大。
每句代码,只为抢票回家
作者在这个项目上花费了很多精力。首先,我们来看看作者的想法。
这个想法并不复杂,而且非常紧凑。
首先需要下载一个机器学习模型,完成12306验证码的自动识别。模型需要放在项目根目录下。
1.模型下载链接:
密码:bm
2.git仓库下载:
(1) 光盘 12306/
(2) git克隆
模型的安装需要一些依赖,如下:
依赖关系满足后,可以安装:
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
如果很多Windows用户无法安装tensorflow,可以适当降低版本或提高版本。
注意,如果在上面列表中的依赖缺失的过程中报错,只需使用pip3单独安装对应的依赖包即可。
然后就可以启动项目了。
第一步:修改配置文件
# 测试邮箱和server酱是否可用, server酱测试的前提是server酱开关开启# 可以配置server酱提醒(推荐)配置教程# 用python3?还是python?完全取决于安装的时候配置的环境变量是否为python3,以下启动默认环境变量为python3python3?run.py?t
配置文件说明(仔细阅读说明!):
# -*- 编码=utf-8 -*-
# 关于软件使用和配置说明,请务必阅读!!!
# ps:如果是候车票,需要通过身份验证并开通“铁道旅行”会员的用户可以提交候车请求。请按照操作说明在铁路12306 App上完成见证验证。
# 关于在等待名单上是否可以继续捡漏的问题,这里有一个说明:该软件是一个全自动捡漏的候选者。如果软件成功,它将停止抢票并发送电子邮件通知,但不会影响您继续捡漏的能力。
# 如果此时捡漏,也可以支付成功,也就是说漏+备用可以最大化抢票成功率
# 滑动模式:1=滑动 2=交替+滑动
TICKET_TYPE = 1
# 出发日期(列表)“2018-01-06”、“2018-01-07”
STATION_DATES = [
“2020-01-17”
]
# 填写要购买的列车数量(列表),“G1353”
# 修改车次填写规则,注意:(之前设置车次的逻辑不变),如果车次为空,则当天的所有车次都会被过滤并返回
# 如果不填写列车数量,则整个列表为空。如果不为空,仍将判断列车数量。这是错误的写法[""],正确的写法[]
STATION_TRAINS = ["G1120"]
# 出发城市,如深圳北,填写深圳即可
FROM_STATION = "广州"
#如果到达深圳北等城市,填写深圳即可
TO_STATION = "武汉"
# 座位(列表)多个座位,例如:
# "普通座位",
# "一等座",
# "二等",
#“主要座位”,
# "软卧",
# "硬卧",
# "硬座",
# "没有座位",
# "上床睡觉",
SET_TYPE = ["二等"]
# 当剩余票数小于乘客人数时,如果选择先提交,删除的联系人和剩余票数会同时提交
# 布尔
IS_MORE_TICKET = 真
# 车手(列表)多个车手例如:
#《张三》,
#《李四》
TICKET_PEOPLES = [""]
#12306 登录账号
用户 = ""
密码 = ""
# 加入小黑屋的默认时间是5分钟。该功能是为了防止僵尸票导致不成功的订单错过正常票。
TICKET_BLACK_LIST_TIME = 5
# 自动编码
IS_AUTO_CODE = 真
# 设置2本地自动编码,需要配置tensorflow和keras库,3是云编码,由于云编码服务器(2h4C cpu服务器)资源有限,请不要恶意请求,否则只能关闭服务器
#ps:请不要一直依赖云服务器资源,感谢所有提供服务器的同学
AUTO_CODE_TYPE = 3
# 这里设置云编码服务器地址。如果您有自建服务器,您可以自行更改
主机 = "120.77.154.140:8000"
REQ_URL = "/verify/base64/"