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	<title>12306 &#8211; 天地一沙鸥</title>
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	<lastBuildDate>Mon, 23 Jan 2017 14:19:03 +0000</lastBuildDate>
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		<title>12306刷票工具</title>
		<link>https://haoluobo.com/2017/01/12306-ticket-checker/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[vicalloy]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 23 Jan 2017 14:19:03 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[vicalloy的庄家]]></category>
		<category><![CDATA[12306]]></category>
		<category><![CDATA[python]]></category>
		<category><![CDATA[刷票]]></category>
		<category><![CDATA[抢票]]></category>
		<category><![CDATA[验证码]]></category>
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					<description><![CDATA[项目地址： https://github.com/vicalloy/12306-ticket-checker  [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>项目地址： <a href="https://github.com/vicalloy/12306-ticket-checker">https://github.com/vicalloy/12306-ticket-checker</a></p>
<p>只是在刷出票后发送提醒消息，并不能自动购票。在收到消息后还是得拼手速。 脚本用 Python3 实现，可挂到服务器上 24 小时刷。</p>
<h3>前言</h3>
<p>总体来说火车票应当是越来越好买，因此一直没怎么太操心。哪知道今年票似乎没有很好买，最近在 12306 刷了几天一张票都没看到。广大抢票软件又都只支持 Windows 系统，作为 Mac 用起来不是太方便。<br />
弄了一个小脚本挂到服务器上，在查询到有符合条件的车票后将通过Slack将消息推送给我。</p>
<h3>注意事项</h3>
<ul>
<li>脚本采用python3开发，请使用python3运行该脚本。</li>
<li>在刷到票后，采用 <a href="https://slack.com/">Slack</a> 发送通知消息，因此请先创建Slack的Team。在创建好Team后，创建一个名叫<code>ticket</code>的channel,并申请一个Bot用于发消息。如希望采用其他的通知途径，请自行修改12306.py中的send_message实现。
<ul>
<li>创建新Team <a href="https://slack.com/">https://slack.com/</a></li>
<li>创建Bot参考文档 <a href="https://api.slack.com/bot-users">Bot Users</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
<h3>后记</h3>
<p>一大早就刷出了一大波票，不过等我兴冲冲的打开手机客户端一查，连个票的影子都没看到。可能是经过几年的发展抢票市场也日渐成熟，所有的票都在第一时间给抢票软件给刷走了。</p>
<h3>TODO</h3>
<p>目前这个脚本只能实现余票的提醒功能，但理论上要实现自动购票的功能并会太难。buy.py中给出了登陆的基础实现，不过考虑到实现所有功能所要付出的时间成本因此不打算继续了。<br />
注：也是因为票被秒光的速度太快，估计折腾完也用处不大。</p>
<p>自动购票最大的障碍还是来自于12306的验证码。</p>
<h3>验证码的处理思路</h3>
<h4>手动处理验证码</h4>
<p>手动处理验证码应当是最简单有效的处理方式，当前缺点也很明显，无法做到全自动。Slack的API非常强大且易用，通过Slack的&#8221;Real Time Messaging API&#8221;，我们可以利用Slack实现交互。在需要输入验证码的时候，通过Slack将验证码推送到用户，用户在完成验证码输入后，系统自动处理之后的业务逻辑。</p>
<h4>自动识别</h4>
<p>要做好验证码的自动识别时间就比手动处理要麻烦多了。如果不是想卖给黄牛我个人是觉得没必要打自动识别的主意了。</p>
<p>12306的验证码可以分为2部分，最顶部的文字以及下方的8张图片。</p>
<p>文字的变形其实并不算太大，相信以现在OCR的水平识别率还是挺高的，重点是下发的8张图片。12306的验证码图小分辨率低，不说机器，要人来识别都不容易。如果纯粹根据机器学习来做图片识别，即使学习库再大效果也不会好到哪去。</p>
<p>最有效的还是&#8221;笨方法&#8221;，让系统频繁的去请求12306的验证码，然后手工将所有图片打上Tag。考虑到12306的图库不会太小，给图片打Tag必然会有很大的工作量，如果没有利益驱使是百分百做不来的。<br />
另一方面，即使前期做了非常多的准备工作也很难保证12306不会添加新的图片。在遇到不认识图片的时候最简单的方法自然是先将图片记录下来等待手工加Tag，另一方面重新刷新验证换个自己认识的。<br />
Google有提供上传图片进行搜索的功能，可以把图片上传到Google然后得到图片的关键字(当然精确度不会太高)。在图片资料库不够完整的时候也可以利用Google来猜些图。</p>
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