新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

大麦自动抢票如何配置与启动:ticket-purchase 完整配置手册

发布时间:2026/11/10 0:45:25来源:尧图网络
大麦自动抢票如何配置与启动:ticket-purchase 完整配置手册
大麦自动抢票如何配置与启动ticket-purchase 完整配置手册【免费下载链接】ticket-purchase大麦自动抢票支持人员、城市、日期场次、价格选择项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/ticket-purchase热门演出开售时手动点击很难跟上页面变化。开源项目 ticket-purchase 用 Python 加 Selenium 实现大麦自动抢票从登录、选场到提交订单都由脚本执行。你只需要修改配置其余交给它。 环境搭建克隆仓库并安装依赖硬性依赖如下Python 3.8 及以上Chrome 浏览器最新版ChromeDriver 由脚本自动下载网络稳定大麦账号已完成实名认证仅移动端抢票才需要 Node.js、Appium 和 Android 设备git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/ticket-purchase cd ticket-purchase pip install -r damai/requirements.txt 主流程跑一遍完整的抢票动作先改好 damai/config.json再执行cd damai python damai.py。触发脚本启动 Chrome打开大麦登录页。登录你扫码完成登录脚本等待登录态。跳转登录后自动打开target_url指定的演出详情页。匹配依次比对城市、日期、票价筛出符合条件的场次。选人从users列表勾选观演人。产出if_commit_order为 true 时提交订单为 false 时停在确认页由你人工核对。重试单次失败后按max_retries循环重试直到成功或达到上限。 配置项说明填写核心字段Web 端字段速查字段作用推荐值target_url演出详情页地址浏览器地址栏复制users观演人姓名列表与大麦实名信息一致city演出城市模糊匹配dates目标演出日期列表多种格式并存prices目标票价档位数字或带符号fast_mode快速模式开关trueif_listen监听页面更新trueif_commit_order是否自动提交订单测试期 falsemax_retries最大重试次数5000page_load_delay确认页加载等待秒数2移动端对应 damai_appium/config.jsonc字段换成keyword、date、price、price_index匹配逻辑相同。{ target_url: https://detail.damai.cn/item.htm?idxxx, users: [张三], city: 广州, dates: [2026-04-11, 4月11日], prices: [580], fast_mode: true, if_commit_order: false } 调优与实战时间节奏与环境时间节奏开售前 30 分钟运行python damai/check_environment.py自检环境。开售前 10 分钟完成扫码登录保持浏览器窗口打开。开售前 5 分钟确认target_url可访问页面已渲染。网络与设备优先有线连接避开公共 WiFi。关闭占用带宽的应用延迟保持在 50ms 以内。热门场次开启fast_mode并把max_retries调大。 常见报错排障速查Q脚本找不到观演人调大page_load_delay到 3–5。关闭fast_mode查看日志输出。确认姓名与页面显示完全一致。QChromeDriver 版本不匹配运行python damai/check_environment.py。或直接运行主脚本它会安装匹配版本。Q移动端 Appium 连接失败确认 Appium 服务已启动且端口未被占用。检查server_url指向可访问的地址。 文件导航从主入口读起damai/damai.py — Web 端主入口damai/concert.py — 场次匹配与抢票核心逻辑damai/config.py — 全部配置字段定义damai_appium/damai_app_v2.py — 移动端主程序damai_appium/app.md — 移动端使用说明这套工具适合有 Python 基础、熟悉浏览器自动化的使用者前提是一个已实名认证的大麦账号。建议先把if_commit_order设为 false 完整跑通一遍。使用前请阅读平台服务条款合理控制频次理性使用。【免费下载链接】ticket-purchase大麦自动抢票支持人员、城市、日期场次、价格选择项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/ticket-purchase创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/10 4:49:37

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/9 8:37:19

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/9 8:37:19

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/10 1:10:29

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/9 8:37:18

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/9 8:37:18

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉