python实现手机app大麦网抢票
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大麦抢票攻略,失败N多次才总结出来 最近演出市场火爆,一些热门演出都是秒出,很难抢到。 即使一直候着,也因为各种原因没抢到。 失败了N多次后,总结了原因,结合其他达人的攻略,分享如下: 1设置-账户安全-实名认证,手机,登录密码,邮箱,都要填好。 2第三方账号安全设置-账号绑定,不要绑淘宝,绑支付宝或微信。 3演唱会-抢票攻略,设置日历提醒,升级版本,登录大麦,设置本次实名观演人,这4个都点上。实名观演人最多可勾选4个人,要提前设置好。 4即将开抢--找到自己需要的场次和票档-点上红心,抢一张票比两张容易,两个人可买套票。 5观演人和收货地址要提前填好 6记得用安卓机抢最好,因为在抢票的时候苹果机点击知道了会直接跳出去重新进抢票页面,安卓机不会,可以直接刷新抢! 7多个朋友一起抢票,谁抢到了再沟通,谁下订单。 8据说找演唱会举办地的手机来抢票会更容易些,没证据,大家自己斟酌。 9网速,最好用5G,找个人少网速快的地方,测网速可用speedtest APP, 10,在抢票之前一定要重启手机,大概抢票前10分钟重启最好,这样手机运行的快, 11,抢票前5分钟提前进入抢票页面.大麦很容易崩
python爬虫教程系列、从0到1学习python爬虫,包括浏览器抓包,手机APP抓包,如 fiddler、mitmproxy
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Python爬虫开发:从入门到实战(微课版).pptx
Python爬虫开发:从入门到实战(微课版) 读书笔记模板 Python爬虫开发:从入门到实战(微课版)全文共33页,当前为第1页。 01 思维导图 读书笔记 目录分析 内容摘要 精彩摘录 作者介绍 目录 03 05 02 04 06 Python爬虫开发:从入门到实战(微课版)全文共33页,当前为第2页。 思维导图 Python爬虫开发:从入门到实战(微课版)全文共33页,当前为第3页。 爬虫 版 爬虫 内容 实战 开发 章 末尾 小结 阶段 案例 爬虫 第章 基础 安装 应用 运行 环境 数据结构 本书关键字分析思维导图 Python爬虫开发:从入门到实战(微课版)全文共33页,当前为第4页。 内容摘要 Python爬虫开发:从入门到实战(微课版)全文共33页,当前为第5页。 内容摘要 本书较为全面地介绍了定向爬虫的开发过程、各种反爬虫机制的破解方法和爬虫开发的相关技巧。全书共13章,包括绪论、Python基础、正则表达式与文件操作、简单的网页爬虫开发、高性能HTML内容解析、Python与数据库、异步加载与请求头、模拟登录与验证码、抓包与中间人爬虫、Android原生App爬虫、
Python自动化脚本合集_fa79f7a8入门到进阶
Python自动化脚本合集_fa79f7a8,内容包含源码/脚本与使用说明文档,结构清晰、注释完整,适合学习参考与二次开发,下载解压即可查看。
电力系统【多目标调度+预测】数据驱动下光伏建筑群源荷不确定性解析及其储能多目标低碳经济调度研究(Python代码实现)
内容概要:本文围绕“数据驱动下光伏建筑群源荷不确定性解析及其储能多目标低碳经济调度研究”展开,提出了一种融合数据驱动方法与多目标优化算法的综合调度框架。研究首先基于历史数据对光伏发电出力与建筑负荷的不确定性进行建模,采用概率预测与场景生成技术刻画源荷波动特性,并通过典型场景提取降低输入复杂性。在此基础上,构建了以最小化系统运行成本、降低碳排放强度、提升可再生能源消纳率为目标的多目标优化模型,引入NSGA-II等先进智能优化算法求解Pareto最优前沿,实现经济性与低碳性的协同优化。通过Python编程完成模型搭建与仿真验证,结果表明该方法能有效应对源荷双重不确定性,在保障供电可靠性的前提下,实现了储能系统的优化配置与多目标调度决策的均衡协调; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力,从事能源系统优化、智能调度、低碳技术等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员; 使用场景及目标:①应用于光伏建筑群、工业园区微电网等分布式能源系统的运行调度;②支撑含储能系统的多目标低碳经济调度决策,兼顾能源成本节约与碳排放控制双重目标;③为相关课题的研究与工程实践提供完整的算法实现参考与可复现的仿真案例支持; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码深入理解模型构建与求解流程,重点关注不确定性建模与多目标优化的耦合机制,可在实际数据基础上复现并改进算法,进一步探索不同权重策略下的调度方案优选方法。
实现 macOS 消息应用交互的 Python 桥梁
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大麦APP抢票自动化工具:支持城市/场次/票价精准筛选与一键下单
一套基于Appium实现的大麦网移动端自动抢票方案,适配Android设备。运行前需先部署Appium Server和Python客户端环境,配置好手机调试模式及大麦APP基础信息。通过修改config.文件设定目标演出页面URL、观演人姓名(须提前在APP内绑定)、可选城市、具体演出日期、对应票价档位,以及是否启用自动提交订单功能。脚本启动后自动完成登录、跳转目标页、筛选条件、选择座位(如适用)、提交订单等关键步骤,全程无需手动干预。配套提供流程图(drawio)、操作截图(example.png、concert_detail.png等)、配置示例与详细说明文档(大麦.md),帮助用户快速理解各参数含义和典型使用路径。所有核心逻辑封装在damai_appium目录下的Python模块中,结构清晰,便于二次调整。
自动售票:大麦网自动抢票工具-源码
自动售票 大麦网自动抢票工具 时间与能源缘故,本仓库不再提供后续维护,其中内容有所学习交流使用。 初步的 Python 3.6 +点 选项1:Firefox(测试版本:v68.0.1.7137)+ geckodriver(测试版本:v0.24.0) 选项2:Chrome(测试版本:v77.0.3865.90)+ Chrome驱动程序(测试版本:v77.0.3865.10) 注: 中有测试版本的Windows驱动程序,下载后请与.py文件放在同一文件夹下;代码本身支持Windows,Linux,MacOS,请移步替换浏览器驱动 Mac上通过homebrew安装驱动程序: brew cask install chromedriver brew install geckodriver 步 【重要,用前必看!!!】 第一步:构建python3 + pip环境,可使用anaconda,pych
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本文详细介绍了如何通过手机端抓包技术获取大麦网的抢票协议,并编写脚本实现自动化抢票与支付。首先,需要准备抓包工具(如HttpCanary或Charles Proxy)和脚本工具(如Tasker或Shortcuts),并配置Python编程环境。接着,通过抓包分析抢票和支付请求的关键参数,如ticketId、sessionId、orderId等。然后,使用Python编写自动化脚本,模拟抢票和支付请求,并通过Tasker设置自动化执行。最后,强调了合法性和频率控制的重要性,避免违反平台规则或被封禁。
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详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[救护车(Ambulance), 公交车(Bus), 汽车(Car), 摩托车(Motorcycle), 卡车(Truck)] · 训练集:1293 张 · 验证集:125 张 · 测试集:63 张 · 总计:1481 张 该数据集专注于城市道路与高速公路场景下的车辆检测,为智能交通系统提供高质量数据支持,有效提升道路安全与交通管理效率。训练集、验证集和测试集分别包含1293张、125张和63张图像,分布比例合理,确保模型训练充分且验证测试严谨,为智能交通应用提供可靠的数据基础。所有图像标注精准规范,边界框紧密贴合目标物体,类别标签准确无误,符合行业标准,保障了数据集的高质量和实用性。该数据集可广泛应用于城市交通监控... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6104** mAP50-95 | 0.4765 Precision | 0.7093 Recall | 0.5621 train/box_loss | 0.4155 train/cls_loss | 0.2500 val/box_loss | 1.1738 val/cls_loss | 2.1574 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 仅 0.6104,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.4765,整体性能需要进一步优化。 【模型性能评估】 Precision 0.7093、Reca...
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