有一段時間沒有使用Python了，前幾天經朋友提起一篇關于用Python實作搶火車票的文章，百度了實作搶火車票的技術細節，網上卻有不少資料，也不是新鮮的東西。在了解了一些技術手段，閱讀了一些大神的博文後，也嘗試實作了一下，代碼寫得粗糙，純當娛樂，本文在Windows系統下完成。需要提到的是，搶票過程中的驗證碼部分隻能手動完成。
首先，我需要的工具群組件有：
- Chrome浏覽器
- 浏覽器驅動ChromeDriver
- Python 3.5
- Web應用測試工具Splinter
Chrome浏覽器可自行下載下傳，其浏覽器驅動ChromeDriver可在以下連結找到：http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html?path=2.20/
在官網下載下傳Python，選擇Windows x86 executable installer，安裝過程中會一同安裝IDLE、pip等等，可勾選選項添加Python為環境變量（在Windows cmd下運作Python，需要設定環境變量）。安裝完成後，執行：pip install splinter安裝Splinter即可。
基本的配置已完成，測試一下，cmd下運作Python，分别鍵入以下指令：
>>> from splinter.browser import Browser
>>> b = Browser(driver_name="chrome")
>>> b.visit("http://www.qq.com") 可以建立一個基本檔案，寫入以上三句語句：
在執行後續操作時，需要用到Google Chrome開發者工具，按“F12”或“shift+ctrl+i”呼出。找到Elements頁籤，這裡記錄了目前頁面每個元素的資訊，如以下的搜尋欄和“百度一下”按鍵，可選擇想要檢視的網頁要素或位置，Elements會跳轉到相應的實作代碼。
搜尋欄的name = “wd”，”百度一下“按鍵的id = “su”，在得到這一資訊後，可以執行以下三步操作：
1. 輸入：
b.fill("wd", "splinter")
即可在搜尋欄搜尋splinter。
2. 輸入：
button = b.find_by_value(u"百度一下")
尋找該按鍵
3. 輸入：
button.click()
點選該按鍵
更多操作，可參考splinter的官方文檔。。。
下面開始進入12306的網址進行操作：
類似于在百度頁面的操作，在使用者名和密碼欄目中輸入個人資訊：
b.find_by_text(u"登入").click()
b.fill("loginUserDTO.user_name",username) # username部分輸入自己的賬号
b.fill("userDTO.password",passwd) # passwd部分輸入賬号密碼 之是以說是半自動搶票，是因為在搶票之前需要手動搜集一些資訊，比如手動選擇一次出發地點、日期和到達地點等資訊，然後F12打開開發者工具，點選Resources，找到cookies選項，可以看到下圖所示的内容：
通過cookies可以看到手動選擇的出發地點
_jc_save_fromStation
及其值value，還有出發日期
_jc_save_fromData
及目的地
_jc_save_toStation
等内容。其中每個地名會對應一個獨占的value，是以如果你是要刷從北京去上海的車票，需要手動先查查北京和上海分别對應的value值，并記錄下來，後面有用。
接下來，執行以下指令，添加cookies資訊：
b.cookies.add({"_jc_save_fromDate":"2016-01-18"}) # 此處添加出發日期
b.cookies.add({"_jc_save_fromStation":"此處添加各地名所對應的value值"}) # 此處添加出發地
b.cookies.add({u'_jc_save_toStation':'此處添加各地名所對應的value值'}) # 此處添加目的地 之後，再次重新整理頁面時，可以發現浏覽器會自動填寫之前手動填寫的内容，在執行刷票時，這無疑節省了很多時間：
後續的操作也不多了，reload頁面，然後尋找頁面内的”查詢“按鈕并點選，再尋找可點選的”預訂“按鈕，這裡有一個問題是可能出現多個班次，是以如果要操作代碼去點選某個班次的”預訂“按鈕，也不困難，使用以下指令即可：
b.find_by_text(u"查詢").click()
b.find_by_text(u"預訂")[1].click() # 下标1表示買的是可選班次的第二班車 最後執行幾句指令自動選取購票人，然後再手動選取驗證碼圖檔，即可完成搶票（驗證碼還是一道不可逾越的鴻溝）。
以上是整個流程，在完整代碼中，隻需再加入一些基本的循環和判斷，所有這些加起來不到100行。整個過程手動輸入驗證碼是不可避免的，除非擁有驗證碼的資料庫，然後在這基礎上做一些圖像識别的算法，但這會是一個工作量較大的任務。
參考連結：http://www.jb51.net/article/75992.htm