🚂 py12306 购票助手

分布式，多账号，多任务购票

Features

• 多日期查询余票
• 自动打码下单
• 用户状态恢复
• 电话语音通知
• 多账号、多任务、多线程支持
• 单个任务多站点查询
• 分布式运行
• Docker 支持
• 动态修改配置文件
• 邮件通知
• Web 管理页面
• 微信消息通知
• 代理池支持 (pyproxy-async)

使用

py12306 需要运行在 python 3.6 以上版本（其它版本暂未测试)

1. 安装依赖

git clone https://github.com/pjialin/py12306

pip install -r requirements.txt

2. 配置程序

cp env.py.example env.py

自动打码

（若快已停止服务，目前只能设置free打码模式） free 已对接到打码共享平台，https://py12306-helper.pjialin.com，欢迎参与分享

语音通知

语音验证码使用的是阿里云 API 市场上的一个服务商，需要到 https://market.aliyun.com/products/56928004/cmapi026600.html 购买后将 appcode 填写到配置中

3. 启动前测试

目前提供了一些简单的测试，包括用户账号检测，乘客信息检测，车站检测等

开始测试 -t

python main.py -t

测试通知消息 (语音, 邮件) -t -n

# 默认不会进行通知测试，要对通知进行测试需要加上 -n 参数 
python main.py -t -n

4. 运行程序

python main.py

参数列表

• -t 测试配置信息
• -t -n 测试配置信息以及通知消息
• -c 指定自定义配置文件位置

分布式集群

集群依赖于 redis，目前支持情况

• 单台主节点多个子节点同时运行
• 主节点宕机后自动切换提升子节点为主节点
• 主节点恢复后自动恢复为真实主节点
• 配置通过主节点同步到所有子节点
• 主节点配置修改后无需重启子节点，支持自动更新
• 子节点消息实时同步到主节点

使用

将配置文件的中 CLUSTER_ENABLED 打开即开启分布式

目前提供了一个单独的子节点配置文件 env.slave.py.example 将文件修改为 env.slave.py， 通过 python main.py -c env.slave.py 即可快速启动

Docker 使用

1. 将配置文件下载到本地

docker run --rm pjialin/py12306 cat /config/env.py > env.py
# 或
curl https://raw.githubusercontent.com/pjialin/py12306/master/env.docker.py.example -o env.py

2. 修改好配置后运行

docker run --rm --name py12306 -p 8008:8008 -d -v $(pwd):/config -v py12306:/data pjialin/py12306

当前目录会多一个 12306.log 的日志文件， tail -f 12306.log

Docker-compose 中使用

1. 复制配置文件

cp docker-compose.yml.example docker-compose.yml

2. 从 docker-compose 运行

在docker-compose.yml所在的目录使用命令

docker-compose up -d

Web 管理页面

目前支持用户和任务以及实时日志查看，更多功能后续会不断加入

使用

打开 Web 功能需要将配置中的 WEB_ENABLE 打开，启动程序后访问当前主机地址 + 端口号 (默认 8008) 即可，如 http://127.0.0.1:8008

更新

• 19-01-10
  • 支持分布式集群
• 19-01-11
  • 配置文件支持动态修改
• 19-01-12
  • 新增免费打码
• 19-01-14
  • 新增 Web 页面支持
• 19-01-15
  • 新增 钉钉通知
  • 新增 Telegram 通知
  • 新增 ServerChan 和 PushBear 微信推送
• 19-01-18
  • 新增 CDN 查询

截图

Web 管理页面

下单成功

关于防封

目前查询和登录操作是分开的，查询是不依赖用户是否登录，放在 A 云 T 云容易被限制 ip，建议在其它网络环境下运行

QQ 交流群 780289875，TG 群 Py12306 交流

Online IDE

Thanks

• 感谢大佬 testerSunshine，借鉴了部分实现
• 感谢所有提供 pr 的大佬
• 感谢大佬 zhaipro 的验证码本地识别模型与算法

License

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