この記事では主に、簡単な淘宝網セール機能を実装するための Python を詳しく紹介します。興味のある方は参考にしてください。
この記事のサンプルは、参考までに Python 淘宝網セール機能を実装します。 、具体的な内容は次のとおりです
昨日、茅台はオンラインでフラッシュセールを開始しました。当初は私の驚くべき手のスピードに頼って数秒でボトルを手に入れるつもりでしたが、結果的にはそうでした。 。 。 。
それで、この経験から学んだ後、スクリプトを使用する方がより確実だと思いました。インターネットで検索して検索して、セレンを見つけたとき、突然目が輝きました!
全体的なプロセスは次のとおりです: Taobao に移動 -> ログイン ボタンを見つけてログイン -> ログイン ページでパスワードを選択してログイン -> アカウントのパスワードを入力してログイン -> にジャンプショッピングカートページ→「すべて選択」ボタン等をクリックします。 時間に同意し、代金を決済し、時間になったらすぐにご注文ください。
コード:
import os from selenium import webdriver import datetime import time #需要下载deckodreiver firefox = os.path.abspath(r"E:\Program Files\Mozilla Firefox\firefox.exe") os.environ["webdriver.firefox.bin"] = firefox driver = webdriver.Firefox() driver.maximize_window() def login(uname, pwd): driver.get("https://www.taobao.com") if driver.find_element_by_link_text("亲,请登录"): driver.find_element_by_link_text("亲,请登录").click() input(uname, pwd) #点击购物车里全选按钮 if driver.find_element_by_id("J_SelectAll1"): driver.find_element_by_id("J_SelectAll1").click() # time.sleep(3) now = datetime.datetime.now() print('login success:', now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) def input(uname,pwd): time.sleep(3) #选择密码登录 if driver.find_element_by_id("J_Quick2Static"): driver.find_element_by_id("J_Quick2Static").click() time.sleep(3) #用户名输入 if driver.find_element_by_name("TPL_username"): for i in uname: driver.find_element_by_name("TPL_username").send_keys(i) time.sleep(0.5) time.sleep(3) #密码输入 if driver.find_element_by_name("TPL_password"): for j in pwd: driver.find_element_by_name("TPL_password").send_keys(j) time.sleep(0.5) time.sleep(3) #点击登录按钮 if driver.find_element_by_id("J_SubmitStatic"): driver.find_element_by_id("J_SubmitStatic").click() time.sleep(3) driver.get("https://cart.taobao.com/cart.htm") time.sleep(2) def buy(buytime): while True: now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') if now == buytime: try: #点击结算按钮 if driver.find_element_by_id("J_Go"): driver.find_element_by_id("J_Go").click() driver.find_element_by_link_text('提交订单').click() except: time.sleep(1) print(now) time.sleep(1) if __name__=="__main__": #中文账号记得decode编码 login("账号",'密码') buy('2018-01-30 13:35:00')
入力が速すぎるため、ここでスリープするために多くのスレッドが使用されており、ログイン時にスライド認証ボックスが表示されるため、数秒間スリープして模倣してみてください人間の操作。
関連する推奨事項:
データを Excel にエクスポートする Python 実装の例
文字列に指定された文字列のインスタンスが含まれているかどうかを確認する Python 実装
以上がPythonでシンプルな淘宝フラッシュセール機能を実装の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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