大麦抢票神器DamaiHelper:自动抢票全攻略,轻松搞定演唱会门票
DamaiHelper是一款基于Python+Selenium开发的大麦网自动抢票工具,能够帮助用户实现从登录、选座到下单的全流程自动化操作,让你告别手动抢票的繁琐和焦虑,快速抢到心仪的演唱会、音乐节等演出门票。
DamaiHelper抢票工具的功能优势
全自动抢票流程,解放双手无需值守
DamaiHelper最核心的优势在于其全程自动化操作能力。无论是扫码、短信还是账号密码登录,工具都能轻松应对,登录后会自动保存Cookie,下次使用无需重复登录。从选择场次、价格档位到确认观演人信息,整个抢票过程无需人工干预,比手动操作快10倍以上,大大提高抢票成功率。
2024最新优化版本,稳定应对各种购票场景
2024年4月23日更新的版本针对大麦网页面变化进行了深度优化,修复了各类异常问题,确保手机网页下单流程顺畅提交。新增了温馨提示遮罩自动处理功能,能够自动阅读并点击"知道了",还完善了实名制观演提示遮罩逻辑,避免因弹窗中断抢票流程。目前已覆盖90%以上的常见购票场景,让你抢票更安心。
开源免费安全透明,个人使用无后顾之忧
作为一款开源项目,DamaiHelper的代码完全公开可查,杜绝了恶意插件和信息泄露的风险。遵循MIT协议,个人学习使用完全免费,你可以放心使用,无需担心额外费用或安全问题。
DamaiHelper抢票工具的使用步骤
准备必要的运行环境
在使用DamaiHelper之前,需要确保你的电脑上已经安装了Python 3.x环境、Chrome浏览器以及对应版本的ChromeDriver,同时还需要安装Selenium库(4.10.0以下版本)。你可以通过以下命令安装指定版本的Selenium:
pip install selenium==4.9.1
配置抢票相关参数
首先将项目克隆到本地,然后打开config.json文件进行参数配置。在这个文件中,你需要根据注释提示填写演出ID(从大麦网URL获取)、目标场次、价格档位以及观演人信息序号等内容。需要注意的是,购买票数与观影人序号的数量务必一致,以免影响抢票。
启动抢票程序开始抢票
完成参数配置后,只需在命令行中输入以下命令即可启动抢票程序:
python main.py
首次运行时会自动打开浏览器,你需要按提示完成登录操作,之后程序会自动开始抢票。
使用DamaiHelper抢票的注意事项
提前做好账号准备工作
使用抢票工具前,务必提前完成大麦网账号的实名制认证,并添加至少1位常用观演人信息,因为在抢票过程中无法临时添加观演人。
合理管理Cookie信息
如果超过7天未使用抢票工具,建议手动删除目录下的cookies.pkl文件后重新登录。登录后要保持浏览器窗口打开,直至抢票结束,以免影响抢票进程。
把握最佳的抢票时机
为了提高抢票成功率,建议提前5分钟启动脚本,并设置提前30秒开始监控。在网络不稳定时,可以尝试切换热点,减少抢票延迟,增加抢到票的机会。
文明使用抢票工具的伦理提示与免责声明
DamaiHelper抢票工具的开发目的是帮助真正的粉丝公平获取门票,请勿将其用于商业牟利。开源项目的持续优化离不开大家的贡献,如果你有好的建议或改进,欢迎参与代码提交。
免责声明:本工具仅用于个人学习参考,请勿用于商业用途。使用时请遵守大麦网用户协议,一切因违规使用导致的后果需自行承担。
希望大家都能通过DamaiHelper抢到心仪的演出门票,顺利与偶像近距离见面!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00