纪念币预约自动化工具完整使用教程
还在为每次纪念币预约手忙脚乱而烦恼吗?面对激烈的抢购竞争,传统手动预约方式往往效率低下,成功率有限。现在,这款纪念币预约自动化工具将彻底改变你的预约体验,让你在激烈的纪念币抢购中脱颖而出!
工具核心价值亮点
🎯 全流程智能自动化
系统内置完整的预约流程自动化方案,从页面访问到最终提交预约,全程无需人工干预。自动完成协议同意、信息填写、网点选择和验证码识别等所有关键步骤。
⚡ 多进程并发抢购
支持多进程同时运行预约任务,通过配置并发参数可大幅提升预约成功率。每个进程独立运行,互不干扰,确保最佳抢购效果。
🔒 双重验证码识别系统
采用先进的OCR技术,具备图形验证码和短信验证码双重识别能力。系统内置高性能验证码识别模型,确保在各种复杂场景下的高识别率。
🧠 智能网点推荐算法
根据配置的地区信息和网点库存情况,智能推荐最佳兑换网点,避免选择无库存的营业厅。
快速安装配置指南
环境准备要求
- Python 3.8及以上版本
- Chrome或Edge浏览器
- 稳定的网络连接环境
项目获取与部署
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/auto_commemorative_coin_booking
cd auto_commemorative_coin_booking
依赖包安装
安装项目运行所需的Python依赖包:
pip install selenium pytesseract opencv-python pymysql pillow
浏览器驱动配置
确保浏览器驱动版本与安装的浏览器版本完全匹配,驱动文件需放置在指定目录:
- Chrome浏览器驱动:driver/chromedriver.exe
- Edge浏览器驱动:driver/msedgedriver.exe
详细配置参数说明
基础运行配置
打开general_settings.py文件进行核心参数配置:
# 浏览器驱动选择配置
# 使用Chrome浏览器:path_chrome = Service_Chrome("./driver/chromedriver.exe")
# 使用Edge浏览器:path_edge = Service_Edge("./driver/msedgedriver.exe")
# 预约地区设置参数
place_arr = ['北京市', '北京市', '朝阳区', 4] # 省份、城市、区县、默认营业厅序号
# 纪念币兑换日期
coindate = '2023-1-18'
# 并发进程数量
threads = 5 # 同时运行的预约进程数
数据库连接配置(可选)
如需使用数据库存储用户信息,可配置以下参数:
host = "localhost" # 数据库服务器地址
port = 3306 # 数据库连接端口
user = "root" # 数据库用户名
password = "123456" # 数据库密码
database = "coin" # 数据库名称
table = "users" # 数据表名称
验证码识别配置
系统使用先进的OCR技术进行验证码识别,相关配置文件位置:
- 图形验证码识别模型:models/model.onnx
- 字符集配置文件:models/charsets.json
实战操作流程详解
启动预约程序
运行主程序开始自动化预约流程:
python main.py
预约执行步骤分解
- 自动访问预约页面:直接打开农行纪念币预约官方页面
- 一键同意用户协议:自动点击同意按钮,跳过繁琐操作
- 智能信息自动填写:从数据库读取姓名、身份证号码、手机号等关键信息并自动填入
- 精准网点自动选择:根据预设的地区配置信息,智能选择省、市、区县和营业厅
- 双重验证码自动识别:图形验证码和短信验证码双重识别系统
- 智能提交预约申请:自动完成所有必要步骤并提交预约
技术架构深度解析
核心功能模块设计
- Web自动化控制模块:基于Selenium框架实现浏览器自动化操作
- 验证码智能识别模块:采用OCR技术自动识别各种验证码
- 多进程调度管理模块:使用线程池技术实现高效并发预约
- 数据库集成访问模块:支持MySQL数据库存储和管理用户信息
文件组织结构说明
- 主程序入口文件:main.py
- 全局配置文件:general_settings.py
- 验证码获取模块:captcha_get.py
- OCR识别核心模块:ocr_jasper/
常见问题解决方案
浏览器驱动兼容性问题
问题现象:浏览器启动失败或频繁闪退 解决方案:检查浏览器版本与驱动版本匹配度,重新下载对应版本的驱动程序
验证码识别率优化
问题现象:验证码识别准确率不理想 解决方案:调整验证码截图参数范围,优化OCR模型配置
网络连接稳定性保障
问题现象:页面加载缓慢或操作超时 解决方案:使用有线网络连接,关闭不必要的网络应用,选择网络状况良好的时间段运行
多进程协调运行机制
常见疑问:多个预约进程同时运行是否会产生冲突? 技术说明:系统设计了完善的进程协调机制,各进程独立运行,互不干扰。
使用优化建议
- 提前充分测试:在正式预约开始前进行完整的流程测试,确保所有功能模块正常运行
- 定期更新维护:及时关注项目更新动态,确保工具适配最新的预约系统变化
- 重要配置备份:定期备份关键配置文件,防止意外情况导致配置信息丢失
- 网络环境优化:优先使用有线网络连接,确保网络带宽充足稳定
通过合理配置和使用这款纪念币预约自动化工具,你将能够在激烈的纪念币抢购竞争中占据绝对优势,轻松实现一键预约,彻底告别错过心仪纪念币的遗憾!
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00