Python纪念币预约自动化系统架构设计与实现
在纪念币发行预约过程中，面对海量用户的激烈竞争，传统手动操作方式往往难以在短时间内完成预约。本文基于Python技术栈，构建了一套完整的纪念币预约自动化系统，通过浏览器自动化、验证码识别和多进程并发等技术手段，实现了高效的预约流程。
系统架构设计
本系统采用模块化设计理念，将复杂的预约流程分解为多个独立的组件模块。整体架构包含浏览器驱动层、业务逻辑层和数据持久层三个核心层次。
浏览器驱动层负责与预约网站进行交互，通过Selenium WebDriver实现对浏览器行为的精确控制。系统支持Chrome和Edge两种主流浏览器驱动，用户可根据实际环境灵活选择。
# 浏览器驱动配置示例
from selenium.webdriver.chrome.service import Service as Service_Chrome
from selenium.webdriver.edge.service import Service as Service_Edge
path_chrome = Service_Chrome("./driver/chromedriver.exe")
path_edge = Service_Edge("./driver/msedgedriver.exe")
业务逻辑层封装了预约过程中的各个关键步骤，包括信息填写、网点选择、时间设置和验证码处理等核心功能。
核心技术实现
浏览器自动化控制
系统通过Selenium WebDriver实现对浏览器的精确控制。在预约过程中，需要处理页面元素的定位、交互操作以及动态内容加载等复杂场景。
def welcome_page():
""" 处理欢迎页面操作 """
browser.find_element(By.XPATH, general_settings.welcome_page_xpath).click()
browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="I128"]/button[1]').click()
验证码智能识别
验证码识别是本系统的核心技术难点。系统采用OCR Jasper组件进行验证码识别，结合深度学习模型实现高精度识别。
def pic_captcha_recognition():
""" 图形验证码识别实现 """
ocr_pic = ocr_jasper.OCR(
import_onnx_path='./models/model.onnx',
charsets_path="./models/charsets.json"
)
with open(f'./captcha/pic_captcha_thread{thread_index}.png', 'rb') as f:
image = f.read()
captcha_recognized = ocr_pic.classification(image)
