用Python实现12306查票并可视化处理

首先导入本文需要加载的库，如果你有些库还没有安装，导致运行代码时报错，可以在Anaconda Prompt中用pip方法安装。
本文应用到的库较少，只应用了requests,prettytable和json。

源码和city.json
百度网盘
链接：https://pan.baidu.com/s/1XLyhBesxTnezgQTKb1jG8g?pwd=1314
提取码：1314
源码如下：
import requests
import prettytable as pt
import json

start_city=input('输入出发城市：')
end_city=input('输入目的城市：')
date=input('输入出发时间<2022-01-01>：')

#读取city文件
f=open('city.json',encoding='utf-8')
city_json=json.loads(f.read())
print(city_json)
from_station=city_json[start_city]
to_station=city_json[end_city]
print(from_station,to_station)

#确定url
url=f'https://kyfw.12306.cn/otn/leftTicket/query?leftTicketDTO.train_date={date}&leftTicketDTO.from_station={from_station}&leftTicketDTO.to_station={to_station}&purpose_codes=ADULT'
#模拟浏览器
headers={
     'Cookie': '_uab_collina=165979152311352067672312; JSESSIONID=F05E6CAF8FB5FA68B7FF1622085A67DE; tk=EJH1AFQfUsrxp-GfjBaIVDFT2ph4gU0Vija1a0; RAIL_EXPIRATION=1660082139967; RAIL_DEVICEID=CTpeGfikJEtDnod54kTGTMq7qoBlylMfAFWlU4kCAikIfMclrhqKnieYjJI3weJQXHBKoqaikSg2AHnkWNuI7mtYlcaau0_MPS5bTT49GMogS-lxznCcP1n-VT2_yDigjh9wwVl6VUnbp6raTFucbGN3cNmNrsda; guidesStatus=off; highContrastMode=defaltMode; cursorStatus=off; _jc_save_wfdc_flag=dc; _jc_save_toDate=2022-08-07; _jc_save_fromStation=%u516D%u5B89%2CUAH; _jc_save_toStation=%u5408%u80A5%2CHFH; BIGipServerpool_passport=149160458.50215.0000; route=9036359bb8a8a461c164a04f8f50b252; BIGipServerotn=82838026.50210.0000; uKey=2a9de11d7c8c2d6a501724bacdacbdb642671d03efe3a9acbb81998759c2dabd; fo=ow5s5l2mxuort55frTnEwwS1reg2iFIRmc_HS9fPsmoTjioPN6Tj-9pESRElKZ1P_8d-kpgFseYIY5es-_tFjVRdGBvn8nfEleF-0rfLzwTAvcpdVzkFM224sfY5glf9nRQkQJKHcSWY6u3uKmpLgTUcFQpPeztJVWM1zyi8NeRHTU8PgRr2O6ApWJA; current_captcha_type=Z; _jc_save_fromDate=2022-08-08',
     'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36'
}
#发送请求
response=requests.get(url=url,headers=headers)
#2.获取数据，获取服务器返回响应数据    print(response.json())

#实例化对象
tb=pt.PrettyTable()
tb.field_names=[
     '序号',
     '出发城市',
     '到达城市',
     '车次',
     '出发时间',
     '到达时间',
     '耗时',
     '特等座',
     '一等',
     '二等',
     '软卧',
     '硬卧',
     '硬座',
     '无座',
]
#序号
page=0
#3.解析数据获取response.json()
for index in response.json()['data']['result']:
     #index.split('|')
     content_list=index.split('|')
     num=content_list[3] #车次
     star_time=content_list[8]   #出发时间
     end_time=content_list[9]    #到达时间
     use_time=content_list[10]   #耗时
     topGrade=content_list[25]   #特等座
     if topGrade:
         pass
     else:
         topGrade=content_list[32]
     first_class=content_list[30]  #一等
     second_class=content_list[31]  #二等
     hard_sleeper=content_list[28]  #硬卧
     hard_seat=content_list[29]  #硬座
     no_seat=content_list[26]  #无座
     soft_sleeper=content_list[23]  #软卧
     dit={
          '车次':num,
          '出发时间':star_time,
          '达到时间':end_time,
          '耗时':use_time,
          '特等座':topGrade,
          '一等':first_class,
          '二等':second_class,
          '软卧':soft_sleeper,
          '硬卧':hard_sleeper,
          '硬座':hard_seat,
          '无座':no_seat,
     }
     tb.add_row([
          page,
          start_city,
          end_city,
          num,
          star_time,
          end_time,
          use_time,
          topGrade,
          first_class,
          second_class,
          soft_sleeper,
          hard_sleeper,
          hard_seat,
          no_seat,
     ])
     page+=1

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