阿里云服务器抢购脚本怎么做出来的

阿里云服务器抢购脚本怎么做出来的
阿里云服务器是众多开发者和创业者选择的云服务品牌之一，由于其产品价格公道、配置强悍、团队卓越等优势，很多用户在其抢购时都会倍感困扰。针对该痛点，一些热心的网友利用自己的编程技能开发出了阿里云服务器抢购脚本，来帮助有需要的用户在秒杀阿里云服务器时更加便捷快捷。那么，究竟是如何做出来的呢？
一、阿里云服务器抢购的难点
在了解如何开发出阿里云服务器抢购脚本之前，我们有必要了解一下抢购这种行为的难度之处。阿里云服务器作为云服务的一种，其价格和配置优势前所未有，自然引起了市场的火热需求，而随之而来的则是火爆的抢购场面。用户需要快速抢购到心仪的配置，否则可能会错失机会。
这种市场需求也是歹毒攻击的诱因之一，所以阿里云服务器面临的攻击量很大。抢购的难点包括以下几个方面：
1. 瞬间访问量巨大，导致服务器瘫痪或无法响应；
2. 访问频次受到阿里云服务器反扫描策略的限制；
3. 页面验证码的复杂度；
4. 具体的秒杀流程。
二、如何开发阿里云服务器抢购脚本
基于以上难点，开发出阿里云服务器抢购脚本就需要处理上述四个问题。
1. 处理访问量与反扫描限制
阿里云服务器抢购脚本需要使用多线程或协程技术来分拆任务。抢购的核心就是要尽可能的多发起请求，在快速的时间内，实现服务器的响应。因此，可以使用比较轻量的模块asyncio库，它是python3.4之后引入的，主要用于异步i/o操作。
在使用多线程或协程技术之前，我们需要了解阿里云服务器反扫描策略的原理。阿里云服务器有一套黑名单和白名单的机制，通过ip限制访问，封掉扫描来减轻服务器的负担。因此，在抢购脚本中，需要对代理池进行处理，同时设定每个ip发起请求的时间间隔，不宜过密集。
2. 处理验证码的复杂度
阿里云服务器的验证码比较准确，需要一定的复杂度才能破解。常见的验证码破解手段有 ocr 算法和 ai 计算的图像识别技术。但由于阿里云服务器抢购页面的验证码复杂度较高，此类技术无法对其进行有效的分析，因此我们需要人工识别。
距离抢购时间开始的前12小时，我们可以利用人力识别的方式，手动收集阿里云验证码，并进行分类保存。距离抢购开始前的2个小时，我们可以防止验证码的识别，缓慢展现验证码，或者使用gif图动态展示方式，增加验证码的曝光时间，提高用户的识别率。
对于传统的图片验证码，验证码的转换可以采用 tesseract-ocr 进行识别处理，tesseract-ocr 是一个 ocr 引擎，可以识别不规则字体的图片验证码。
3. 破解阿里云服务器秒杀流程
在阿里云服务器的秒杀流程中，主要需要处理的流程分为以下几步：
首先，进入阿里云服务器产品页面，开发人员需要对请求头进行分析，获取每次请求需要携带的信息，例如cookie、user-agent、referer等。
根据每个请求的url的格式，获取相应的数据并存储在配置文件中，例如时间戳、随机生成 orderid 等，确保每个请求是唯一的。
对于 addcart、submitorder、createorder 这些关键链路，需要分析出每一步的响应结果，判断是否返回了正确的状态码，以确保下一步流程的准确进行。
4. 代码实现
代码实现方面，可以利用python语言开发，使用到的库包括：
– requests
– beautifulsoup4
– asynico库
– selenium
其中requests是python的网络请求库，默认使用 socket 套接字，能够处理 https、http 协议等各种网络请求，支持各种常用的 http 请求方法（get、post、put、delete、head、patch、options），具有便捷的参数配置、请求方法链式调用。
其他的库可以实现人工脚本的逻辑细节方案。通过对二进制数据和图像文件的下载和保存，可以了解到网站的细节信息，可以对渲染的html页面进行分析、解析和抽取，从而可以实现跨页面的功能抽象。使用 asynico 库可以实现设置异步协程的核心抢购功能，无需在等待阻塞i/o的等待响应。
总体而言，开发阿里云服务器抢购脚本需要具备编程语言功底、核心算法的理解和对抢购机制的深入认识。只有充分掌握了相关技术和实现策略，才能更好地开发出对其有较高准确度和速度的抢购脚本。
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