使用【python】写【阿迪达斯app机器人抢购】的代码

编写一个阿迪达斯App的自动抢购脚本通常涉及到网络请求、模拟登录、数据解析和验证码识别等步骤。由于这涉及到实际网站的安全性和反爬策略，以及可能存在的法律限制，我不能直接提供完整的代码，但我可以给你一个基本框架和技术路线。

首先，你需要安装必要的库，如`requests`, `selenium`（用于浏览器自动化）, 和可能的`pandas`或`numpy`处理数据。

1. **安装依赖**:

pip install requests selenium Pillow

2. **模拟登录**:
如果阿迪达斯App需要账号密码登录，你可以用Selenium控制Chrome或Firefox打开网页，填写并提交表单：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys

def login(username, password):
    driver = webdriver.Chrome() # 可能需要下载对应浏览器驱动
    driver.get('https://www.adidas.com/login') 
    username_field = driver.find_element_by_name('username')
    password_field = driver.find_element_by_name('password')

    username_field.send_keys(username)
    password_field.send_keys(password)
    password_field.send_keys(Keys.RETURN)

login("your_username", "your_password")

确保替换为实际的用户名和密码。

3. **获取商品信息**:
使用Selenium遍历页面，找到商品链接，然后根据链接发送GET请求抓取商品详情页：

def get_product_info(url):
    response = requests.get(url)
    product_data = response.json()  # 假设返回的是JSON
    return product_data

product_url = 'http://example.com/product'  # 需要从登录后的页面获取
product_info = get_product_info(product_url)

4. **检查库存和触发购买**:
分析产品详情页是否显示有货，如果有，调用模拟点击购买的方法：

if product_info['stock'] > 0:
    buy_button = driver.find_element_by_xpath('//button[@data-testid="buy-button"]')
    buy_button.click()

请注意，这个过程可能会遇到验证码问题，这时你可能需要用到OCR库（如`pytesseract`）来识别验证码，但这通常涉及更复杂的图像处理和机器学习技术。

5. **处理验证码**:

import pytesseract
from PIL import Image

# 加载验证码图片
image = Image.open('/path/to/captcha.png')
text = pytesseract.image_to_string(image)

之后，你可以将验证码文本手动输入到验证码字段，或者尝试训练模型预测。

6. **循环监控并抢购**:
为了持续抢购，你可以设置一个循环，定期检查库存并执行上述操作。同时，还要考虑频率限制和避免被封IP的问题。

最后，请遵守阿迪达斯和所有网站的使用条款，不要滥用此工具。很多网站都有明确的机器人使用政策，不建议用于商业用途或大规模抢购活动。