写一个能够抓取国航当日售票信息以及目的地排序的程序给我，语言不限，实际操作中可能会遇到反爬机制、动态加载内容等问题，可能需要使用Selenium等工具配合或者分析网站API文档进行更稳定的抓取，进行安全不违规的抓取

抓取国航的实时售票信息并排序，的确会遇到反爬虫策略，比如动态加载内容或验证码。使用像Python的Scrapy框架或者浏览器自动化工具Selenium可以帮助解决这些问题。以下是一个简化版的示例，以Python和Selenium为例：

1. 安装依赖：

   pip install selenium beautifulsoup4 requests pandas

2. 首先，下载ChromeDriver（适用于Chrome浏览器）并配置环境变量：
- 下载地址：https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads
- 配置路径（假设在`~/chromedriver`）：

     from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
     driver_path = ChromeDriverManager().install()

3. 使用Selenium控制浏览器：

   from selenium import webdriver
   from selenium.webdriver.common.by import By
   from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
   from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

   browser = webdriver.Chrome(driver_path)
   browser.get("https://www.caair.com/cn/flights/")
   wait = WebDriverWait(browser, 10)  # 等待元素加载

4. 解析和抓取数据：
- 找到包含机票信息的区域，这通常需要根据国航网站的具体结构定位CSS选择器或XPath表达式。
- 使用Selenium等待元素加载完成后再进行数据提取，例如：

     flights = []
     for flight_element in wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH, ".//div[@class='flight-item']"))):
         destination = flight_element.find_element(By.XPATH, ".//span[@class='destination']").text
         # 添加其他数据提取和处理
         flights.append((destination, ...))

5. 数据排序和保存：

   sorted_flights = sorted(flights, key=lambda x: x[0])  # 按照目的地排序
   df = pd.DataFrame(sorted_flights, columns=['目的地', '价格'])  # 转换为Pandas DataFrame
   # 将数据保存到CSV文件或其他格式
   df.to_csv('flight_data.csv', index=False)

记得遵守国航的robots.txt规则，并在抓取过程中尊重网站的访问频率限制，以免被视为恶意爬虫。