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12306旅游产品数据抓取：Python+API逆向分析

ai 2025/8/11 19:16:39

1. 引言

12306作为中国铁路官方售票平台，不仅提供火车票预订服务，还涵盖了丰富的旅游产品，如跟团游、自由行、酒店套餐等。这些数据对旅游行业分析、价格监控、竞品研究等具有重要价值。然而，12306的数据接口通常有严格的访问限制和反爬机制，直接爬取网页可能效率低下且容易被封禁。

本文将通过API逆向分析的方式，使用Python模拟合法请求，高效抓取12306旅游产品数据，并提供完整的代码实现。

2. 技术选型

2.1 Python爬虫工具

Requests：发送HTTP请求，获取API数据。
Selenium（可选）：用于动态渲染页面的情况。
BeautifulSoup / PyQuery：解析HTML（如果涉及网页抓取）。
JSON / Pandas：处理和存储数据。

2.2 反爬应对策略

User-Agent轮换：模拟浏览器访问。
IP代理池：防止IP被封。
请求频率控制：避免触发反爬机制。
Cookie/Session管理：维持登录状态（如需要）。

3. 12306旅游产品API逆向分析

3.1 分析目标

我们需要获取12306旅游产品数据，包括：

旅游线路名称
出发地/目的地
价格
行程天数
产品详情页URL

3.2 寻找API接口

浏览器开发者工具（F12）：
- 打开12306旅游频道（如：https://kyfw.12306.cn/otn/）。
- 进入Network（网络）选项卡，筛选**XHR**或**Fetch**请求。
- 搜索关键词**product**、**travel**、**list**等，找到返回JSON数据的API。
示例API（需动态分析）：
- 假设找到一个类似**https://kyfw.12306.cn/otn/travel/product/list?page=1**的接口。
- 观察请求头（Headers），特别是**User-Agent**、**Referer**、**Cookie**等。

3.3 模拟合法请求

12306的API通常需要：

Referer（来源页面）
Cookie（可能涉及登录态）
加密参数（如**_json_att**，需动态获取）

我们可以用Python的**requests**库构造合法请求：

import requestsheaders = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36","Referer": "https://kyfw.12306.cn/otn/leftTicket/init","Cookie": "JSESSIONID=...; RAIL_EXPIRATION=...; RAIL_DEVICEID=...",  # 需替换为有效Cookie
}url = "https://kyfw.12306.cn/otn/travel/product/list?page=1"
response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:data = response.json()print(data)
else:print("请求失败:", response.status_code)

4. 完整爬取流程与代码实现

4.1 获取Cookie（模拟登录）

12306可能需要登录才能访问API，我们可以用Selenium模拟登录并提取Cookie：

from selenium import webdriver
import timedef get_12306_cookie():driver = webdriver.Chrome()driver.get("https://kyfw.12306.cn/otn/resources/login.html")# 手动扫码登录（或自动填充账号密码）time.sleep(20)  # 留时间扫码# 获取Cookiecookies = driver.get_cookies()cookie_str = "; ".join([f"{c['name']}={c['value']}" for c in cookies])driver.quit()return cookie_strcookie = get_12306_cookie()
print("获取的Cookie:", cookie)

4.2 爬取旅游产品数据

结合API分析和Cookie管理，完整爬取代码：

import requests
import pandas as pd
from fake_useragent import UserAgent
import time
import random# 代理配置
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"# 构造代理字典
proxies = {"http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}","https": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
}def get_random_headers():"""生成随机请求头"""ua = UserAgent()return {"User-Agent": ua.random,"Referer": "https://kyfw.12306.cn/otn/leftTicket/init","Accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01","Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9","Connection": "keep-alive","X-Requested-With": "XMLHttpRequest",}def fetch_12306_travel_products(page=1, max_pages=5):"""爬取12306旅游产品数据（带代理IP）"""all_products = []base_url = "https://kyfw.12306.cn/otn/travel/product/list"for page in range(1, max_pages + 1):try:# 每次请求使用随机请求头headers = get_random_headers()headers["Cookie"] = get_12306_cookie()  # 替换为你的Cookieparams = {"page": page}# 添加随机延迟（1-3秒）time.sleep(random.uniform(1, 3))# 发送带代理的请求response = requests.get(base_url,headers=headers,params=params,proxies=proxies,timeout=10)if response.status_code == 200:data = response.json()products = data.get("data", {}).get("list", [])all_products.extend(products)print(f"✅ 成功爬取第 {page} 页，共 {len(products)} 条数据")else:print(f"❌ 第 {page} 页请求失败，状态码: {response.status_code}")except Exception as e:print(f"⚠️ 第 {page} 页请求异常: {str(e)}")continuereturn all_products# 示例：获取Cookie（需替换为实际实现）
def get_12306_cookie():"""获取12306登录Cookie（示例函数，需替换为实际实现）"""return "JSESSIONID=...; RAIL_EXPIRATION=...; RAIL_DEVICEID=..."# 主程序
if __name__ == "__main__":print("🚀 开始爬取12306旅游产品数据...")# 爬取数据（3页示例）travel_data = fetch_12306_travel_products(max_pages=3)# 数据处理if travel_data:df = pd.DataFrame(travel_data)# 提取关键字段df = df[["productName",  # 产品名称"fromStation",  # 出发地"toStation",    # 目的地"price",        # 价格"days",         # 行程天数"productUrl"    # 详情链接]]# 保存数据df.to_csv("12306_travel_products.csv", index=False, encoding='utf_8_sig')print(f"🎉 数据已保存至 12306_travel_products.csv，共 {len(df)} 条记录")else:print("❌ 未获取到有效数据")

4.3 数据解析与存储

爬取的数据通常是JSON格式，可以用**pandas**整理成结构化数据：

import pandas as pd# 示例数据整理
df = pd.DataFrame(travel_data)
df = df[["productName",  # 产品名称"fromStation",  # 出发地"toStation",    # 目的地"price",        # 价格"days",         # 行程天数"productUrl"    # 详情链接
]]
print(df.head())