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用 Python 3 来检索**铁路客户服务中心提供的各项数据。

• 各联网访问 API 的组件均依赖 requests。
• 如果你的 Python 版本低于 Python 3.5，则需安装标准库中新增的 typing。
• 可选装 IPython 来增强交互式终端的易用性。
• provinces.py 依赖 mwclient 来读取维基百科上的条目。

• hyfw.py 交互式查询车站的电报码、TMIS 代码、所属省级行政区等。

  • 请输入站名的拼音首字母，匹配方式为前方一致。
    • 示例输入：GLDS
    • 示例输出：{ZMHZ: 嘎拉德斯汰, TMIS: 13188, DBM: GLC, PYM: GLDST, SSJC: 蒙, LJDM: 00004}
  • 数据来自货运运费查询页面。

• kyfw.py 解析客运车站的电报码、拼音码、拼音等。

  • 数据来自车票预订页面中的 station_name.js。

• tmis.py 交互式查询车站的 TMIS 代码。

  • 请输入汉字站名，匹配方式为前方一致。
    • 示例输入：津沪
    • 示例输出：津沪所 10348
  • 数据来自货运营业站服务信息查询页面，该接口的亮点在于可以查到线路所及不办货车站的代码。感谢维基人 N509FZ 指出此接口。

• dump.py 从以上三个接口分别读取数据，合并重复数据，并保存于本地的 station_name.js。

  • 发生合并冲突时，会弹出 Python Shell，以便用户准确解决。
  • 输出结果已通过铁路信息查询网站呈现。
  • 输出结果的格式与 12306 网站提供的 station_name.js 相同，即以 @ | 作为分隔符。

• provinces.py 读取中文维基百科各车站条目中的信息框，查询车站所属的省级行政区，以填补 station_name.js 中的对应字段。

• stations.py 启动一个 Shell，用于交互式查询上述 station_name.js（以及其他类似格式的文件）。

  • 启动后首先会进入 Python 解释器，退出该解释器后则会进入 SQLite 解释器。
  • 由于 SQL 中不能用编号代指字段，因此表中各字段依次用 A 至 Z 的字母命名。
  • 示例：**铁路名字最短的车站是？
    • 输入：

      sorted(s, key=lambda i: len(i[1]))[0]

      SELECT * FROM s
      ORDER BY LENGTH(b) ASC
      LIMIT 1;

    • 输出：

      ('son', '宋', 'SOB', '57368', '黑')

  • 思考题：请模仿港铁的站名拼词。

    　利国
    　布强格
    　　万年
    马三家
    　李旺
    
    宋城路
    　东通化
    　　百子湾
    　创业村
    　　兴隆店
    

• 环境要求与上一节相同。
• 可选装 Pillow 来自动显示验证码图片。
• 如果安装有 Pillow 并启用了 Git 子模块 captcha，将自动识别验证码文字。

• wifi12306.py 查询客运列车的运行时刻、交路、编组、动车组列车当日使用车底。

  • 请输入联网售票的客运列车车次。

• tracking.py 查询货运车辆的类别型号、编入列车车次、当前位置、装载货物类型、发站到站等。亦可查询经由铁路运输的集装箱。

  • 请输入货运车辆的编号（七位纯数字）或集装箱的编号（四位大写字母，七位数字）。

• tickets.py 启动 Python 解释器，查询两座车站之间的客运列车车次及确切的余票数量。需要登录 12306 账户。

• trains.py 启动一个 Shell，用于交互式查询 train_list.js 中记录的车次。

  • 示例：Z1 到 Z100 的一百个车次中，哪些车次目前闲置？
    • 输入：

      {'Z%d' % i for i in range(1, 101)}.difference(i[1] for i in t)

      WITH range AS (SELECT 1 i UNION SELECT i + 1 FROM range WHERE i < 100)
      SELECT 'Z' || i FROM range
      EXCEPT SELECT b FROM t;

    • 输出：

      {'Z73', 'Z74', 'Z83', 'Z84'}

  • 示例：哪十座车站的始发车次最多？
    • 输入：

      from collections import Counter
      distinct_trains = {i[0]: i[2] for i in t}
      Counter(distinct_trains.values()).most_common(10)

      SELECT c, COUNT(*) AS n
      FROM (SELECT DISTINCT a, c FROM t)
      GROUP BY c
      ORDER BY n DESC
      LIMIT 10;

    • 输出：

      ('广州南', 384)
      ('上海虹桥', 335)
      ('北京西', 242)
      ('北京南', 242)
      ('上海', 193)
      ('深圳北', 187)
      ('西安北', 180)
      ('北京', 175)
      ('成都东', 161)
      ('武汉', 132)

  • 数据来自车次查询页面中的 train_list.js。

• otp.py 交互式查询某车次的正晚点信息。

  • 请输入车次与车站。
    • 示例输入：6419 张辛 顺义 庙城 怀柔 统军庄 密云北
    • 示例输出：略
  • 数据来自正晚点查询页面。

• 交路数据来自于新浪微博用户「CRH380AL动车组」编写的动车组交路查询软件。

  • 在此对原作者坚持不懈的数据整理工作表示感谢。
  • 运行以下各组件前，请先下载并启动上述软件。
  • 由于上述软件系 Visual Basic 6.0 编写，因此交路查询相关的功能只能在 Windows 上运行。

• 截图功能依赖 Pillow。

  • 建议使用默认 DPI 与 Windows 经典主题，以保证图片正确裁切；参见 mask.png。
  • 建议关闭 ClearType 使用点阵字体，以保证单色位图的清晰度。

• 文字的提取依赖早期版本 Windows 的特定内存结构，参见 internals.c。

  • 注意，Python 3.5 及以上版本不再支持早期版本的 Windows。
  • 因此，建议使用 Windows XP 虚拟机安装 Python 3.4 来运行下列组件。

• 批量查询功能依赖 12306 提供的车次数据 train_list.js。

  • 因此，原软件中的少量车次因在 12306 上不存在而被遗漏，如 DJ7488 等。

• shot.py 对单个车次进行查询，包括对动车组型号的提取及对整个窗口的截图。

• cache.py 对 12306 上列出的所有车次进行批量查询。

  • 输出的截图已通过铁路信息查询网站呈现。

• group.py 对批量查询的文本输出按照车型进行分组，并转存为 JSON 格式。

  • 输出结果已用于动车组交路查询浏览器扩展及动车组查询 Android 客户端。

• web.py 基于 Flask 框架编写，响应浏览器的 HTTP 请求，动态返回截图。

  • 由于该方案难以应对并发查询，且依赖 Windows 服务器，目前已被抛弃，仅作为开发历史予以保留。