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Hello,MT

Primary LanguageGoApache License 2.0Apache-2.0

Jd_Seckill

还未收到安全通知,但是估计也快了,给大家建个Telegram群吧,茶余饭后,聊天扯淡,有条件的可以加入:https://t.me/joinchat/GsDnhtkdKJ4nbwJh

⚠ 此项目是python jd_seckill 的go版本实现,旨在降低使用门栏和相互学习而创建。

go版本的jd_seckill,京东抢茅台神器,支持跨平台,使用者请在发布页下载可执行文件,欢迎pr。

支持系统

目前编译好的可执行文件有Windows,MacOS,Linux,arm,mips平台。

安装

方式一(推荐):

git clone https://github.com/ztino/jd_seckill.git
cd jd_seckill
go get

方式二:

go get github.com/ztino/jd_seckill

待办

  • 自动化预约抢购支持,程序自动去茅台页面获取下一次抢购时间
  • 跨平台桌面端支持,打算使用:https://github.com/therecipe/qt

使用

下载 对应平台的可执行文件,解压,终端进入该目录。

登录

执行以下命令按照提示操作:

jd_seckill login

自动获取eid,fp

⚠依赖谷歌浏览器,请安装谷歌浏览器,windows下请将安装目录加入系统变量Path

⚠ 京东可能在修改eid和fp的获取方式了,目前该功能获取不太稳定,请勿依赖该功能,目前观望中,不做更改

执行以下命令按照提示操作:

#参数--good_url商品链接必须设置,链接地址是一个可以加入购物车的商品
jd_seckill jdTdudfp --good_url https://item.jd.com/100007959916.html

⚠获取成功后会将获取到的eid和fp写入到配置文件中

预约

执行以下命令按照提示操作:

jd_seckill reserve

抢购

执行以下命令按照提示操作:

#支持--run参数,将跳过抢购等待时间,直接执行抢购任务,适合10点左右未设置抢购时间的使用
jd_seckill seckill

退出登录

jd_seckill logout

获取版本号

jd_seckill version

⚠ 以上命令并不是每次都需要执行的,都是可选的,具体使用请参考提示。

使用教程

1. 推荐Chrome浏览器

2. 网页扫码登录,或者账号密码登录

3. 填写config.ini配置信息

⚠ 按照下方获取不到的,可以点击进入付款界面(输入支付密码页面),尝试下方步骤进行获取

(1)eidfp找个普通商品随便下单,然后抓包就能看到,这两个值可以填固定的

随便找一个商品下单,然后进入结算页面,打开浏览器的调试窗口,切换到控制台Tab页,在控制台中输入变量_JdTdudfp,即可从输出的Json中获取eidfp
不会的话参考issue https://github.com/ztino/jd_seckill/issues/2

(2)sku_id,default_user_agent

sku_id已经按照茅台的填好。 default_user_agent 可以用默认的。谷歌浏览器也可以浏览器地址栏中输入about:version 查看USER_AGENT替换

(3)配置一下时间

现在不强制要求同步最新时间了,程序会自动同步京东时间 但要是电脑时间快慢了好几分钟的,最好还是同步一下吧

以上都是必须的.

tips: 在程序开始运行后,会检测本地时间与京东服务器时间,输出的差值为本地时间-京东服务器时间,即-50为本地时间比京东服务器时间慢50ms。 本代码的执行的抢购时间以本地电脑/服务器时间为准

⚠ 京东每月限购两瓶,如果本月已抢到两瓶,一个月后再抢吧,有的抢到1瓶的,使用脚本记得需要修改参数

(4)修改抢购瓶数

可在配置文件中找到seckill_num进行修改,默认值2瓶

(5)抢购总时间

可在配置文件中找到seckill_time进行修改,单位:分钟,默认两分钟

(6)抢购任务数量

可在配置文件中找到task_num进行修改,默认5个

(7)每次抢购间隔时间

可在配置文件中找到ticker_time进行修改,单位:毫秒,默认1500毫秒,每1000毫秒等于1秒

(8)通知配置

目前支持email,wechat,dingtalk,具体可查看配置文件

感谢

非常感谢原作者 https://github.com/zhou-xiaojun/jd_mask 提供的代码
也非常感谢 https://github.com/wlwwu/jd_maotai 进行的优化