如何构建一个泡泡玛特盲盒机器人

热门盲盒的发布活动往往在瞬间结束，让无数爱好者在与自动化脚本的较量中败下阵来。通过构建一个专属的自动化工具，普通收藏家也能够实现毫秒级响应、实时库存监控，并与利用专业工具的黄牛党在同一起跑线上竞争。你是否已经准备好，去迎接那些梦寐以求的珍稀藏品？

为什么值得为盲盒抢购进行自动化

在Pop Mart琳琅满目的设计师玩具中，盲盒系列以其独特的魅力脱颖而出。由艺术家Molly Yllom匠心打造的这一系列，巧妙地融入了复杂的情感表达，深深触动了那些珍视心理健康与情感共鸣的收藏家。

该系列已成功推出多个广受欢迎的主题，例如“Crying Again”、“Tears Factory”和“Crying for Love”，并与如飞天小女女等知名品牌进行了跨界合作。每个主题通常包含6至12款各异的设计，而备受追捧的隐藏款，其出现概率大约在每72到288个盲盒中出现一次，具体稀有度视具体系列而定。

对于盲盒收藏者而言，手动抢购的难度系数极高，这主要源于粉丝们对这些艺术品倾注的深厚情感。这些手办不仅仅是简单的消费品，更是个人收藏中富有意义的组成部分。这种强烈的情感连结导致市场需求远超实际供应，使得自动化抢购成为确保成功入手的关键策略。

为什么手动抢购盲盒会失败

深入理解手动抢购在盲盒发售中面临的重重技术壁垒，便能清晰认识到自动化工具的不可或缺性。

Pop Mart官方网站部署了多层复杂的反自动化机制，其中包括验证码识别、基于IP地址的访问频率限制以及地域性访问管制。在商品需求激增的抢购高峰期，服务器往往因巨大流量而超载，导致页面加载异常缓慢甚至完全崩溃，这使得人工操作几乎寸步难行。

盲盒销售模式进一步激化了竞争烈度，因为消费者在购买前无法确定具体款式。许多收藏家为了心仪的特定设计或稀有隐藏款，会选择批量购买，这无疑成倍推高了市场需求，使得商品在短短数分钟乃至数秒内便告售罄。

相比之下，专业的市场投机者（俗称“黄牛”）普遍采用高度自动化的交易系统，其处理速度可达毫秒级别。普通消费者若仅凭传统浏览器进行手动操作，其速度根本无法与自动化系统抗衡。因此，开发一套专属的自动化抢购机器人，已成为确保成功获取限量版盲盒的唯一有效途径。

构建盲盒抢购机器人的核心组件

要在Pop Mart的限量发售中成功抢购到心仪的盲盒手办，你需要精心整合一系列协同运作的技术要素。

Python编程语言

Python是构建自动化抢购系统的核心支柱，它提供了执行自动化脚本所需的编程基础。凭借其卓越的灵活性，Python能够有效应对Pop Mart网站复杂的架构设计，并能迅速适应库存状态的动态变化。

Playwright浏览器自动化框架

Playwright将成为你实现浏览器自动化的强大工具，它能让你的脚本以高度仿真的方式在Pop Mart网站上进行操作。无论是处理复杂的JavaScript页面、模拟点击按钮，还是执行其他导航行为，Playwright都能像真实用户一样精确执行，从而在无需人工干预的情况下引导完成购买流程。

Chrome或Firefox浏览器驱动程序

这些驱动程序为Playwright提供了运行环境。确保你所使用的浏览器版本与对应的驱动程序兼容至关重要，这能保证在关键抢购时刻自动化流程的顺畅执行。

Nstproxy住宅代理服务

Nstproxy住宅代理服务通过动态更换来自真实家庭设备的IP地址，为你的自动化操作提供了至关重要的保护。这种机制能够有效避免被网站的反作弊系统识别，确保在高流量发售期间你的访问权限不受影响。它能高效地绕过网站的IP限制和各类反爬虫策略，从而使你的抢购行为显得自然且不被察觉。

Pop Mart用户账户

部分商品购买需要绑定Pop Mart账户。拥有并管理多个活跃账户，将显著提升你在激烈竞争中成功抢购到限量版商品的几率，因为每个账户都代表着一个独立的抢购通道。

分析Pop Mart的结账流程

要成功构建一个高效且可靠的盲盒抢购机器人，深入理解Pop Mart网站的底层架构及其结账流程是必不可少的。

商品页面通常遵循统一的URL结构，其中包含系列识别码和具体产品代码。例如，盲盒商品通常会出现在“/us/products/[产品编号]/CRYBABY…”这类路径下，这为自动化监控和数据分析提供了便利的定位依据。

库存状态的实时变化会引发页面显示和交互上的不同反馈，你的机器人必须能够准确识别这些变化。例如，当商品缺货时，“加入购物车”按钮会变为不可用状态；而有库存的商品则会显示可操作的购买选项，并实时更新库存信息。

Pop Mart的反机器人防御机制贯穿于购买流程的各个环节。因此，你的自动化系统需要具备处理验证码、验证用户会话有效性，并模拟出与人类用户无异的浏览行为模式的能力，以有效规避这些安全检测。

构建核心机器人架构

为了最大限度地提升抢购成功率，你需要构建一个能够自动化处理盲盒购买流程的可靠机器人。

步骤1：环境配置

首先，请确保你的操作环境已准备就绪，并安装了Python及其必要的依赖库：

安装Python。 访问Python官方下载页面获取最新版本。在安装过程中，务必勾选“Add Python to PATH”选项，以便于后续脚本的执行。

import subprocess
import time
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from datetime import datetime, timedelta

# 定义爬虫的最大重试次数及重试间隔
MAX_RETRIES = 5
RETRY_DELAY = 10

# 设定每日爬虫的运行时间（例如：早上6点0分）
HOUR = 6
MINUTE = 0
scheduler = BlockingScheduler()

def execute_daily_scraper():
    # 此函数负责启动popmart-scraper.py，并在其完成后触发job-scheduler.py。
    print(f"\n正在启动popmart-scraper，当前时间：{datetime.now().strftime(\\'%H:%M:%S\\')}")
    for attempt_num in range(1, MAX_RETRIES + 1):
        print(f"尝试运行爬虫，第 {attempt_num} 次...")

        try:
            subprocess.run(["python3", "popmart-scraper.py"], check=True)
            print("新品信息爬取成功完成。")
            
            # 爬虫成功后，立即安排job-scheduler运行
            scheduled_run_time = datetime.now() + timedelta(seconds=5)
            scheduler.add_job(execute_job_scheduler, trigger=\\'date\\', run_date=scheduled_run_time)
            print(f"job-scheduler.py 将在 {scheduled_run_time.strftime(\\'%H:%M:%S\\')} 启动。")
            return  # 成功则提前退出循环

        except subprocess.CalledProcessError as e:
            print(f"爬虫运行失败 (第 {attempt_num} 次尝试)，退出码：{e.returncode}")
            if attempt_num < MAX_RETRIES:
                print(f"将在 {RETRY_DELAY} 秒后重试...")
                time.sleep(RETRY_DELAY)

    print("所有爬虫运行尝试均告失败。请检查popmart-scraper.py是否存在问题。")

def execute_job_scheduler():
    print(f"\n正在运行job-scheduler.py")
    try:
        subprocess.run(["python3", "job-scheduler.py"], check=True)
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        print(f"任务调度器运行失败，退出码：{e.returncode}")
        print("请检查job-scheduler.py是否存在问题。")

if __name__ == "__main__":
    print("main.py 脚本已启动...")
    execute_daily_scraper()  # 脚本启动时立即执行一次爬虫

    # 配置每日爬虫的定时运行任务
    scheduler.add_job(execute_daily_scraper, \\'cron\\', hour=HOUR, minute=MINUTE)
    print(f"每日新品爬虫已设定为每天 {HOUR:02d}:{MINUTE:02d} 运行。")
    
    try:
        scheduler.start()
    except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
        scheduler.shutdown()
        print("任务调度器已优雅关闭。")

import asyncio
import json
import os
from playwright.async_api import async_playwright
import sys

# 定义目标关键词，用于筛选相关产品
TARGET_KEYWORDS = ["CRYBABY", "Crybaby"]
# Pop Mart网站的基础URL
BASE_URL = "https://www.popmart.com"
# 输出文件路径，用于保存抓取到的产品数据
OUTPUT_FILE = os.path.join("data", "products.json")

# Nstproxy代理服务配置 (请务必替换为你的实际凭据)
# 这些信息通常可以在Nstproxy用户仪表板的“Proxy Setup”部分找到
NSTPROXY_USERNAME = "your_nstproxy_username"
NSTPROXY_PASSWORD = "your_nstproxy_password"
NSTPROXY_HOST = "gate.nstproxy.io" # Nstproxy提供的网关地址，可能有所不同
NSTPROXY_PORT = "24125" # Nstproxy提供的端口号，可能有所不同

async def scrape_popmart_new_arrivals():
    print("新品信息抓取任务已启动...")

    try:
        async with async_playwright() as p:
            # 构建Nstproxy代理服务器的连接字符串
            proxy_server_address = f"http://{NSTPROXY_USERNAME}:{NSTPROXY_PASSWORD}@{NSTPROXY_HOST}:{NSTPROXY_PORT}"
            
            # 启动Chromium浏览器实例，并配置Nstproxy代理
            browser_instance = await p.chromium.launch(
                headless=True, # 设置为True以在无头模式下运行，提高效率
                proxy={
                    "server": proxy_server_address
                }
            )
            
            # 创建新的浏览器上下文，并再次配置代理，确保所有请求都通过代理
            browser_context = await browser_instance.new_context(
                proxy={
                    "server": proxy_server_address
                }
            )
            page_instance = await browser_context.new_page()
            # 导航至Pop Mart新品页面，设置超时时间
            await page_instance.goto("https://www.popmart.com/us/new-arrivals", timeout=30000)
            # 等待页面中特定元素加载完成，表示页面内容已基本呈现
            await page_instance.wait_for_selector("div.index_title__jgc2z")

            # 尝试处理并关闭可能弹出的位置选择窗口
            try:
                location_popup_selector = "div.index_siteCountry___tWaj"
                # 短暂等待弹窗出现，若未出现则不抛出异常
                await page_instance.wait_for_selector(location_popup_selector, timeout=2000)
                await page_instance.click(location_popup_selector)
                print("已成功关闭位置选择弹窗。")
            except Exception:
                print("未检测到位置选择弹窗，继续执行。")

            # 尝试处理并关闭可能弹出的政策接受窗口
            try:
                policy_accept_selector = "div.policy_acceptBtn__ZNU71"

                # 等待政策接受按钮可见
                await page_instance.wait_for_selector(policy_accept_selector, timeout=8000, state="visible")

                policy_button = await page_instance.query_selector(policy_accept_selector)

                if policy_button:
                    await asyncio.sleep(1)  # 给予少量缓冲时间，确保JavaScript加载完毕
                    await policy_button.click()
                    print("已成功点击政策接受按钮。")
                else:
                    print("未能找到政策接受按钮。")
            except Exception as e:
                print(f"政策接受弹窗未出现或点击失败: {e}")

            collected_results = []

            # 查找所有包含新品信息的区块
            info_sections = await page_instance.query_selector_all("div.index_title__jgc2z")

            for section_element in info_sections:
                release_date_text = (await section_element.text_content()).strip()

                # 获取与当前区块相邻的产品列表容器
                next_sibling_element = await section_element.evaluate_handle("el => el.nextElementSibling")
                product_card_elements = await next_sibling_element.query_selector_all("div.index_productCardCalendarContainer__B96oH")

                for card_element in product_card_elements:
                    # 提取产品标题
                    title_span = await card_element.query_selector("div.index_title__9DEwH span")
                    product_title = await title_span.text_content() if title_span else ""
                    # 根据关键词过滤产品
                    if not any(keyword.lower() in product_title.lower() for keyword in TARGET_KEYWORDS):
                        continue

                    # 提取发布时间
                    time_div = await card_element.query_selector("div.index_time__EyE6b")
                    release_time_text = await time_div.text_content() if time_div else "N/A"

                    # 提取产品URL
                    link_element = await card_element.query_selector("a[href^=\\'/us\\']")
                    product_href = await link_element.get_attribute("href") if link_element else None
                    full_product_url = f"{BASE_URL}{product_href}" if product_href else "N/A"

                    # 组织抓取到的数据
                    product_entry = {
                        "title": product_title.strip(),
                        "release_date": release_date_text.strip(),  # 例如：“Upcoming JUL 11”
                        "release_time": release_time_text.strip(),     # 例如：“09:00”
                        "url": full_product_url
                    }
                    collected_results.append(product_entry)

            await browser_instance.close()

            # 将抓取结果保存为JSON文件
            os.makedirs("data", exist_ok=True)
            with open(OUTPUT_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
                json.dump(collected_results, f, indent=2, ensure_ascii=False)

            print(f"成功抓取到 {len(collected_results)} 个符合条件的产品。数据已保存至 {OUTPUT_FILE}")
    except Exception as e:
        print(f"新品抓取过程中发生错误: {e}")
        sys.exit(1)  # 任务失败时以错误代码1退出


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(scrape_popmart_new_arrivals())

import json
from datetime import datetime
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
import subprocess
import os
import time

# 定义数据文件路径和重试参数
DATA_FILE = os.path.join("data", "products.json")
MAX_RETRIES = 5
RETRY_DELAY = 10

def parse_product_release_datetime(date_string, time_string):
    # 将如“Upcoming JUL 11”和“09:00”格式的字符串转换为datetime对象，默认使用当前年份。
    try:
        # 清理日期字符串中的无关关键词
        for keyword_to_remove in ["Upcoming", "In Stock"]:
            date_string = date_string.replace(keyword_to_remove, "").strip()
        
        # 组合日期、年份和时间字符串，并解析为datetime对象
        full_datetime_string = f"{date_string} {datetime.now().year} {time_string}"
        # 示例格式：“JUL 11 2025 09:00”
        return datetime.strptime(full_datetime_string, "%b %d %Y %H:%M")
    except Exception as e:
        print(f"解析日期时间失败，源字符串：\'{date_string} {time_string}\'，错误：{e}")
        return None

def initiate_purchase_bot(product_details):
    # 启动purchase-bot.py脚本，并内置重试逻辑
    product_url = product_details.get("url")
    product_title = product_details.get("title")
    
    for attempt_count in range(MAX_RETRIES + 1):  # 包含首次尝试在内的重试次数
        print(f"正在为产品 \'{product_title}\' 启动购买机器人 (第 {attempt_count + 1}/{MAX_RETRIES + 1} 次尝试)...")
        try:
            # 假设purchase-bot.py已正确配置Nstproxy代理
            subprocess.run(["python3", "purchase-bot.py", product_url], check=True)
            print(f"成功为产品 \'{product_title}\' 启动购买机器人。")
            return  # 成功后立即退出
        except subprocess.CalledProcessError as e:
            print(f"购买机器人运行失败 (第 {attempt_count + 1} 次尝试)，退出码：{e.returncode}")
            if attempt_count < MAX_RETRIES:
                print(f"将在 {RETRY_DELAY} 秒后重新尝试...")
                time.sleep(RETRY_DELAY)
    print(f"所有为产品 \'{product_title}\' 启动购买机器人的尝试均告失败。")


if __name__ == "__main__":
    scheduler_instance = BackgroundScheduler()

    if not os.path.exists(DATA_FILE):
        print(f"错误：数据文件 {DATA_FILE} 不存在。请首先运行popmart-scraper.py脚本以生成数据。")
        sys.exit(1)

    with open(DATA_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
        all_products = json.load(f)

    for product_item in all_products:
        release_full_datetime = parse_product_release_datetime(product_item["release_date"], product_item["release_time"])
        if release_full_datetime and release_full_datetime > datetime.now():
            scheduler_instance.add_job(initiate_purchase_bot, \\'date\\', run_date=release_full_datetime, args=[product_item])
            print(f"已成功安排在 {release_full_datetime.strftime(\\'%Y-%m-%d %H:%M:%S\\')} 启动产品 \'{product_item[\\\'title\\']}\' 的购买机器人任务。")

    try:
        scheduler_instance.start()
        print("任务调度器已成功启动。正在等待预定的任务执行...")
        # 保持主线程活跃，确保后台调度器正常运行
        while True:
            time.sleep(2)
    except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
        scheduler_instance.shutdown()
        print("任务调度器已停止运行。")

import asyncio
import sys
from playwright.async_api import async_playwright

# Nstproxy代理服务配置 (请务必替换为你的实际凭据)
NSTPROXY_USERNAME = "your_nstproxy_username"
NSTPROXY_PASSWORD = "your_nstproxy_password"
NSTPROXY_HOST = "gate.nstproxy.io" # Nstproxy提供的网关地址
NSTPROXY_PORT = "24125" # Nstproxy提供的端口号

async def execute_purchase_process(target_product_url):
    print(f"正在尝试访问产品页面: {target_product_url}")
    try:
        async with async_playwright() as p:
            # 构造Nstproxy代理服务器的完整地址，包含认证信息
            proxy_connection_string = f"http://{NSTPROXY_USERNAME}:{NSTPROXY_PASSWORD}@{NSTPROXY_HOST}:{NSTPROXY_PORT}"

            # 启动Chromium浏览器，并配置代理。headless=False以便观察机器人行为。
            browser_instance = await p.chromium.launch(
                headless=False, 
                proxy={
                    "server": proxy_connection_string
                }
            )
            # 创建新的浏览器上下文，确保代理设置在整个会话中生效
            browser_context = await browser_instance.new_context(
                proxy={
                    "server": proxy_connection_string
                }
            )
            page_instance = await browser_context.new_page()
            # 导航至目标产品页面，设置较长的超时时间以应对网络延迟
            await page_instance.goto(target_product_url, timeout=60000)

            # 等待“加入购物车”按钮出现并执行点击操作
            # 注意：请根据Pop Mart网站的实际HTML结构调整此选择器
            add_to_bag_button_selector = "button:has-text(\\"ADD TO BAG\\")"
            await page_instance.wait_for_selector(add_to_bag_button_selector, timeout=30000)
            await page_instance.click(add_to_bag_button_selector)
            print(f"已成功点击 \\"ADD TO BAG\\" 按钮，针对产品：{target_product_url}")

            # 等待购物车页面加载，并点击进入购物车
            # 注意：请根据Pop Mart网站的实际HTML结构调整此选择器
            shopping_cart_selector = "a[href*=\\"/cart\\"]"
            await page_instance.wait_for_selector(shopping_cart_selector, timeout=30000)
            await page_instance.click(shopping_cart_selector)
            print("已成功导航至购物车页面。")

            print("浏览器已保持打开状态，请您手动完成后续的结账流程。")
            # 保持浏览器窗口开启，以便用户介入完成支付等敏感操作
            await page_instance.wait_for_timeout(3600000) # 设置1小时等待时间，给予用户充足操作空间

            await browser_instance.close()
            return 0 # 成功完成购买流程返回0
    except Exception as e:
        print(f"购买机器人执行过程中发生错误: {e}")
        return 1 # 购买失败返回1

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print("使用方法: python3 purchase-bot.py <产品URL>")
        sys.exit(1)
    
    product_url_from_args = sys.argv[1]
    exit_code_result = asyncio.run(execute_purchase_process(product_url_from_args))
    sys.exit(exit_code_result)

为什么值得为盲盒抢购进行自动化

为什么手动抢购盲盒会失败

构建盲盒抢购机器人的核心组件

Python编程语言

Playwright浏览器自动化框架

Chrome或Firefox浏览器驱动程序

Nstproxy住宅代理服务

Pop Mart用户账户

分析Pop Mart的结账流程

构建核心机器人架构

步骤1：环境配置

步骤2：项目目录规划

步骤3：主控制脚本开发

步骤4：新品页面数据抓取

步骤5：任务调度器配置

步骤6：购买执行机器人开发

步骤7：机器人系统启动

应对高竞争发售的进阶策略

多账户协同操作

预测性购买决策

精准库存预测

社区情报整合

测试与部署的最佳实践

仿真环境测试

性能瓶颈分析与优化

实时监控与预警系统

容灾备份方案

总结