#导入所有需要用到的包import jsonimport timeimport csvimport matplotlib.pyplot as pltfrom DrissionPage import ChromiumPage, ChromiumOptions# 配置Mac下的Chrome路径和自动分配端口co = ChromiumOptions()co.set_browser_path('/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome')co.auto_port()# 启动浏览器page = ChromiumPage(addr_or_opts=co)# 跳转到登录页面page.get('https://www.qingdan.com/login')# 定位手机号输入框并输入手机号 (改成你自己的手机号)page.ele('#phoneNum').input('150xxxxxxxxx')# 点击发送验证码按钮page.ele('#sendCode').click()# 暂停程序，等你手动过滑块，并在控制台敲入手机短信验证码sms_code = input('请手动完成滑块，并在这里输入收到的6位短信验证码: ')# 定位验证码输入框并输入page.ele('@placeholder=短信验证码').input(sms_code)# 定位并点击红色的登录按钮page.ele('@value=登录').click()# 强制等5秒，给网页充足的时间跳转到首页time.sleep(5)# 获取登录后的所有cookie并转为字典格式cookies = page.cookies().as_dict()# 将cookie写入本地json文件with open('miaomiaozhe_cookies.json', 'w', encoding='utf-8') as f:    json.dump(cookies, f, ensure_ascii=False, indent=4)print('登录完成，Cookie保存成功')

# 重新配置并启动浏览器co = ChromiumOptions()co.set_browser_path('/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome')co.auto_port() page = ChromiumPage(addr_or_opts=co)# 首先访问网站首页page.get('https://www.qingdan.com/')# 读取cookie文件withopen('miaomiaozhe_cookies.json', 'r', encoding='utf-8') as f:    cookies_dict = json.load(f)page.set.cookies(cookies_dict) # 刷新页面page.refresh()# 跳转查价页面page.get('https://www.qingdan.com/pricehistory')page.wait.load_start() print("免密登录成功，已经顺利进入查价页面")

# 准备要查询的商品链接（可替换）item_url = 'https://item.jd.com/100209370237.html?spmTag=YTAyNDAuYjAwMjQ5My5jMDAwMDQwMjcuMSUyM3NrdV9jYXJk'# 找到页面输入框并把新链接填进去page.ele('@placeholder^请输入商品链接').input(item_url)# 开启监听器page.listen.start('qingdan.com')# 定位并点击红色的“历史价格查询”按钮page.ele('text=历史价格查询').click()print(f"已开始查询新商品，正在拦截后台传回的数据包...")# 等待并抓取数据包for i in range(5):    packet = page.listen.wait(timeout=3)    if packet and 'application/json' in packet.response.headers.get('Content-Type', ''):        # 将数据包转为Python字典        data = packet.response.body        # 提取带有日期的价格列表        price_list = data['data']['pcinfo']['info']        # 将提取出的列表写入CSV文件        filename = '新商品历史价格.csv'        with open(filename, 'w', encoding='utf-8', newline='') as fp:            # 定义两列表头：dt(日期) 和 pr(价格)            writer = csv.DictWriter(fp, fieldnames=['dt', 'pr'])            writer.writeheader()            # 遍历价格列表，写进表格            for item in price_list:                row_dict = {}                row_dict['dt'] = item['dt']                row_dict['pr'] = item['pr']                writer.writerow(row_dict)        break # 写入完成，跳出循环# 停止监听page.listen.stop()

# 从CSV文件中读取日期和价格dates = []prices = []with open('新商品历史价格.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:    reader = csv.DictReader(f)    for row in reader:        dates.append(row['dt'])        # CSV里读出来的都是字符串，我们要把它转换成浮点数才能比大小和画图        prices.append(float(row['pr']))# 找出当前价格、最高价以及最低价current_price = prices[-1] # 列表里的最后一个就是当前价格max_price = max(prices)    # 最高价min_price = min(prices)    # 最低价print(f"当前价格：¥ {current_price}")print(f"历史最高：¥ {max_price}")print(f"历史最低：¥ {min_price}")# 设置画图字体plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置画布大小plt.figure(figsize=(10, 5))# 画折线：传入横坐标(日期)、纵坐标(价格)，设置成与喵喵折网站相同的折线颜色并且加粗plt.plot(dates, prices, color='#f54343', linewidth=2)# 添加标题和坐标轴名称plt.title('Apple Watch S11 历史价格走势', fontsize=16, pad=15)plt.xlabel('日期', fontsize=12)plt.ylabel('价格 (元)', fontsize=12)# 每隔20天显示一次横坐标标签，并且倾斜45度plt.xticks(dates[::20], rotation=45)# 加上浅色的横向网格线plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5)# 自动调整排版并显示图表plt.tight_layout()plt.show()