我如何在6.5小时内开始对 Pokémon Center 进行 Botting

Source: Dev.to

不知道这里有没有人是 Pokémon 的铁粉 👀
当我在实体店找不到想要的商品时，我决定把它变成一个项目。
于是我做了一个 Pokémon Center 监控器 Ϟ(๑⚈ . ̫ ⚈๑)⋆。

这并不是要打造完美系统。目标是尽快让它跑起来。无论是业余爱好项目还是最小可行产品（MVP），时间都可能有限，结果才是关键。

下面是我在大约 6.5 小时 内完成可用监控的全过程。

最终效果

• 只要有商品上架，我就会收到邮件通知。
• 避免了 Error 15 / Access Denied 之类的硬性封锁。
• 绕过 hCaptcha 而无需真正求解。
• 记录运行时长、失败情况以及最近一次成功的操作。

第 1 步：建立稳定的站点访问

浏览器选择

• 标准 Selenium → Error 15 / Access Denied（没有验证码，只是硬性封锁）
• Firefox → 效果参差不齐
• 修改版 Chrome → 略好于 Firefox
• 结果： 修改版 Chrome 表现最佳。

VPN、代理以及真正的发现

• ExpressVPN → 对长时间运行有帮助，但没有立竿见影的差别。
• 2Captcha 代理 → 对长时间运行有帮助，但没有立竿见影的差别。
• Cookies 可能才是关键。

为什么 Cookies 比你想象的更重要

• 检测是基于评分的，而不是简单的允许/阻止规则。
• 封锁会显得随机：有时 10 次中被封锁 1 次，有时 10 次中被封锁 7 次。
• 当你的评分低于阈值时会出现验证码；提升评分比直接求解验证码更有效。

什么是 Cookies？

Cookies 是用于保持会话上下文和行为信号的小型数据文件。即使 IP 在轮换，如果 Cookies 不变仍然可以识别你。没有 Cookies 的浏览器往往比带有正常历史记录的浏览器更可疑。

快速测试 Cookies 的方法：手动收集

1. 访问 YouTube。
2. 访问 Walmart。
3. 搜索 “Pokémon Center”，而不是直接打开链接。

这样可以把验证码出现率降到每 10 次访问不到 1 次。

自动化收集 Cookies 的流程

• 打开随机的高流量站点。
• 将 Cookies 保存到文件。
• 在后续的浏览器会话中注入这些 Cookies。

第 2 步：提取商品数据

📌 快速技巧： 在把选择器搬到 Python 之前，先在控制台里测试并确认它们。

• 在 DevTools 中检查页面，在控制台里测试选择器，确认选择器的数量与页面上显示的商品数量相匹配。
• 确认无误后，再把逻辑移到 Python 中，用浏览器的 JavaScript 执行。

第 3 步：用 80/20 方法扩展运行时

每一次扩展都会暴露新问题。为完成扩展，我：

• 增加了更多的 Cookie 种类。
• 添加了稳定的代理连接。
• 实现了错误通知和健壮的错误处理。

🧱 注意： 不要让脚本在被严重封锁时仍然持续运行，这会消耗你的 IP 并触发更强的防御。

第 4 步：加入最小但有效的支持系统（hCaptcha）

• 在第一小时内，Cookies 已经消除了约 9/10 的 hCaptcha。5–7 小时后，这一比例下降到 2–3/10。
• 轮换代理防止了性能下降。
• 对于剩余的情况，我使用 PyAutoGUI 😂 每次点击相同的 hCaptcha 位置。
• 这样成功率提升到约 99 %，无需外部求解器。

P.S. 对于可扩展系统，建议使用 Python 内置的点击方法，而不是 PyAutoGUI。

收获

首先关注：

• Cookies
• IP
• 浏览器配置
• 速率限制

P.P.S. 在这里观看我的完整实现。