![MIT](https://camo.githubusercontent.com/2d271d0c9f5c081f86495d32e6e55eb62f5c2980807d9d75e39aff0469c0cd77/68747470733a2f2f696d672e736869656c64732e696f2f62616467652f6c6963656e73652d4d49542d627269676874677265656e)
一.每日自动签到领美团豆(可兑换红包必中符),每日可领七次
二.每日自动抢天天神券(道具库中若有任意面值必中符,则自动使用。抢红包开放时间为北京时间11点,17点,21点)
三.自动将抢到的面值小于5元的天天神券兑换成红包豆(如满17-3面值的)
当道具库拥有15元必中符时(若想领到15元必中符,则需在脚本第一次初始化变量时将propId填为5),自动尝试等待红包池中15元被清空后领取30元红包,小概率成功事件
若想运行时默认关闭此新增功能,请将四十八行(如下图)的连续赋值变量从1改为0即可
![image.png](https://camo.githubusercontent.com/f42f9ef04bd3f84c2e532eb3b57497648e24cc89b72aa8b10858f6e6f03afb54/68747470733a2f2f696d6733302e333630627579696d672e636f6d2f706f702f6a66732f74312f3230343432342f31332f31313330372f3130383437332f36313639333934344530643663383339612f663466393434303335393862653830622e706e67)
将脚本部署在服务器或者github action等可读写文件的云平台上,本脚本只在服务器上测试通过。若需在腾讯云函数平台请自行修改源码中参数,否则无法运行在腾讯云函数等无法读取文件的云函数平台!!!
首次执行脚本需按提示输入参数,后续即可自动读取脚本所在目录的配置文件
即设置crontab等定时计划前一定要手动运行一遍脚本记录token等参数 !!
本脚本接入server 酱微信推送 ,为节约每天免费5条的推送额度,故本脚本将只在早上11点后进行消息推送
获取token的方式:百度搜美团,若谷歌浏览器登陆网页版美团若登录时的异常验证提交点不动,请更换safari等其他浏览器尝试即可.登录后在美团首页F12检查,点击network,刷新网页,拖进度条点击第一个请求,然后复制请求头中cookie 的token字段,注意只要token字段,格式为"token={token};"中的{token}字段,不带分号,更不是整个cookie。
![image.png](https://camo.githubusercontent.com/e6dd6055849c7cae48721b414b3f93c250754178cc6d9f1153f5679b3963dc4a/68747470733a2f2f696d6733302e333630627579696d672e636f6d2f706f702f6a66732f74312f3230343136362f32332f31313534312f3531323132342f36313638636561314566313534306665362f646536326662373565303264363263382e706e67)
linux,windows,android,路由器openwrt,nas等只要有Python3环境和终端即可运行。github action 理论能运行,腾讯云函数这种不能新建和读取文件的云函数平台暂不支持。
需事先安装好脚本头部声明的依赖文件 可通过在终端,进入对应的脚本存放位置,执行命令自动安装依赖的模块(此自动安装模块中声明的依赖版本仅在python3.8测试过,若安装依赖失败,请手动参考脚本头文件声明的依赖手动导入,不指定版本)
pip install -r requirement.txt
假设脚本文件存放在 testUser用户的主目录 /testUser 目录下
Linux平台(包括openwrt 等路由器 nas 群晖设备)定时计划命令
若需 每天11点、15点、17点、21点、0点后的一个小时内的0分,1分,32分运行一次脚本,则可按如下设置
15点为运行美团豆兑换必中符时间段,0点为补充每天的签到领红包豆次数,其他时间段为抢红包时间段,重复一小时意在防止失败!!
![image.png](https://camo.githubusercontent.com/820b6b126131eecef9156a8114e2baae97645c070f6d3980777c9c3112c9d884/68747470733a2f2f696d6733302e333630627579696d672e636f6d2f706f702f6a66732f74312f3231353736342f32382f3432362f33393130352f36313638643733394535643732643032652f623465336539366165626438373534332e706e67)
0,1,32 11,15,17,21,0 * * * /usr/bin/env python3 /testUser/meituanshenquan.py
![image.png](https://camo.githubusercontent.com/9d2b1e7b1c0531f69dc301d9b309fa422f78a51232d64bdc4252f34ba1c7a67a/68747470733a2f2f696d6733302e333630627579696d672e636f6d2f706f702f6a66732f74312f3230303537342f372f31323930362f38383533382f36313639313036374535663064336561342f313337636663613561313063616464302e706e67)
定时计划时不要使用输出重定向 脚本自动生成的output.txt 起到记录推送的功能 每次内容会自动覆盖,所以执行时不要使用任何输出重定向命令!!!!!!!!!!
![image.png](https://camo.githubusercontent.com/e4216b62ffc8827d9da08a44637d3d7ebcfc7b41a39cdfaed72d5dda82d6ff42/68747470733a2f2f696d6733302e333630627579696d672e636f6d2f706f702f6a66732f74312f3230363830312f33362f353434372f333932383835372f36313639313138314530653830626235662f656433306235396539303834643537322e706e67)
![image.png](https://camo.githubusercontent.com/f76e6eb588f78ae30936eadf587072984de8bc36f947939bcc5a80e5d82d8686/68747470733a2f2f696d6733302e333630627579696d672e636f6d2f706f702f6a66732f74312f3231323535352f342f3339322f323732353733352f36313638343661354538663335313931322f303766656631623462363462666233612e706e67)
![image.png](https://camo.githubusercontent.com/f63a44670ccf6a571054e151fab557156f033c1ef1520253455a61c59a0b79f2/68747470733a2f2f696d6733302e333630627579696d672e636f6d2f706f702f6a66732f74312f3230323139382f31342f31313235302f313630373239392f36313638343663614532366333313534632f356430363861633330393532613365312e706e67)
![image.png](https://camo.githubusercontent.com/32cf356230f953cc953af65b0f4829aaba1793584f10b39d2f906c832f978b7b/68747470733a2f2f696d6733302e333630627579696d672e636f6d2f706f702f6a66732f74312f363737382f32342f31373732362f313733393539312f36313638343630394532616438633965642f613933643636313439343636613765612e706e67)
![image.png](https://camo.githubusercontent.com/bcc56f3856758699b2650aea895ff0d0a8589f96981e9185738da7f338c6a7be/68747470733a2f2f696d6733302e333630627579696d672e636f6d2f706f702f6a66732f74312f3230373139332f34302f353431382f313239313736322f36313638343633394562616563353939642f666432396165323263383763373437332e706e67)
![image.png](https://camo.githubusercontent.com/beb36456df60664b14aa3132dd23b3e8a0281101946a4f4a98e86068eb43d18b/68747470733a2f2f696d6733302e333630627579696d672e636f6d2f706f702f6a66732f74312f3136383630372f31372f32313136352f313935383036312f36313638343635344538646639373561652f333736353564653032303936626630632e706e67)
![image.png](https://camo.githubusercontent.com/4aad787c8614928f942cdf85e7658fb4801a59abe97a40520bf92df974ff7fef/68747470733a2f2f696d6733302e333630627579696d672e636f6d2f706f702f6a66732f74312f3231353833362f33352f3335372f313334383531332f36313638343636664538656637306164632f396264373031336666346365323230322e706e67)