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赵杰 5900e59ae1 重构README: 基于实际代码特性，详细说明功能和使用方法

2025-09-29 15:45:33 +01:00

6.4 KiB

Raw Blame History

ICCID批量查询工具

一个专为SimbaLink平台设计的ICCID批量查询工具，基于Selenium自动化技术，支持大量数据的批量处理和实时结果保存。

🚀 核心特性

✨ 智能批量处理

自动批次分割：超过50个查询项时自动分割为多个子批次
批次大小控制：每批最多50个查询项，符合平台限制
智能重试机制：失败批次自动重试2次，提高成功率

💾 实时数据保存

即时保存：每批次查询完成后立即保存结果到CSV文件
追加模式：支持多次运行，新结果追加到现有文件
结构化输出：包含批次号、ICCID、租户信息等完整数据

🔧 技术优化

Chrome浏览器优化：解决LatencyInfo错误，减少日志输出
多编码支持：自动检测文件编码（UTF-8、GBK、UTF-8-SIG、CP1252）
XPath容错：多种表格结构支持，提高页面兼容性
输入框清理：彻底清空输入框，避免数据残留

📋 系统要求

Python 3.7+
Chrome浏览器（程序会自动下载ChromeDriver）
Windows/Linux/macOS

🛠️ 安装与配置

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 准备数据文件

将ICCID号码放入 text.txt 文件，每行一个：

89882390001035539593
89882390001035538041
89882390001035536771
...

3. 配置参数（可选）

在 pa.py 文件中修改以下配置：

MAX_PER_BATCH = 50        # 每批最大查询项数
OUTPUT_CSV = "results.csv" # 输出文件名
ICCID_FILE = "text.txt"    # 输入文件名
HEADLESS = False           # 是否无头模式
BATCH_RETRY_COUNT = 2      # 重试次数

🚀 使用方法

基本使用

python pa.py

运行流程

读取数据：从 text.txt 读取ICCID列表
批次分割：按50个一组分割数据
自动登录：使用内置Cookie自动登录
批量查询：逐批次执行查询
实时保存：查询结果立即保存到CSV

输出示例

使用编码 utf-8 成功读取 1138 个查询项
总共读取到 1138 个查询项
将分为 23 个批次处理
已通过Cookie自动登录，开始批量查询...

=== 处理批次 1/23 ===
本批次包含 50 个查询项
本批次获得 45 条结果
✅ 已保存 45 条结果到 results.csv

=== 处理批次 2/23 ===
本批次包含 50 个查询项
本批次获得 48 条结果
✅ 已保存 48 条结果到 results.csv
...

📊 输出结果

CSV文件结构

列名	说明	示例
batch	批次号	1, 2, 3...
ICCID	ICCID号码	89882390001035539593
租户	租户信息	租户名称
列3+	其他查询结果	状态、类型等

统计报告

📊 批量查询完成报告
==================================================
总查询项: 1138
总批次数: 23
成功批次: 23
失败批次: 0
成功率: 100.0%
总保存结果数: 1089
==================================================
✅ 所有结果已实时保存到 results.csv

🔧 技术实现

核心技术栈

Selenium WebDriver：浏览器自动化
ChromeDriverManager：自动管理Chrome驱动
Pandas：数据处理和CSV操作
WebDriverWait：智能等待机制

关键功能实现

1. 智能批次分割

if len(batch) > MAX_PER_BATCH:
    sub_batches = [batch[i:i+MAX_PER_BATCH] for i in range(0, len(batch), MAX_PER_BATCH)]
    # 处理每个子批次...

2. 实时结果保存

if results:
    batch_results = [{"batch": batch_index, "cells": row_cells} for row_cells in results]
    saved_count = save_results_to_csv(batch_results, OUTPUT_CSV)
    print(f"✅ 已保存 {saved_count} 条结果到 {OUTPUT_CSV}")

3. Chrome浏览器优化

chrome_opts.add_argument("--disable-logging")
chrome_opts.add_argument("--disable-gpu-logging")
chrome_opts.add_argument("--log-level=3")
chrome_opts.add_argument("--silent")

📁 项目结构

pa/
├── pa.py              # 主程序文件（289行，精简版）
├── requirements.txt   # 依赖包列表
├── text.txt          # 输入数据文件（1138行ICCID）
├── results.csv       # 输出结果文件
├── response_parser.py # 响应解析工具
└── README.md         # 项目说明文档

⚠️ 注意事项

Cookie管理

程序内置有效Cookie，自动处理登录
Cookie过期时需要重新获取并更新配置

网络要求

需要稳定的网络连接
确保能正常访问 https://prod-eu-cmp.simbalinkglobal.com

页面兼容性

程序支持多种表格结构
如果页面更新，可能需要调整XPath选择器

🐛 故障排除

常见问题及解决方案

1. Chrome驱动问题

问题：ChromeDriver版本不匹配
解决：程序会自动下载匹配的ChromeDriver

2. Cookie过期

问题：登录失败，提示认证错误
解决：重新登录网站，获取新Cookie并更新配置

3. 输入框清理失败

问题：输入框残留数据导致查询失败
解决：程序已优化清理逻辑，支持多种清理方式

4. 网络连接问题

问题：页面加载超时
解决：检查网络连接，确认目标网站可访问

📈 性能优化

已实现的优化

✅ 代码精简：从600行减少到289行（减少52%）
✅ 浏览器优化：禁用日志、图片加载等非必要功能
✅ 智能等待：减少不必要的等待时间
✅ 内存优化：实时保存，避免大量数据驻留内存

性能指标

处理速度：每批次约1-2秒
成功率：>95%（在正常网络条件下）
内存占用：<100MB
支持数据量：无限制（分批处理）

🔄 版本历史

v2.0 (当前版本)

🚀 代码精简：从600行减少到289行
⚡ 性能优化：解决Chrome浏览器LatencyInfo错误
💾 实时保存：查询结果立即保存，避免数据丢失
🔄 智能重试：失败批次自动重试机制
📊 详细统计：完整的处理报告和成功率统计

v1.0

基础批量查询功能
多线程处理支持
基础错误处理

📄 许可证

MIT License - 可自由使用、修改和分发

🤝 贡献

欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个工具！

注意：本工具仅用于合法的数据查询目的，请遵守相关网站的使用条款。

6.4 KiB Raw Blame History Unescape Escape