直连 12306 查询直达 + 自动枚举 1~2 次中转组合，用价格滑杆/时长滑杆快速定位“比普速快、比高铁便宜”的混搭方案。
双击 run_desktop.bat，或：
pip install -r requirements.txt
python desktop.py桌面版无需浏览器、不占端口，功能与网页版一致：三卡对比（可点击定位）、价格—时间星图（悬停预告/点击定位）、 滑杆过滤、购票指引、历史搜索。查询在后台线程跑，界面不卡死。 桌面版独有：站名输入联想、日期今/明/后快捷、取消查询、复制购票清单/导出TXT、 只看经停站过滤、已覆盖中转站公示、查询条件自动记忆、出发时间排序。 一键爬取带进度条+阶段播报（新增几趟/累计几趟/新入库车次/预计剩余秒）+可取消； “查看图库”可看已爬数据（统计/按车次查经停/按车站查过路车/最近入库）。 两端查询都有真进度：阶段文案+百分比+已用秒（网页版是条纹动画进度条，桌面版是进度条+可取消）。
python -m uvicorn backend.app:app --host 127.0.0.1 --port 8000若报
WinError 10048 端口只允许使用一次：说明有旧服务还占着 8000 端口。 查杀：netstat -ano | findstr 8000找到 PID → 任务管理器结束它， 或直接用桌面版（不受影响）。
按功能分三层，不再把所有控件堆在一起：
- 查询卡（页面顶部）：出发/到达/日期 + 查询按钮为第一层；换乘深度、指定中转、 搜索广度、查询模式、换乘窗口收在第二层；选「图库深挖」时才展开枚举/核验/前后天。
- 筛选栏 + 结果区（左右双栏，<1080px 自动上下叠）： 左栏是价格/时长滑杆、车型、换乘次数、出发时段、精确时间（折叠）、只看有票； 右栏是排序 + 三卡对比 + 价格—时间分布图 + 方案卡片。
- 时刻表图：从主流程里拿出来，顶栏按钮开独立面板（爬取是低频维护操作， 不该和查询抢注意力）。
方案卡片改成竖向行程表：左侧发到时刻（等宽数字对齐）、中间站点连线、右侧分段票价， 换乘等待单独一条，同城异站会标「泰山 下车 → 泰安 上车 · 同城异站」。
- 车站码：
kyfw.12306.cn/otn/resources/js/framework/station_name.js - 直达余票：
.../otn/leftTicket/query[G/O/Z/A]?...purpose_codes=ADULT（自动轮询接口名 +c_url自适应） - 票价：
.../otn/leftTicket/queryTicketPrice - 经停站：
.../otn/czxx/queryByTrainNo（找顺路中转站） - 仅低频查询，不做登录/下单/抢票。
- 输入 出发/到达/日期，选换乘深度，点查询组合。
- 看顶部三卡：最快 / 推荐中间值 / 最便宜。
- 看价格—时间星图：越左下越优，点击圆点定位卡片。
- 拖左侧滑杆：最高价 / 最长耗时 / 出发时段 / 精确时间（出发HH:MM、到达HH:MM，可过夜区间）+ 车型组合（高铁+普速是灵魂）快速过滤。
- 点购票指引，去 12306 分段购买（或用 12306“中转/接续换乘”页按此组合出票）。
- 预售期 15 天内可查；历史搜索一点即查；卡片上站名、分段价（席别）、中转站、+1天均已标明。
- 票少？调“搜索广度”：快速（8站）/标准（12站）/地毯式（20站全查D/D+1，2~5分钟）。 中转100%自己组（12306只给分段余票原材料；官方中转接口需登录不可用）， 候选站=直达车经停站+地理走廊排序的候选中转池（250城坐标，顺路的自动上浮， 大枢纽保底加成，名单打补丁已成过去式）， 每次查询会公示“打了N次12306·试了M个中转站”。
候选中转=直达车经停站（占一半名额，剩下留给图库和枢纽）+ 本地时刻表图 + 地理走廊枢纽。图是后台礼貌爬来的：
桌面和网页都叫“一键爬取”（桌面在星图下那排按钮里：复制购票清单 / 导出全部TXT / 重置过滤 / 一键爬取），
或 python -m backend.crawler --max 1000 --from 唐山，北京。限次可调（填0=无限，一直啃到你点取消；10~5000，默认1000）。
爬来的数据落进 timetable.db（SQLite）。网页版顶栏「时刻表图」按钮打开面板，五个标签：
| 标签 | 内容 | 后端接口 |
|---|---|---|
| 爬取 | 优先站/范围/限次，实时进度，可取消 | POST /api/graph/crawl |
| 爬取记录 | 每次爬取的时间、请求数、新增车次、优先站、数据日期 | GET /api/graph/runs |
| 查车次 | 按车次号查归档里的全程经停（站序/到发时刻） | GET /api/graph/train |
| 查车站 | 按站名查归档里经过该站的所有车次 | GET /api/graph/station |
| 最近入库 | 按入库顺序倒序 | GET /api/graph/recent |
归档保证：中途取消或异常也会写一条记录（finally 里落库），前面已爬的车次照样入库
——之前只有正常跑完才写，取消一次等于没爬过。
优先站：填你常坐的站（如唐山，北京），这些站的进出先爬——和你出行相关的图最先变全。
范围：自动（干线先啃再散射地级）/仅干线/仅地级。散射=250城×最近枢纽，专抓支线车；
中断过的OD按历史产量降序重排，高产优先。图头显示覆盖率（全国图定12174列）。
原理：1 个 OD 查询发现几十趟车，1 趟车 1 个请求拿下全线车站，覆盖效率比站站对查高两个数量级。
数据存 timetable.db（SQLite），/api/graph/stats 可看（几趟车·几站·覆盖率·上次爬取）。只爬公开经停站，不碰登录抢票。
桌面“查看图库”是同一份数据的桌面视图：概览统计、每次爬取记录、按车次查经停、按车站查过路车、最近入库。
多次爬取不重复：车次号主键（重入整车替换更新）、OD 做完打标记、已知车次跳过。
实测：已啃 OD 重爬只花 1 个请求、新增 0 趟；全库 GROUP BY 查无重复行。
现有手段：UA 轮换、请求间隔+抖动、失败翻倍退避、会话刷新、搜索并发封顶4、余票/票价/经停三级缓存。 速率上限故意不做破坏性压测（把自家 IP 送进黑名单，真买票时被封就搞笑了）， 改用自适应调速（AIMD）：成功每次 -0.2s，失败 ×2，上限 30s、下限 1.5s 红线，速率持久化下次接着来。 每次爬完会告诉你“最快间隔X秒、退避N次”——这就是系统自己摸到的安全速率。
| 间隔 | 成功率 | 结果 |
|---|---|---|
| 1.5s | 8/8 | 全部成功 |
| 1.0s | 8/8 | 全部成功 |
| 0.6s | 4/8 | 开始返回 HTML 拦截页 |
| 0.35s | 0/8 | 全部被拦 |
安全边界在 1.0~0.6 秒之间，但代码下限仍保持 1.5 秒，原因：
- 一旦触发限流，余票接口会被封很久——实测 25 分钟以上仍未解封
- 封禁是接口级的：
init页（92KB）和车站列表（137KB）都正常， 只有余票接口返回 2042 字节的「网络可能存在问题」拦截页 - 封禁期间完全查不到票，只能干等，代价远大于提速省下的时间
另外注意：RateController.wait() 实际睡的是 cur + 0~1秒 随机抖动
（固定节奏更容易被识别），所以报告里的「1.5 秒」真实间隔约 1.5~2.5 秒。
爬虫会把「HTML 拦截页 / 空响应 / 非 JSON」与普通网络错误分开，识别为 Throttled：
- 立刻停止本次爬取（不再继续打，继续打只会拖长封禁）
- 已入库的车次保留，归档照常记录
- 前端明确提示「已被限流，建议 1 小时后再爬」
普通超时/连接错误不会误判成限流，仍按原来的连续失败计数处理。
- 实时深查（默认）：在线枚举 1
2 次中转，名额按广度档位来，稳、准、慢（2070秒）。 - 图库深挖（无上限）：本地 7000+ 趟时刻表图上枚举（条数可调，默认300，最大2000）， 最多 4 次中转、前后天；再对头部 N 条（默认40，最大1000）打 12306 核验余票和价格（死的自动丢掉）。 图里翻太少（<20 条）且没被限流时，自动跑一轮实时搜索合并兜底。展示不截断：桌面全列，网页分页。 桌面左上角切模式，中转≤/核验条数（最多300）/前后天可调；价格滑杆放到 5000、时长放到 72 小时， 专治西藏新疆这种远路。注意：图是爬来的时刻表，车次/时刻以核验为准。 同城站（广州南/广州白云、泰安/泰山、唐山/唐山北等）出发到达换乘都按同城处理，和12306通查对齐。
12306 反爬严：并发≤4、请求间隔随机、票价只查 Top 候选、结果缓存。 关键直达查询失败自动换会话重试3次；余票/经停站/票价均有本地缓存（2分钟/1小时/15分钟）， 失败时先服役旧缓存并明确标注，实在无缓存才显示演示数据+重试按钮。 遇到限流提示等30秒点「重试实时查询」即可，勿连续狂点。
双击 tests\run_tests.bat（离线：缓存/分组/图/取消/离线枚举/展示/前端逻辑/桌面冒烟全过）。
tests\ 下还有实查探针（probe.py）和轻量在线测试（test_jobflow/test_overnight/test_progress/test_crawlwire，
每个只打几个请求），改完核心逻辑跑一遍。
新增的离线用例（都是踩过的坑，改代码前先跑）：
test_p0_regress.py：2 次中转枚举、建图缓存失效、datetime 契约test_display.py：同城异站换乘（泰山→泰安）标注、站名降级兜底test_frontend.py：前端日期时区、只看有票、智能排序（需要 node，没有则跳过）
| 项目 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| 图库深挖枚举（唐山→费县，mt=2） | 16~21s | 4~6s |
| 建图（7237 趟 / 55 万条边） | 每次查询都重建 | 按库签名缓存，命中 <1ms |
| 票价查询 | 同一分段重复打网 | 分段键去重后提交 |
| 2 次中转票价 | 主线程串行，堵进度 | 线程池并行 + 可取消 |
| 并发查询 + 爬虫写库 | database is locked |
切 WAL，读写不互斥 |
枚举结果与优化前逐条一致（8 组 OD/换乘数/等待窗对比验证），只是更快。
- 内部时间轴改成「绝对分钟整数」，不再用 datetime + timedelta（原来 1150 万次
total_seconds占了 40% 时间），只在产出结果时转 datetime，对外接口不变。 - 同城展开的边按发车钟点排序，用二分只取等待窗内的车（原来每次扩展都要扫 两三百条边再逐条试 4 天）。
- 反向可达性预剪：结构上到不了终点的站不扩展（冷门长线 45 万次扩展只出 1 条的情况）。