历史协议分析。 本文参考 2022 年的携程 Requests 采集文章，讨论请求签名与报价关联。相关接口、签名和 Cookie 规则不作为当前服务契约；示例只用于离线分析。
一、参考来源与讨论范围
请求流程参考 AIslandX 的《获取携程机票信息（爬虫）》。该来源中的代码署名 AIslandX，日期为 2022-01-01，页面标注 CC BY-SA 4.0。下文围绕这一历史请求结构讨论签名与数据处理。
本博客最初发表于 2022-06-27。相关的 Selenium 初版历史分析和 V2 历史分析也没有证明当前携程接口可用，不能把它们作为已验证的替代入口。
二、2022 年请求链的要点
当时先取得一个包含 transactionID 与查询上下文的响应，再按交易标识、出发代码、到达代码和日期构造摘要，随后请求 batchSearch。这是对当时 Web 应用的观察，不是携程承诺给第三方稳定使用的公开 API。
需要同时检查 HTTP、业务标志和列表结构，才能判断是否取得数据。HTTP 200 可能仍是业务失败；没有 flightItineraryList 字段也不能在未了解错误响应的情况下直接视为零航班。Cookie 与交易标识通常需要来自同一个有效上下文，随机生成字符串并不等于已建立真实会话。
三、离线计算请求摘要
下面用自定义演示值重现当年观察到的拼接顺序，不发网络请求，也不表示该摘要现在仍能通过服务认证：
import hashlib
def historical_digest(transaction, departure, arrival, departure_date):
values = (transaction, departure, arrival, departure_date)
if any(not isinstance(value, str) or not value for value in values):
raise ValueError('四个历史字段必须为非空字符串')
joined = ''.join(values).encode('utf-8')
return hashlib.new('md5', joined, usedforsecurity=False).hexdigest()
if __name__ == '__main__':
print(historical_digest('demo-transaction', 'SHA', 'BJS', '2022-01-29'))
字符编码、大小写、日期格式和拼接次序都会影响结果。MD5 是摘要而非加密，也不应据此设计新的安全认证协议；usedforsecurity=False 只是明确这是历史数据演示，不是安全用途。Python hashlib
四、航段与报价的数据关联
将航段与报价拆成两张表后，不能只依靠 flightNo 合并。一个航班号可能对应不同日期、航段、行程和供应商，单独使用它会产生错误关联或多对多膨胀。应按源数据的完整行程标识、日期、航段和报价上下文建立键，并用合并校验确认预期关系。
价格处理还独立取 max(price) 和 max(discount) 推算原价；这两个值可能来自不同票种。例如 500 元 / 0.8 与 800 元 / 0.5 是两条报价，分别推算为 625 和 1600；独立取两个最大值得到 800 / 0.8 = 1000，并不对应其中任何一条。折扣单位、税费口径、舱位与价格来源没有核实之前，原价应标为未知。
直接索引 priceUnitList[0]['flightSeatList'][0] 和首个航段时，中转、空数组、缺字段和不同响应结构都会出错。把这些错误用宽泛 except 跳过，会让 CSV 看似完整，实际上缺失部分行程。成功、确认无数据和解析失败应分别存储。
五、能复用的工程方法
保存自己有权取得的原始响应、采集时间、查询条件与解析版本，然后在离线样本上验证：业务错误、空列表、多航段、同航班多价格、缺价格字段和重复键。解析函数返回明确的状态和原因，不让连接异常变成“该航线无航班”。
请求必须有显式 timeout，必要重试有总次数与时间上限；自动化客户端还要遵守数据来源的允许频率和使用范围。Requests 超时说明
这些数据建模方法可以用于合法取得的离线样本，但不能据此推断 flightlist / batchSearch 的当前签名、Cookie 或访问规则。
评论区