爬虫模拟登录破解无原图滑动验证码 |
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爬虫模拟登录破解无原图滑动验证码
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模拟登录对象:博客园 验证码类型：无原图滑动验证码 使用工具与模块:python，selenium 浏览器：Chrome 大体思路:以前的滑动验证码多为有原图的验证码，可以通过Image模块截取两张不同的图，通过对比像素得出移动的距离，无原图验证码也是基于这个原理，只是多了一步找出原图，该操作可以通过driver.execute_script（）添加JS代码，改变display显示获得原图，然后就变成了有原图的滑动验证码的操作流程。 具体思路： 第一步：输入账号、密码，然后点击登陆代码语言：javascript复制 from selenium import webdriver #为了方便演示与查看结果，在此使用有界面的Chrome浏览器，成功之后可以换成无界面浏览器 driver=webdriver.Chrome() #参数为博客园登录页面 driver.get('https://account.cnblogs.com/signin') #隐式等待3秒 driver.implicitly_wait(3) #找到用户名标签和密码标签，用ID查找 input_username=driver.find_element_by_id('LoginName') input_password=driver.find_element_by_id('Password') #输入用户名和密码 input_username.send_keys('11111111111') input_password.send_keys('xxxxxxxxxx') #找到提交按钮 submitBtn=driver.find_element_by_id('submitBtn') #点击提交 submitBtn.click()效果如图所示：   第二步：弹出有缺口的图，并截取 找到该标签，通过xpath查找找到位置，(通过classname查找，可能会报错，原因未知)，这个位置不仅是缺口图的位置，还是原图的位置，所以获取原图和缺口图的方式是一样的 先写一个截图函数： 代码语言：javascript复制from PIL import Image def get_snap(driver): #创建一个空的图片文件 driver.save_screenshot('snap.png') snap_obj=Image.open('snap.png') return snap_obj def get_image(driver): #通过xpath找到元素 img_element = driver.find_element_by_xpath( '//div[@class="geetest_panel_next"]//canvas[@class="geetest_canvas_slice geetest_absolute"]') #获得图片的大小和位置 size = img_element.size location = img_element.location left=location['x'] top=location['y'] right=left+size['width'] bottom=top+size['height'] snap_obj=get_snap(driver) #注意该参数是元组 img_obj=snap_obj.crop((left,top,right,bottom)) return img_obj 通过获得的left,top,right,bottom进行截图 第三步:通过JS代码，显示原图 找到该便签，改变style中的display，其值为block时显示的是无缺口图：  现在通过代码改变该标签的值： 代码语言：javascript复制driver.execute_script("var x=document.getElementsByClassName('geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute')[0];" "x.style.display='block';" "x.style.opacity=1" )测试时，有时候，opacity默认为0，需要变为1才会显示原图。 显示原图之后，因为位置是一样的，同第二步，使用同一个函数进行截图。 第四步：对比两张图片，即滑动的位移代码语言：javascript复制none_img=get_image(driver)#缺口图 driver.execute_script("var x=document.getElementsByClassName('geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute')[0];" "x.style.display='block';" "x.style.opacity=1" ) block_img=get_image(driver)#原图进行图片滑动的距离的计算： 代码语言：javascript复制def get_distance(img1,img2): start_x=60#初始X threhold=60#阈值 for x in range(start_x,img1.size[0]): for y in range(img1.size[1]): rgb1=img1.load()[x,y] rgb2=img2.load()[x,y] res1=abs(rgb1[0]-rgb2[0]) res2=abs(rgb1[1]-rgb2[1]) res3=abs(rgb1[2]-rgb2[2]) if not (res1 |
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