笔者是一名初入Python爬虫的小白,通过书籍(静觅大神出的书籍)的方式学了下突破验证的方式实现模拟登录有此类型的应用的知识。该方法不涉及任何商业关系,如果有违规行为麻烦联系下笔者
实现的步骤分为3步:
- 1.使应用出现验证的完整图片和带有缺口的图片
- 2.识别缺口的位置
- 3.模拟拖动滑块至缺口处,完成验证
引入相关的库
from selenium import webdriver;
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait;
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC;
from selenium.webdriver.common.by import By;
from selenium.webdriver import ActionChains;
import time;
from PIL import Image;
from io import BytesIO;
复制代码我们定义一个类来实现相关的操作并且定义一些配置
EMAIL='xxx' #账号
PASSWORD='xxx' #密码(只是简单的处理)
BORDER=6; #开始滑动的小块与左边缘的距离
INIT_LEFT=60; #开始从X轴方向即x=60开始检测缺口的位置
复制代码class GrackGeetest(object):
def __init__(self):
#这边我们开始定义一些相关的参数信息(我们用登录极验官网来做例子,其它的方式类似)
self.url='https://auth.geetest.com/login/';
self.browser=webdriver.Chrome();
self.wait=WebDriverWait(self.browser,20);
self.email=EMAIL;
self.password=PASSWORD;
#实现步骤1相关方法:
def getGeetestButton(self):
#获取点击可以使现验证图出现的按钮节点元素并返回
button=self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME,'geetest_radar_tip')));
return button;
#获取验证图在网页中的位置并以元组的方式返回
def getImagePosition(self):
geetestImage=self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'geetest_canvas_img')));
time.sleep(2);
location=geetestImage.location;
size=geetestImage.size;
top,bottom,left,right=location['y'],location['y']+size['height'],location['x'],location['x']+size['width'];
return (top,bottom,left,right);
#截取当前页面
def getChromePage(self):
pageShot=self.browser.get_screenshot_as_png();
pageShot=Image.open(BytesIO(pageShot));
return pageShot;
#从网页中截取该验证图片并返回
def getGeetestImage(self,name='geetest.png'):
top,bottom,left,right=self.getImagePosition();
#截取当前页面的图片
pageShot=self.getChromePage();
#截取其中出现的验证图的位置
captchaImage=pageShot.crop((left,top,right,bottom));
captchaImage.save(name);#保存到当前的文件夹中
return captchaImage;
#实现步骤2相关方法:识别缺口位置
def getSlider(self):
#获取可拖动的滑块对象
slider=self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME,'geetest_slider_button')));
return slider;
#通过对比2张图的像素点的差距得出缺口位置
def getGap(self,image1,image2):
left=60;
#size[0]->width,size[1]->height
for i in range(left,image1.size[0]):
for j in range(image1.size[1]):
if not self.isPixelEqual(image1,image2,i,j):
#因为小滑块和缺口是同一条水平线上的所以就只取x轴方向上的值
left=i;
return left;
return left;
def isPixelEqual(self,image1,image2,x,y):
#判断2个像素是否相同
pixel1=image1.load()[x,y]; #pixel1,pixel2为rgb值,是一个元组
pixel2=image2.load()[x,y];
#阀值当超出这个阀值的时候则证明这2个像素点不匹配,为缺口的左上角的像素点
threshold=60;
if abs(pixel1[0]-pixel2[0])<threshold and abs(pixel1[1]-pixel2[1])<threshold and abs(pixel1[2]-pixel2[2])<threshold :
return True;
else:
return False;
#步骤三相关方法:最关键的一步也是突破极验验证机器学习算法的一步
#采用物理中物体的分阶段改变加速度的方式,这里采用先加速后减速的方式
#公式 x=v0*t+1/2*a*t*t v=v0+a*t
def getTrack(self,distance):
#distance偏移量
#移动轨迹
tranck=[];
#当前位移
current=0;
#开始减速的阀值
mid=distance*4/5;
#计算间隔
t=0.2;
#初速度
v=0;
while current<distance:
if current<mid:
a=2;
else:
#开始减速
a=-3;
#初速度
v0=v;
#当前速度
v=v0+a*t;
#位移
move=v0*t+1/2*a*t*t;
#当前位移
current+=move;
#加入轨迹
track.append(round(move));
return track;
#按照运动轨迹移动滑块
def moveToGap(self,slider,tracks):
#拖动滑块到缺口处
ActionChains(self.browser).click_and_hold(slider).perform();
for x in tracks:
ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=x,yoffset=0).perform();
time.sleep(0.5);
ActionChains(self.browser).release().perform();
#最后模拟点击登录应用就行了
def login(self):
button=self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR,'#base > div.content-outter > div > div > div:nth-child(3) > div > form > div:nth-child(5) > div > button')));
button.click();
time.sleep(10);
#接下来直接实现通过一个方法将这整个过程连接起来
def sendUserAndPassword(self):
self.browser.get(self.url);
#通过类选择器,我是直接在浏览器那边复制过来的,所以比较长,可以通过其它方式得到该元素(右键那个网页元素就有一些选择可以看看哈)
email=self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#base > div.content-outter > div > div > div:nth-child(3) > div > form > div:nth-child(1) > div > div.ivu-input-wrapper.ivu-input-type.ivu-input-group.ivu-input-group-with-prepend > input')));
password=self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#base > div.content-outter > div > div > div:nth-child(3) > div > form > div:nth-child(2) > div > div.ivu-input-wrapper.ivu-input-type.ivu-input-group.ivu-input-group-with-prepend > input')));
email.send_keys(self.email);
password.send_keys(self.password);
def doVerifyLogin(self):
#步骤1:
#输入账号密码
self.sendUserAndPassword();
#点击验证按钮
verifyButton=self.getGeetestButton();
verifyButton.click();
#开始获取2张验证图
image1=self.getGeetestImage('geetest1.png');
#点击小滑块得到有缺口的验证图
slider=self.getSlider();
slider.click();
#获取带缺口的验证图
image2=self.getGeetestImage('geetest2.png');
#步骤2:
#获取缺口位置
gap=self.getGap(image1,image2);
#缺口的位置需要减去那个小滑块与左边那一小段距离
gap-=BORDER;
#步骤3:
#移动轨迹
track=self.getTrack();
#拖动滑块
self.moveToGap(slider,track);
#最后判断是否成功了,不成功就重新操作这一过程
try:
success = self.wait.until(
EC.text_to_be_present_in_element((By.CLASS_NAME, 'geetest_success_radar_tip_content'), '验证成功'))
print(success)
# 失败后重试
if not success:
self.doVerifyLogin()
else:
self.login()
except:
self.doVerifyLogin();
if __name__ == '__main__':
crack = GrackGeetest();
crack.doVerifyLogin();
复制代码以上就是完整的代码了,同时需要安装ChromeDriver,安装的具体过程找下搜索引擎问问
