python輸入驗證碼
㈠ python爬驗證碼
1.找地址
首先，我們要找到這個網站生成驗證碼的地址，這個地址我們可以通過查看他的源代碼來實現。
1.找地址
首先，我們要找到這個網站生成驗證碼的地址，這個地址我們可以通過查看他的源代碼來實現。
就以某大學教務網為例，這個教務網的模板很多學校都在採用：
我就截取表單的驗證碼部分即可。
<tdalign="center"rowspan="3">
<imgid="imgCode"src="../sys/ValidateCode.aspx"
onclick="changeValidateCode(this)"alt="單擊可更換圖片！"
style="CURSOR:pointer;">
<br>看不清，則單擊圖片！
</td>123456123456
這里就可以知道，地址就是../sys/ValidateCode.aspx
組合一下地址就是http://jwmis.lmu.cn/sys/ValidateCode.aspx
也就是我們等一下要用到的地址了。
我們可以查看一下那個網頁。
2.處理圖片
去查看了一下那個地址
果不其然，都是亂碼，因為驗證碼分為兩種。
1）直接處理成JPG/GIF/PNG或者其他格式，然後直接讀取到一個圖片地址。
2）接收用戶觸發，然後生成，再直接處理成圖像，不讀取到一個圖片地址。
我們這里是第二種，我們要自己來讀取他，到本地，再手動輸入驗證碼。
#-*-coding:utf-8-*-
importurllib2
#驗證碼的處理#
#驗證碼生成頁面的地址#
im_url='http://jwmis.lmu.cn/sys/ValidateCode.aspx'
#讀取驗證碼圖片#
im_data=urllib2.urlopen(im_url).read()
#打開一個Code.PNG文件在D盤，沒有的話自動生成#
f=open('d:\Code.png','wb')
#寫入圖片內容#
f.write(im_data)
#關閉文件#
f.close()
這里包括兩個部分：
1）打開那個生成驗證碼圖片的頁面，讀取
2）將讀取到的內容，保存成圖片，下載到本地
我們這里的地址是可以隨便寫的，保存在你想保存的地方。
到這里我們就完成了驗證碼的一小部分。
by–LoDog
希望能幫到你！
㈡ python 爬蟲，關於驗證碼的問題。輸入驗證碼才能搜索。
#給你個例子參考驗證碼請求一次就變了
#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
importrequests
importurllib
importurllib2,hashlib,md5
importcookielib
def_md5(password):
md5=hashlib.md5()
md5.update(str.encode(password))
psw=md5.hexdigest()
returnpsw
url='https://passport.liepin.com/captcha/randomcode?2hy270c2ji1'
req=urllib2.Request(url)
res_data=urllib2.urlopen(req)
res=res_data.read()
output_file=open('1.jpg','wb')
output_file.writelines(res)
output_file.close()
verifycode=res_data.headers['Set-Cookie'].split(';')[0]
verifycode=verifycode.replace('verifycode=','')
filename=res_data.headers['Content-disposition'].split(';')[1].strip()
exec(filename)
cookiejar=cookielib.CookieJar()
opener=urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookiejar))
vidcode=raw_input(u"請輸入驗證碼(在本路徑1.jpg):")
data={'user_login':"[email protected]",
'isMd5':"1",
'user_pwd':_md5('love123456'),
'verifycode':vidcode,
'url':""}
url='https://passport.liepin.com/h/login.json'
data=urllib.urlencode(data)
headers={'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded','X-Requested-With':'XMLHttpRequest','Cookie':'verifycode={0};'.format(verifycode)}
request=urllib2.Request(url,data,headers)
response=opener.open(request)
print'-------result-------------'
printresponse.read()
print'-------headers-------------'
printresponse.headers
print'-------cookies-------------'
forcookieincookiejar:
printcookie
㈢ Python 模擬登陸遇到驗證碼怎麼辦
方法1：找個驗證碼識別程晌桐序，自動識別
方法2：自己用PIL寫一個
方法3：讓用戶手工輸入驗埋孫證碼。這個比較簡單
方法4：讓後台程序開一個後門宴液坦，讓你繞過驗證碼
方法5：直接使用cookie，這樣就不用登陸了
㈣ 如何利用Python做簡單的驗證碼識別
1摘要
驗證碼是目前互聯網上非常常見也是非常重要的一個事物，充當著很多系統的防火牆功能，但是隨時OCR技術的發展，驗證碼暴露出來的安全問題也越來越嚴峻。本文介紹了一套字元驗證碼識別的完整流程，對於驗證碼安全和OCR識別技術都有一定的借鑒意義。
然後經過了一年的時間，筆者又研究和get到了一種更強大的基於CNN卷積神經網路的直接端到端的驗證識別技術（文章不是我的，然後我把源碼整理了下，介紹和源碼在這裡面）：
基於python語言的tensorflow的『端到端』的字元型驗證碼識別源碼整理(github源碼分享)
2關鍵詞
關鍵詞：安全,字元圖片,驗證碼識別,OCR,Python,SVM,PIL
3免責聲明
本文研究所用素材來自於某舊Web框架的網站完全對外公開的公共圖片資源。
本文只做了該網站對外公開的公共圖片資源進行了爬取，並未越權做任何多餘操作。
本文在書寫相關報告的時候已經隱去漏洞網站的身份信息。
本文作者已經通知網站相關人員此系統漏洞，並積極向新系統轉移。
本報告的主要目的也僅是用於OCR交流學習和引起大家對驗證安全的警覺。
4引言
關於驗證碼的非技術部分的介紹，可以參考以前寫的一篇科普類的文章：
互聯網安全防火牆（1）--網路驗證碼的科普
裡面對驗證碼的種類，使用場景，作用，主要的識別技術等等進行了講解，然而並沒有涉及到任何技術內容。本章內容則作為它的技術補充來給出相應的識別的解決方案，讓讀者對驗證碼的功能及安全性問題有更深刻的認識。
5基本工具
要達到本文的目的，只需要簡單的編程知識即可，因為現在的機器學習領域的蓬勃發展，已經有很多封裝好的開源解決方案來進行機器學習。普通程序員已經不需要了解復雜的數學原理，即可以實現對這些工具的應用了。
主要開發環境：
python3.5
python SDK版本
PIL
圖片處理庫
libsvm
開源的svm機器學習庫
准備原始圖片素材
圖片預處理
圖片字元切割
圖片尺寸歸一化
圖片字元標記
字元圖片特徵提取
生成特徵和標記對應的訓練數據集
訓練特徵標記數據生成識別模型
使用識別模型預測新的未知圖片集
達到根據「圖片」就能返回識別正確的字元集的目標
- def get_feature(img): """
- 獲取指定圖片的特徵值,
- 1. 按照每排的像素點,高度為10,則有10個維度,然後為6列,總共16個維度
- :param img_path:
- :return:一個維度為10（高度）的列表 """
- width, height = img.size
- pixel_cnt_list = []
- height = 10 for y in range(height):
- pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點
- pix_cnt_x += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):
- pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點
- pix_cnt_y += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list
關於環境的安裝，不是本文的重點，故略去。
6基本流程
一般情況下，對於字元型驗證碼的識別流程如下：
7素材准備
7.1素材選擇
由於本文是以初級的學習研究目的為主，要求「有代表性，但又不會太難」，所以就直接在網上找個比較有代表性的簡單的字元型驗證碼（感覺像在找漏洞一樣）。
最後在一個比較舊的網站（估計是幾十年前的網站框架）找到了這個驗證碼圖片。
原始圖：
然後就將圖片素材特徵化，按照libSVM指定的格式生成一組帶特徵值和標記值的向量文
㈤ 如何利用Python做簡單的驗證碼識別
最簡單的是這個：
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#!/usr/bin/python3.4
# -*- coding: utf-8 -*-
# 1、pip3 install pyocr
# 2、pip3 install pillow or easy_install Pillow
# 3、安裝tesseract-ocr：，安裝在C:\Program Files\下
# 4、要求python默認安裝在C盤
# 代碼:
# !/usr/bin/python3.4
# -*- coding: utf-8 -*-
import pytesseract
from PIL import Image
image = Image.open('../jpg/code.png')
code = pytesseract.image_to_string(image)
print(code)
㈥ selenium+python怎麼模擬用戶輸入驗證碼登錄
selenium模塊調用瀏覽器chromdriver，這樣就是一個可以看見的瀏覽器，用戶可以手動的去填寫驗證碼，然後下面就交給程序去操作了
如果你能採用圖像識別，那就不需要用selenium了，用selenium在爬蟲中主要目的是載入js文件，
如果能直接抓取登錄介面，直接一個post就能搞定！！！
㈦ 如何python爬蟲識別驗證碼
在用爬蟲爬取網站數據時，有些站點的一些關鍵數據的獲取需要使用賬號登錄，這里可以使用requests發送登錄請求，並用Session對象來自動處理相關Cookie。
另外在登錄時，有些網站有時會要求輸入驗證碼，比較簡單的驗證碼可以直接用pytesser來識別，復雜的驗證碼可以依據相應的特徵自己採集數據訓練分類器。
以CSDN網站的登錄為例，這里用Python的requests庫與pytesser庫寫了一個登錄函數。如果需要輸入驗證碼，函數會首先下載驗證碼到本地，然後用pytesser識別驗證碼後登錄，對於CSDN登錄驗證碼，pytesser的識別率很高。
㈧ python抓取網頁時是如何處理驗證碼的
python抓取網頁時是如何處理驗證碼的？下面給大家介紹幾種方法：
1、輸入式驗證碼
這種驗證碼主要是通過用戶輸入圖片中的字母、數字、漢字等進行驗證。如下圖：
解決思路：這種是最簡單的一種，只要識別出裡面的內容，然後填入到輸入框中即可。這種識別技術叫OCR，這里我們推薦使用Python的第三方庫，tesserocr。對於沒有什麼背影影響的驗證碼如圖2，直接通過這個庫來識別就可以。但是對於有嘈雜的背景的驗證碼這種，直接識別識別率會很低，遇到這種我們就得需要先處理一下圖片，先對圖片進行灰度化，然後再進行二值化，再去識別，這樣識別率會大大提高。
相關推薦：《Python入門教程》
2、滑動式驗證碼
這種是將備選碎片直線滑動到正確的位置，如下圖：
解決思路：對於這種驗證碼就比較復雜一點，但也是有相應的辦法。我們直接想到的就是模擬人去拖動驗證碼的行為，點擊按鈕，然後看到了缺口的位置，最後把拼圖拖到缺口位置處完成驗證。
第一步：點擊按鈕。然後我們發現，在你沒有點擊按鈕的時候那個缺口和拼圖是沒有出現的，點擊後才出現，這為我們找到缺口的位置提供了靈感。
第二步：拖到缺口位置。
我們知道拼圖應該拖到缺口處，但是這個距離如果用數值來表示？
通過我們第一步觀察到的現象，我們可以找到缺口的位置。這里我們可以比較兩張圖的像素，設置一個基準值，如果某個位置的差值超過了基準值，那我們就找到了這兩張圖片不一樣的位置，當然我們是從那塊拼圖的右側開始並且從左到右，找到第一個不一樣的位置時就結束，這是的位置應該是缺口的left，所以我們使用selenium拖到這個位置即可。
這里還有個疑問就是如何能自動的保存這兩張圖？
這里我們可以先找到這個標簽，然後獲取它的location和size，然後 top，bottom，left，right = location['y'] ,location['y']+size['height']+ location['x'] + size['width'] ,然後截圖，最後摳圖填入這四個位置就行。
具體的使用可以查看selenium文檔，點擊按鈕前摳張圖，點擊後再摳張圖。最後拖動的時候要需要模擬人的行為，先加速然後減速。因為這種驗證碼有行為特徵檢測，人是不可能做到一直勻速的，否則它就判定為是機器在拖動，這樣就無法通過驗證了。
3、點擊式的圖文驗證和圖標選擇
圖文驗證：通過文字提醒用戶點擊圖中相同字的位置進行驗證。
圖標選擇： 給出一組圖片，按要求點擊其中一張或者多張。借用萬物識別的難度阻擋機器。
這兩種原理相似，只不過是一個是給出文字，點擊圖片中的文字，一個是給出圖片，點出內容相同的圖片。
這兩種沒有特別好的方法，只能藉助第三方識別介面來識別出相同的內容，推薦一個超級鷹，把驗證碼發過去，會返回相應的點擊坐標。
然後再使用selenium模擬點擊即可。具體怎麼獲取圖片和上面方法一樣。
4、宮格驗證碼
這種就很棘手，每一次出現的都不一樣，但是也會出現一樣的。而且拖動順序都不一樣。
但是我們發現不一樣的驗證碼個數是有限的，這里採用模版匹配的方法。我覺得就好像暴力枚舉，把所有出現的驗證碼保存下來，然後挑出不一樣的驗證碼，按照拖動順序命名，我們從左到右上下到下，設為1，2，3，4。上圖的滑動順序為4，3，2，1，所以我們命名4_3_2_1.png，這里得手動搞。當驗證碼出現的時候，用我們保存的圖片一一枚舉，與出現這種比較像素，方法見上面。如果匹配上了，拖動順序就為4，3，2，1。然後使用selenium模擬即可。