python滑动验证码

发布时间: 2022-06-07 08:16:35

① python 的题

from selenium import webdriver # 用来驱动浏览器的from selenium.webdriver import ActionChains # 破解滑动验证码的时候用的可以拖动图片import timefrom PIL import Image # pip3 install pillowimport random# 截图图片函数def cut_image(driver): # 获取整个页面图片，图片名字为'snap.png'
driver.save_screenshot('snap.png') # 获取滑动小画图
image = driver.find_element_by_class_name('geetest_canvas_img') print(image.location) print(image.size) # 获取小图片的左上右下的位置
left = image.location['x']
top = image.location['y']
right = left + image.size['width']
buttom = top + image.size['height'] print(left, top, right, buttom) # 调用open方法打开全屏图片并赋值给image_obj对象
image_obj = Image.open('snap.png') # 通过image_obj对象对小图片进行截取
# box: The crop rectangle, as a (left, upper, right, lower)-tuple.
img = image_obj.crop((left, top, right, buttom)) # 打开截取后的小图片
# img.show()
return img# 获取完整图片def get_image1(driver):
time.sleep(2) # 修改document文档树，把完整图片的display属性修改为block
js_code = '''
var x = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display = "block"; '''

# 执行js代码 driver.execute_script(js_code) # 截取图片
image = cut_image(driver) return image# 获取有缺口图片def get_image2(driver):
time.sleep(2) # 修改document文档树，把完整图片的display属性修改为block
js_code = '''
var x = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display = "none"; '''

# 执行js代码 driver.execute_script(js_code) # 截取图片
image = cut_image(driver) return image# 获取滑块滑动距离def get_distance(image1, image2): # 小滑块右侧位置
start = 60 # 像素差
num = 60 print(image1.size) for x in range(start, image1.size[0]): for y in range(image1.size[1]): # 获取image1完整图片每一个坐标的像素点
rgb1 = image1.load()[x, y] # 获取image2缺口图片每一个坐标的像素点
rgb2 = image2.load()[x, y] # (60, 86, 40) (60, 86, 40) rgb
print(rgb1, rgb2) # abs获取绝对值，像素点比较的值
r = abs(rgb1[0] - rgb2[0])
g = abs(rgb1[1] - rgb2[1])
b = abs(rgb1[2] - rgb2[2]) # 如果条件成立，则找到缺口位置
if not (r < num and g < num and b < num): # 有误差 - 7像素
return x - 7# 模拟人的滑动轨迹def get_strck_move(distance):
distance += 20 '''
滑动行为轨迹
加速公式:
v = v0 + a * t

路程公式:
s = v0 * t + 0.5 * a * (t ** 2) '''

# 初速度
v0 = 0 # 时间
t = 0.2 # 位置
s = 0 # 滑动轨迹列表向前滑动列表
move_list = [] # 中间值,作为加减速度的位置
mid = distance / 5 * 3 # 加减速度列表
v_list = [1, 2, 3, 4] # 循环位移
while s < distance: if s < mid: # 随机获取一个加速度
a = v_list[random.randint(0, len(v_list) - 1)] else: # 随机获取一个减速度
a = -v_list[random.randint(0, len(v_list) - 1)] '''
匀加速\减速运行
v = v0 + a * t

位移:
s = v * t + 0.5 * a * (t**2) '''
# 获取初始速度
v = v0 # 路程公式:
s1 = v * t + 0.5 * a * (t ** 2)
s1 = round(s1) # 取整

# 加速公式:
# v = v0 + a * t
m_v = v + a * t # 把当前加/减速度赋值给初始速度，以便下一次计算
v0 = m_v # 把位移添加到滑动列表中 move_list.append(s1) # 修改滑动初始距离
s += s1 # 后退列表, 自定义后退滑动轨迹,必须是负值
back_list = [-1, -1, -2, -3, -2, -1, -1, -2, -3, -2, -1, -1] return {'move_list': move_list, 'back_list': back_list}def main():
driver = webdriver.Chrome(r'F:\python学习\Scripts\chromedriver')
driver.implicitly_wait(10) try:
driver.get('https://account.cnblogs.com/signin?returnUrl=https%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2F') # 1、输入用户名与密码，并点击登录
user_input = driver.find_element_by_id('LoginName')
user_input.send_keys('你的博客园账号')
time.sleep(0.2)

pwd_input = driver.find_element_by_id('Password')
pwd_input.send_keys('你的博客园密码')
time.sleep(2)

login_submit = driver.find_element_by_id('submitBtn')
login_submit.click() # 2、获取完整的图片
image1 = get_image1(driver) # 3、获取有缺口图片
image2 = get_image2(driver) # 4、比对两张图片，获取滑动距离
distance = get_distance(image1, image2) print(distance) # 5、模拟人的滑动轨迹
move_dict = get_strck_move(distance) # 获取前进滑动轨迹
move_list = move_dict['move_list'] # 获取后退滑动轨迹
back_list = move_dict['back_list'] # 6、开始滑动
move_tag = driver.find_element_by_class_name('geetest_slider_button') # 点击摁住滑动按钮 ActionChains(driver).click_and_hold(move_tag).perform() # 向前滑动
for move in move_list:
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=move, yoffset=0).perform()
time.sleep(0.1)

time.sleep(0.1) # 向后滑动
for back in back_list:
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=back, yoffset=0).perform()
time.sleep(0.1) # 制作微妙晃动
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=3, yoffset=0).perform()
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-3, yoffset=0).perform()

time.sleep(0.1) # 释放滑动按钮 ActionChains(driver).release().perform()

time.sleep(100) finally:
driver.close()if __name__ == '__main__':
main()

② python抓取网页时是如何处理验证码的

python抓取网页时是如何处理验证码的？下面给大家介绍几种方法：

1、输入式验证码

这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图：

解决思路：这种是最简单的一种，只要识别出里面的内容，然后填入到输入框中即可。这种识别技术叫OCR，这里我们推荐使用Python的第三方库，tesserocr。对于没有什么背影影响的验证码如图2，直接通过这个库来识别就可以。但是对于有嘈杂的背景的验证码这种，直接识别识别率会很低，遇到这种我们就得需要先处理一下图片，先对图片进行灰度化，然后再进行二值化，再去识别，这样识别率会大大提高。

相关推荐：《Python入门教程》

2、滑动式验证码

这种是将备选碎片直线滑动到正确的位置，如下图：

解决思路：对于这种验证码就比较复杂一点，但也是有相应的办法。我们直接想到的就是模拟人去拖动验证码的行为，点击按钮，然后看到了缺口的位置，最后把拼图拖到缺口位置处完成验证。

第一步：点击按钮。然后我们发现，在你没有点击按钮的时候那个缺口和拼图是没有出现的，点击后才出现，这为我们找到缺口的位置提供了灵感。

第二步：拖到缺口位置。

我们知道拼图应该拖到缺口处，但是这个距离如果用数值来表示？

通过我们第一步观察到的现象，我们可以找到缺口的位置。这里我们可以比较两张图的像素，设置一个基准值，如果某个位置的差值超过了基准值，那我们就找到了这两张图片不一样的位置，当然我们是从那块拼图的右侧开始并且从左到右，找到第一个不一样的位置时就结束，这是的位置应该是缺口的left，所以我们使用selenium拖到这个位置即可。

这里还有个疑问就是如何能自动的保存这两张图？

这里我们可以先找到这个标签，然后获取它的location和size，然后 top，bottom，left，right = location['y'] ,location['y']+size['height']+ location['x'] + size['width'] ,然后截图，最后抠图填入这四个位置就行。

具体的使用可以查看selenium文档，点击按钮前抠张图，点击后再抠张图。最后拖动的时候要需要模拟人的行为，先加速然后减速。因为这种验证码有行为特征检测，人是不可能做到一直匀速的，否则它就判定为是机器在拖动，这样就无法通过验证了。

3、点击式的图文验证和图标选择

图文验证：通过文字提醒用户点击图中相同字的位置进行验证。

图标选择：给出一组图片，按要求点击其中一张或者多张。借用万物识别的难度阻挡机器。

这两种原理相似，只不过是一个是给出文字，点击图片中的文字，一个是给出图片，点出内容相同的图片。

这两种没有特别好的方法，只能借助第三方识别接口来识别出相同的内容，推荐一个超级鹰，把验证码发过去，会返回相应的点击坐标。

然后再使用selenium模拟点击即可。具体怎么获取图片和上面方法一样。

4、宫格验证码

这种就很棘手，每一次出现的都不一样，但是也会出现一样的。而且拖动顺序都不一样。

但是我们发现不一样的验证码个数是有限的，这里采用模版匹配的方法。我觉得就好像暴力枚举，把所有出现的验证码保存下来，然后挑出不一样的验证码，按照拖动顺序命名，我们从左到右上下到下，设为1，2，3，4。上图的滑动顺序为4，3，2，1，所以我们命名4_3_2_1.png，这里得手动搞。当验证码出现的时候，用我们保存的图片一一枚举，与出现这种比较像素，方法见上面。如果匹配上了，拖动顺序就为4，3，2，1。然后使用selenium模拟即可。

③ 如何利用Python 做验证码识别

用python加“验证码”为关键词在里搜一下，可以找到很多关于验证码识别的文章。我大体看了一下，主要方法有几类：一类是通过对图片进行处理，然后利用字库特征匹配的方法，一类是图片处理后建立字符对应字典，还有一类是直接利用ocr模块进行识别。不管是用什么方法，都需要首先对图片进行处理，于是试着对下面的验证码进行分析。
一、图片处理
这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线，首先考虑去掉图片中的曲线。考虑了两种算法：
第一种是首先取到曲线头的位置，即x=0时，黑点的位置。然后向后移动x的取值，观察每个x下黑点的位置，判断前后两个相邻黑点之间的距离，如果距离在一定范围内，可以基本判断该点是曲线上的点，最后将曲线上的点全部绘成白色。试了一下这种方法，结果得到的图片效果很一般，曲线不能完全去除，而且容量将字符的线条去除。
第二种考虑用单位面积内点的密度来进行计算。于是首先计算单位面积内点的个数，将单位面积内点个数少于某一指定数的面积去除，剩余的部分基本上就是验证码字符的部分。本例中，为了便于操作，取了5*5做为单位范围，并调整单位面积内点的标准密度为11。处理后的效果：
二、字符验证
这里我使用的方法是利用pytesser进行ocr识别，但由于这类验证码字符的不规则性，使得验证结果的准确性并不是很高。具体哪位大牛，有什么好的办法，希望能给指点一下。
三、准备工作与代码实例
1、PIL、pytesser、tesseract
(1)安装PIL：下载地址：http:// www. pythonware. com/procts/pil/(2)pytesser:下载地址：http :/ /code. google. com/p/pytesser/,下载解压后直接放在代码相同的文件夹下，即可使用。
(3)Tesseract OCR engine下载：http: / / code.google. com/p/tesseract-ocr/，下载后解压，找到tessdata文件夹，用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。
2、具体代码
复制代码
#encoding=utf-8
###利用点的密度计算
import Image,ImageEnhance,ImageFilter,ImageDrawimport sys
from pytesser import *
#计算范围内点的个数
def numpoint(im):
w,h = im.size
data = list( im.getdata() )
mumpoint=0
for x in range(w):
for y in range(h):
if data[ y*w + x ] !=255:#255是白色
mumpoint+=1
return mumpoint
#计算5*5范围内点的密度
def pointmi(im):
w,h = im.size
p=[]
for y in range(0,h,5):
for x in range(0,w,5):
box = (x,y, x+5,y+5)
im1=im.crop(box)
a=numpoint(im1)
if a<11:##如果5*5范围内小于11个点，那么将该部分全部换为白色。
for i in range(x,x+5):
for j in range(y,y+5):
im.putpixel((i,j), 255)
im.save(r'img.jpg')
def ocrend():##识别
image_name = "img.jpg"
im = Image.open(image_name)
im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter())enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
im.save("1.tif")
print image_file_to_string('1.tif')
if __name__=='__main__':
image_name = "1.png"
im = Image.open(image_name)
im = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter())enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
##a=remove_point(im)
pointmi(im)
ocrend()

④ python处理滑动验证码,除了调用chrome

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
import PIL.Image as image
import time,re, random
import requests
try:
from StringIO import StringIO
except ImportError:
from io import StringIO

#爬虫模拟的浏览器头部信息
agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0'
headers = {
'User-Agent': agent
}

# 根据位置对图片进行合并还原
# filename:图片
# location_list:图片位置
#内部两个图片处理函数的介绍
#crop函数带的参数为(起始点的横坐标，起始点的纵坐标，宽度，高度）
#paste函数的参数为(需要修改的图片，粘贴的起始点的横坐标，粘贴的起始点的纵坐标）
def get_merge_image(filename,location_list):
#打开图片文件
im = image.open(filename)
#创建新的图片,大小为260*116
new_im = image.new('RGB', (260,116))
im_list_upper=[]
im_list_down=[]
# 拷贝图片
for location in location_list:
#上面的图片
if location['y']==-58:
im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,166)))
#下面的图片
if location['y']==0:
im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))
new_im = image.new('RGB', (260,116))
x_offset = 0
#黏贴图片
for im in im_list_upper:
new_im.paste(im, (x_offset,0))
x_offset += im.size[0]
x_offset = 0
for im in im_list_down:
new_im.paste(im, (x_offset,58))
x_offset += im.size[0]
return new_im

#下载并还原图片
# driver:webdriver
# div:图片的div
def get_image(driver,div):
#找到图片所在的div
background_images=driver.find_elements_by_xpath(div)
location_list=[]
imageurl=''
#图片是被CSS按照位移的方式打乱的,我们需要找出这些位移,为后续还原做好准备
for background_image in background_images:
location={}
#在html里面解析出小图片的url地址，还有长高的数值
location['x']=int(re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][1])
location['y']=int(re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][2])
imageurl=re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][0]
location_list.append(location)
#替换图片的后缀,获得图片的URL
imageurl=imageurl.replace("webp","jpg")
#获得图片的名字
imageName = imageurl.split('/')[-1]
#获得图片
session = requests.session()
r = session.get(imageurl, headers = headers, verify = False)
#下载图片
with open(imageName, 'wb') as f:
f.write(r.content)
f.close()
#重新合并还原图片
image=get_merge_image(imageName, location_list)
return image

#对比RGB值
def is_similar(image1,image2,x,y):
pass
#获取指定位置的RGB值
pixel1=image1.getpixel((x,y))
pixel2=image2.getpixel((x,y))
for i in range(0,3):
# 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置
if abs(pixel1[i]-pixel2[i])>=50:
return False
return True

#计算缺口的位置
def get_diff_location(image1,image2):
i=0
# 两张原始图的大小都是相同的260*116
# 那就通过两个for循环依次对比每个像素点的RGB值
# 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置
for i in range(0,260):
for j in range(0,116):
if is_similar(image1,image2,i,j)==False:
return i

#根据缺口的位置模拟x轴移动的轨迹
def get_track(length):
pass
list=[]
#间隔通过随机范围函数来获得,每次移动一步或者两步
x=random.randint(1,3)
#生成轨迹并保存到list内
while length-x>=5:
list.append(x)
length=length-x
x=random.randint(1,3)
#最后五步都是一步步移动
for i in range(length):
list.append(1)
return list

#滑动验证码破解程序
def main():
#打开火狐浏览器
driver = webdriver.Firefox()
#用火狐浏览器打开网页
driver.get("htest.com/exp_embed")
#等待页面的上元素刷新出来
WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_slider_knob gt_show']").is_displayed())
WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_cut_bg gt_show']").is_displayed())
WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_cut_fullbg gt_show']").is_displayed())
#下载图片
image1=get_image(driver, "//div[@class='gt_cut_bg gt_show']/div")
image2=get_image(driver, "//div[@class='gt_cut_fullbg gt_show']/div")
#计算缺口位置
loc=get_diff_location(image1, image2)
#生成x的移动轨迹点
track_list=get_track(loc)
#找到滑动的圆球
element=driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_slider_knob gt_show']")
location=element.location
#获得滑动圆球的高度
y=location['y']
#鼠标点击元素并按住不放
print ("第一步,点击元素")
ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()
time.sleep(0.15)
print ("第二步，拖动元素")
track_string = ""
for track in track_list:
#不能移动太快,否则会被认为是程序执行
track_string = track_string + "{%d,%d}," % (track, y - 445)
#xoffset=track+22:这里的移动位置的值是相对于滑动圆球左上角的相对值，而轨迹变量里的是圆球的中心点，所以要加上圆球长度的一半。
#yoffset=y-445:这里也是一样的。不过要注意的是不同的浏览器渲染出来的结果是不一样的，要保证最终的计算后的值是22，也就是圆球高度的一半
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=track+22, yoffset=y-445).perform()
#间隔时间也通过随机函数来获得,间隔不能太快,否则会被认为是程序执行
time.sleep(random.randint(10,50)/100)
print (track_string)
#xoffset=21，本质就是向后退一格。这里退了5格是因为圆球的位置和滑动条的左边缘有5格的距离
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
time.sleep(0.1)
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
time.sleep(0.1)
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
time.sleep(0.1)
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
time.sleep(0.1)
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
print ("第三步，释放鼠标")
#释放鼠标
ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()
time.sleep(3)
#点击验证
# submit = driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_ajax_tip success']")
# print(submit.location)
# time.sleep(5)
#关闭浏览器,为了演示方便,暂时注释掉.
#driver.quit()

#主函数入口
if __name__ == '__main__':
pass
main()

⑤ python爬虫遇到验证码怎么办

遇到验证码就需要破解验证码，绕过验证码，建议搜虎赢大数据或者是腾虫大数据里面爬虫教程

⑥ python爬虫用selenium处理滑块验证码，但是找不到验证码的图片url，这样该如何解决

使用selenium的截图功能保存本地

⑦ 如何利用Python做简单的验证码识别

1摘要

验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物，充当着很多系统的防火墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。

然后经过了一年的时间，笔者又研究和get到了一种更强大的基于CNN卷积神经网络的直接端到端的验证识别技术（文章不是我的，然后我把源码整理了下，介绍和源码在这里面）：

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别源码整理(github源码分享)

2关键词

关键词：安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL

3免责声明

本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站完全对外公开的公共图片资源。

本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取，并未越权做任何多余操作。

本文在书写相关报告的时候已经隐去漏洞网站的身份信息。

本文作者已经通知网站相关人员此系统漏洞，并积极向新系统转移。

本报告的主要目的也仅是用于OCR交流学习和引起大家对验证安全的警觉。

4引言

关于验证码的非技术部分的介绍，可以参考以前写的一篇科普类的文章：

互联网安全防火墙（1）--网络验证码的科普

里面对验证码的种类，使用场景，作用，主要的识别技术等等进行了讲解，然而并没有涉及到任何技术内容。本章内容则作为它的技术补充来给出相应的识别的解决方案，让读者对验证码的功能及安全性问题有更深刻的认识。

5基本工具

要达到本文的目的，只需要简单的编程知识即可，因为现在的机器学习领域的蓬勃发展，已经有很多封装好的开源解决方案来进行机器学习。普通程序员已经不需要了解复杂的数学原理，即可以实现对这些工具的应用了。

主要开发环境：

python3.5
python SDK版本
PIL
图片处理库
libsvm
开源的svm机器学习库

关于环境的安装，不是本文的重点，故略去。

6基本流程

一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：

准备原始图片素材
图片预处理
图片字符切割
图片尺寸归一化
图片字符标记
字符图片特征提取
生成特征和标记对应的训练数据集
训练特征标记数据生成识别模型
使用识别模型预测新的未知图片集
达到根据“图片”就能返回识别正确的字符集的目标

7素材准备

7.1素材选择

由于本文是以初级的学习研究目的为主，要求“有代表性，但又不会太难”，所以就直接在网上找个比较有代表性的简单的字符型验证码（感觉像在找漏洞一样）。

最后在一个比较旧的网站（估计是几十年前的网站框架）找到了这个验证码图片。

原始图：

def get_feature(img): """

获取指定图片的特征值,

1. 按照每排的像素点,高度为10,则有10个维度,然后为6列,总共16个维度

:param img_path:

:return:一个维度为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: # 黑色点

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: # 黑色点

pix_cnt_y += 1

pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list

然后就将图片素材特征化，按照libSVM指定的格式生成一组带特征值和标记值的向量文

⑧ python爬虫滑动验证码

#代码换哈验证码参数名都都发网络面神仙帮
headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest', 'Cookie': 'verifycode={0};'.format(yzm)}
url_company='苏州&verifycode='+str(yzm)

⑨ python如何识别验证码

我们首先识别最简单的一种验证码，即图形验证码。这种验证码最早出现，现在也很常见，一般由4位字母或者数字组成。例如，中国知网的注册页面有类似的验证码，页面如下所示：

表单中最后一项就是图形验证码，我们必须完全正确输入图中的字符才可以完成注册。

更多有关验证码的知识，可以参考这些文章：

Python3爬虫进阶：识别图形验证码

Python3爬虫进阶：识别极验滑动验证码

Python3爬虫进阶：识别点触点选验证码

Python3爬虫进阶：识别微博宫格验证码

·本节目标以知网的验证码为例，讲解利用OCR技术识别图形验证码的方法。

·准备工作识别图形验证码需要库tesserocr，以mac安装为例：在mac下，我们首先使用Homebrew安装ImageMagick和tesseract库： brew install imagemagickbrew install tesseract 接下来再安装tesserocr即可：pip3 install tesserocr pillow这样我们就完成了 tesserocr的安装。

·获取验证码为了便于实验，我们先将验证码的图片保存到本地。打开开发者工具，找到验证码元素。验证码元素是一张图片，它的ser属性是CheckCode.aspk。所以我们直接打开如下链接就可以看到一个验证码，右键保存即可，将其命名为code.jpg：

这样我们就得到一张验证码图片，以供测试识别使用。

python滑动验证码

与python滑动验证码相关的资讯