python输入验证码
㈠ python爬验证码
1.找地址
首先，我们要找到这个网站生成验证码的地址，这个地址我们可以通过查看他的源代码来实现。
1.找地址
首先，我们要找到这个网站生成验证码的地址，这个地址我们可以通过查看他的源代码来实现。
就以某大学教务网为例，这个教务网的模板很多学校都在采用：
我就截取表单的验证码部分即可。
<tdalign="center"rowspan="3">
<imgid="imgCode"src="../sys/ValidateCode.aspx"
onclick="changeValidateCode(this)"alt="单击可更换图片！"
style="CURSOR:pointer;">
<br>看不清，则单击图片！
</td>123456123456
这里就可以知道，地址就是../sys/ValidateCode.aspx
组合一下地址就是http://jwmis.lmu.cn/sys/ValidateCode.aspx
也就是我们等一下要用到的地址了。
我们可以查看一下那个网页。
2.处理图片
去查看了一下那个地址
果不其然，都是乱码，因为验证码分为两种。
1）直接处理成JPG/GIF/PNG或者其他格式，然后直接读取到一个图片地址。
2）接收用户触发，然后生成，再直接处理成图像，不读取到一个图片地址。
我们这里是第二种，我们要自己来读取他，到本地，再手动输入验证码。
#-*-coding:utf-8-*-
importurllib2
#验证码的处理#
#验证码生成页面的地址#
im_url='http://jwmis.lmu.cn/sys/ValidateCode.aspx'
#读取验证码图片#
im_data=urllib2.urlopen(im_url).read()
#打开一个Code.PNG文件在D盘，没有的话自动生成#
f=open('d:\Code.png','wb')
#写入图片内容#
f.write(im_data)
#关闭文件#
f.close()
这里包括两个部分：
1）打开那个生成验证码图片的页面，读取
2）将读取到的内容，保存成图片，下载到本地
我们这里的地址是可以随便写的，保存在你想保存的地方。
到这里我们就完成了验证码的一小部分。
by–LoDog
希望能帮到你！
㈡ python 爬虫，关于验证码的问题。输入验证码才能搜索。
#给你个例子参考验证码请求一次就变了
#!/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"请输入验证码(在本路径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 模拟登陆遇到验证码怎么办
方法1：找个验证码识别程晌桐序，自动识别
方法2：自己用PIL写一个
方法3：让用户手工输入验埋孙证码。这个比较简单
方法4：让后台程序开一个后门宴液坦，让你绕过验证码
方法5：直接使用cookie，这样就不用登陆了
㈣ 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
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
- 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
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：
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：
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
㈤ 如何利用Python做简单的验证码识别
最简单的是这个：
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#!/usr/bin/python3.4
# -*- coding: utf-8 -*-
# 1、pip3 install pyocr
# 2、pip3 install pillow or easy_install Pillow
# 3、安装tesseract-ocr：，安装在C:\Program Files\下
# 4、要求python默认安装在C盘
# 代码:
# !/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怎么模拟用户输入验证码登录
selenium模块调用浏览器chromdriver，这样就是一个可以看见的浏览器，用户可以手动的去填写验证码，然后下面就交给程序去操作了
如果你能采用图像识别，那就不需要用selenium了，用selenium在爬虫中主要目的是加载js文件，
如果能直接抓取登录接口，直接一个post就能搞定！！！
㈦ 如何python爬虫识别验证码
在用爬虫爬取网站数据时，有些站点的一些关键数据的获取需要使用账号登录，这里可以使用requests发送登录请求，并用Session对象来自动处理相关Cookie。
另外在登录时，有些网站有时会要求输入验证码，比较简单的验证码可以直接用pytesser来识别，复杂的验证码可以依据相应的特征自己采集数据训练分类器。
以CSDN网站的登录为例，这里用Python的requests库与pytesser库写了一个登录函数。如果需要输入验证码，函数会首先下载验证码到本地，然后用pytesser识别验证码后登录，对于CSDN登录验证码，pytesser的识别率很高。
㈧ 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。