极验滑动验证码

以上图片是最典型的要属于极验滑动认证了,极验官网:http://www.geetest.com/。

现在极验验证码已经更新到了 3.0 版本,截至 2017 年 7 月全球已有十六万家企业正在使用极验,每天服务响应超过四亿次,广泛应用于直播视频、金融服务、电子商务、游戏娱乐、政府企业等各大类型网站

对于这类验证,如果我们直接模拟表单请求,繁琐的认证参数与认证流程会让你蛋碎一地,我们可以用selenium驱动浏览器来解决这个问题,大致分为以下几个步骤

1、输入用户名,密码

2、点击按钮验证,弹出没有缺口的图

3、获得没有缺口的图片

4、点击滑动按钮,弹出有缺口的图

5、获得有缺口的图片

6、对比两张图片,找出缺口,即滑动的位移

7、按照人的行为行为习惯,把总位移切成一段段小的位移

8、按照位移移动

9、完成登录

实现

位移移动需要的基础知识

位移移动相当于匀变速直线运动,类似于小汽车从起点开始运行到终点的过程(首先为匀加速,然后再匀减速)。

其中a为加速度,且为恒量(即单位时间内的加速度是不变的),t为时间

位移移动的代码实现

def get_track(distance):'''拿到移动轨迹,模仿人的滑动行为,先匀加速后匀减速匀变速运动基本公式:①v=v0+at②s=v0t+(1/2)at²③v²-v0²=2as:param distance: 需要移动的距离:return: 存放每0.2秒移动的距离'''# 初速度v=0# 单位时间为0.2s来统计轨迹,轨迹即0.2内的位移t=0.1# 位移/轨迹列表,列表内的一个元素代表0.2s的位移tracks=[]# 当前的位移current=0# 到达mid值开始减速mid=distance * 4/5distance += 10  # 先滑过一点,最后再反着滑动回来while current < distance:if current < mid:# 加速度越小,单位时间的位移越小,模拟的轨迹就越多越详细a = 2  # 加速运动else:a = -3 # 减速运动# 初速度v0 = v# 0.2秒时间内的位移s = v0*t+0.5*a*(t**2)# 当前的位置current += s# 添加到轨迹列表
        tracks.append(round(s))# 速度已经达到v,该速度作为下次的初速度v= v0+a*t# 反着滑动到大概准确位置for i in range(3):tracks.append(-2)for i in range(4):tracks.append(-1)return tracks

对比两张图片,找出缺口

def get_distance(image1,image2):'''拿到滑动验证码需要移动的距离:param image1:没有缺口的图片对象:param image2:带缺口的图片对象:return:需要移动的距离'''# print('size', image1.size)
threshold = 50for i in range(0,image1.size[0]):  # 260for j in range(0,image1.size[1]):  # 160pixel1 = image1.getpixel((i,j))pixel2 = image2.getpixel((i,j))res_R = abs(pixel1[0]-pixel2[0]) # 计算RGB差res_G = abs(pixel1[1] - pixel2[1])  # 计算RGB差res_B = abs(pixel1[2] - pixel2[2])  # 计算RGB差if res_R > threshold and res_G > threshold and res_B > threshold:return i  # 需要移动的距离

获得图片

def merge_image(image_file,location_list):"""拼接图片:param image_file::param location_list::return:"""im = Image.open(image_file)im.save('code.jpg')new_im = Image.new('RGB',(260,116))# 把无序的图片 切成52张小图片im_list_upper = []im_list_down = []# print(location_list)for location in location_list:# print(location['y'])if location['y'] == -58: # 上半边im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,116)))if location['y'] == 0:  # 下半边im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))x_offset = 0for im in im_list_upper:new_im.paste(im,(x_offset,0))  # 把小图片放到 新的空白图片上x_offset += im.size[0]x_offset = 0for im in im_list_down:new_im.paste(im,(x_offset,58))x_offset += im.size[0]new_im.show()return new_imdef get_image(driver,div_path):'''下载无序的图片  然后进行拼接 获得完整的图片:param driver::param div_path::return:'''time.sleep(2)background_images = driver.find_elements_by_xpath(div_path)location_list = []for background_image in background_images:location = {}result = re.findall('background-image: url\("(.*?)"\); background-position: (.*?)px (.*?)px;',background_image.get_attribute('style'))# print(result)location['x'] = int(result[0][1])location['y'] = int(result[0][2])image_url = result[0][0]location_list.append(location)print('==================================')image_url = image_url.replace('webp','jpg')# '替换url http://static.geetest.com/pictures/gt/579066de6/579066de6.webp'image_result = requests.get(image_url).content# with open('1.jpg','wb') as f:#     f.write(image_result)image_file = BytesIO(image_result) # 是一张无序的图片image = merge_image(image_file,location_list)return image

按照位移移动

 print('第一步,点击滑动按钮')ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()  # 点击鼠标左键,按住不放time.sleep(1)print('第二步,拖动元素')for track in track_list:ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform() # 鼠标移动到距离当前位置(x,y)if l<100:ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-2, yoffset=0).perform()else:ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-5, yoffset=0).perform()time.sleep(1)print('第三步,释放鼠标')ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()

详细代码

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait # 等待元素加载的
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains  #拖拽
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.common.exceptions import TimeoutException, NoSuchElementException
from selenium.webdriver.common.by import By
from PIL import Image
import requests
import time
import re
import random
from io import BytesIOdef merge_image(image_file,location_list):"""拼接图片:param image_file::param location_list::return:"""im = Image.open(image_file)im.save('code.jpg')new_im = Image.new('RGB',(260,116))# 把无序的图片 切成52张小图片im_list_upper = []im_list_down = []# print(location_list)for location in location_list:# print(location['y'])if location['y'] == -58: # 上半边im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,116)))if location['y'] == 0:  # 下半边im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))x_offset = 0for im in im_list_upper:new_im.paste(im,(x_offset,0))  # 把小图片放到 新的空白图片上x_offset += im.size[0]x_offset = 0for im in im_list_down:new_im.paste(im,(x_offset,58))x_offset += im.size[0]new_im.show()return new_imdef get_image(driver,div_path):'''下载无序的图片  然后进行拼接 获得完整的图片:param driver::param div_path::return:'''time.sleep(2)background_images = driver.find_elements_by_xpath(div_path)location_list = []for background_image in background_images:location = {}result = re.findall('background-image: url\("(.*?)"\); background-position: (.*?)px (.*?)px;',background_image.get_attribute('style'))# print(result)location['x'] = int(result[0][1])location['y'] = int(result[0][2])image_url = result[0][0]location_list.append(location)print('==================================')image_url = image_url.replace('webp','jpg')# '替换url http://static.geetest.com/pictures/gt/579066de6/579066de6.webp'image_result = requests.get(image_url).content# with open('1.jpg','wb') as f:#     f.write(image_result)image_file = BytesIO(image_result) # 是一张无序的图片image = merge_image(image_file,location_list)return imagedef get_track(distance):'''拿到移动轨迹,模仿人的滑动行为,先匀加速后匀减速匀变速运动基本公式:①v=v0+at②s=v0t+(1/2)at²③v²-v0²=2as:param distance: 需要移动的距离:return: 存放每0.2秒移动的距离'''# 初速度v=0# 单位时间为0.2s来统计轨迹,轨迹即0.2内的位移t=0.2# 位移/轨迹列表,列表内的一个元素代表0.2s的位移tracks=[]# 当前的位移current=0# 到达mid值开始减速mid=distance * 7/8distance += 10  # 先滑过一点,最后再反着滑动回来# a = random.randint(1,3)while current < distance:if current < mid:# 加速度越小,单位时间的位移越小,模拟的轨迹就越多越详细a = random.randint(2,4)  # 加速运动else:a = -random.randint(3,5) # 减速运动# 初速度v0 = v# 0.2秒时间内的位移s = v0*t+0.5*a*(t**2)# 当前的位置current += s# 添加到轨迹列表
        tracks.append(round(s))# 速度已经达到v,该速度作为下次的初速度v= v0+a*t# 反着滑动到大概准确位置for i in range(4):tracks.append(-random.randint(2,3))for i in range(4):tracks.append(-random.randint(1,3))return tracksdef get_distance(image1,image2):'''拿到滑动验证码需要移动的距离:param image1:没有缺口的图片对象:param image2:带缺口的图片对象:return:需要移动的距离'''# print('size', image1.size)
threshold = 50for i in range(0,image1.size[0]):  # 260for j in range(0,image1.size[1]):  # 160pixel1 = image1.getpixel((i,j))pixel2 = image2.getpixel((i,j))res_R = abs(pixel1[0]-pixel2[0]) # 计算RGB差res_G = abs(pixel1[1] - pixel2[1])  # 计算RGB差res_B = abs(pixel1[2] - pixel2[2])  # 计算RGB差if res_R > threshold and res_G > threshold and res_B > threshold:return i  # 需要移动的距离def main_check_code(driver, element):"""拖动识别验证码:param driver: :param element: :return: """image1 = get_image(driver, '//div[@class="gt_cut_bg gt_show"]/div')image2 = get_image(driver, '//div[@class="gt_cut_fullbg gt_show"]/div')# 图片上 缺口的位置的x坐标# 2 对比两张图片的所有RBG像素点,得到不一样像素点的x值,即要移动的距离l = get_distance(image1, image2)print('l=',l)# 3 获得移动轨迹track_list = get_track(l)print('第一步,点击滑动按钮')ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()  # 点击鼠标左键,按住不放time.sleep(1)print('第二步,拖动元素')for track in track_list:ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform()  # 鼠标移动到距离当前位置(x,y)     time.sleep(0.002)
    # if l>100:
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-random.randint(2,5), yoffset=0).perform()time.sleep(1)print('第三步,释放鼠标')ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()time.sleep(5)def main_check_slider(driver):"""检查滑动按钮是否加载:param driver: :return: """while True:try :driver.get('http://www.cnbaowen.net/api/geetest/')element = WebDriverWait(driver, 30, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'gt_slider_knob')))if element:return elementexcept TimeoutException as e:print('超时错误,继续')time.sleep(5)if __name__ == '__main__':try:count = 6  # 最多识别6次driver = webdriver.Chrome()# 等待滑动按钮加载完成element = main_check_slider(driver)while count > 0:main_check_code(driver,element)time.sleep(2)try:success_element = (By.CSS_SELECTOR, '.gt_holder .gt_ajax_tip.gt_success')# 得到成功标志print('suc=',driver.find_element_by_css_selector('.gt_holder .gt_ajax_tip.gt_success'))success_images = WebDriverWait(driver, 20).until(EC.presence_of_element_located(success_element))if success_images:print('成功识别!!!!!!')count = 0breakexcept NoSuchElementException as e:print('识别错误,继续')count -= 1time.sleep(2)else:print('too many attempt check code ')exit('退出程序')finally:driver.close()

成功识别标志css

转载于:https://www.cnblogs.com/xiao-apple36/p/8878960.html

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