glidedsky挑战-滑块验证码反爬（腾讯防水墙滑块验证码）

相应页面（http://glidedsky.com/level/web/crawler-captcha-1）

题目要求：

先看看页面：

当我们一打开页面，就是出现滑块验证码页面，我们所要的数字参数是没有的。

再看看滑动之后的页面。

很明显，当滑块验证通过之后，数字就会出现。

再分析滑块验证码图片，如下图，是腾讯防水墙滑块验证码。

再抓包看看，如下图，验证码图片和滑块图片已经出现，

到这里，简单分析一下思路。

访问页面，下载验证码图片；
通过图像识别，计算出验证码图片缺口位置；
通过selenium模拟移动滑块；
收集数字数据，继续下一个页面。

实现过程：

使用库：

import os
import randomimport cv2
from PIL import Image
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from urllib.request import urlretrieveimport time
import numpy as np
from lxml import etree

这里说下，部分库与程序作用：

random：模拟滑动轨迹；

vc2、PIL、numpy：处理图片时，计算滑块对应坐标轴；

selenium：自动化处理验证码；

urllib.request.urlretrieve：下载图片。

实现过程：

应于网站要求，这里只说思路（个人程序过程），不提供代码。

初始化selenium；
访问页面，先登录，再进行题目页面；
切换到滑块验证码子页面（因为主页面中，不会显示滑块元素）；
下载对应的滑块验证码图片（验证码带缺口大图，验证码缺口图）；
加载验证码图片，计算坐标值（Image处理图片大小和位置偏移，cv2处理图片颜色色差（灰度），numpy计算坐标轴）；
根据坐标轴，实现模拟滑动过程中的轨迹；
通过轨迹使用selenium拖动滑块；
如果成功，收集数字求和，然后下一页，重复第3步，如果滑块验证没有成功，该页面再次请求。

说明：

难点：图像计算坐标，模拟轨迹。

在验证过程中，注意页面的加载速度，可以使用time控制，图片识别时，用cv2处理灰度值，进行归一化处理，numpy可以通过归一化计算出相应坐标。

在网络上，已经有很多大佬实现了腾讯防水墙滑块验证码，可以适当的去参考。

PS:

除了腾讯防水墙滑块验证码，还有极验的滑块验证码，相对腾讯来说，极验的难度比腾讯的大很多，它的版本在不断更新，难度也越高，最开始极验滑块验证码可以通过截图处理保存图片，后来是图片碎片块，不过可以从css里获取对应位置参数，也可以处理，现在极验滑块验证码使用的是webp格式的碎片块图片，难上加难。欢迎知道的大佬留言！！！