网络爬虫笔记—滑动验证码识别

一、什么是滑动验证码

点击之前

点击之后

像这种通过滑动图片，补全缺口的方式，就是滑动验证码。

二、识别思路

1）使用selenium库操作谷歌浏览器，打开目标网站；关于selenium的教程，大家可参考这篇文章：网络爬虫笔记—Selenium
2）模拟操作浏览器，对网页截图，先获取全屏截图；
3）根据滑动验证码的元素，获取滑动验证码不带缺口的图片和带缺口的图片；
4）通过不带缺口验证码图片和带缺口验证码图片的对比，识别滑动验证码缺口的位置；
5）模拟移动滑块，完成验证；

三、具体实践

3.1、验证码获取

目标网站：https://cxcx.iachina.cn/

*该网站为财产保险公司自主注册产品查询平台，该教程仅是案例教学，请大家不要使用该方法恶意爬取或访问任何网站。

网站特点

该网站需要先输入用户名和密码，然后点击登录才可以弹出滑动验证码；

点击登录前

点击登录后

代码实现

打开网站→输入用户名和验证码→点击登录→全屏截图

from selenium import webdriver
import time
from selenium.webdriver.common.by import By
from PIL import Image
from selenium.webdriver import ActionChains#1、隐藏Chrome 正受到自动测试软件的控制
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
browser = webdriver.Chrome(options=chrome_options)#2、打开浏览器
myurl="https://cxcx.iachina.cn/"
browser.get(myurl)#打开浏览器
browser.maximize_window()#将浏览器全屏
time.sleep(2)#3、输入用户名和验证码
myname = browser.find_element(By.XPATH, "/html/body/form/div/div[2]/div[1]/input[1]")#运用Xpath方法，找到用户名的输入框
myname.send_keys("1111")#在用户名处，输入1111
mycode = browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="passWord"]')#运用Xpath方法，找到密码的输入框
mycode.send_keys("1111")#在密码处，输入1111#4、点击登录按钮
button = browser.find_element(By.XPATH, '/html/body/form/div/div[3]/input[5]')#运用Xpath方法，找到登录的按钮
button.click()#点击登录按钮
time.sleep(2)#等待2秒#5、全屏截图
screenshot_all = browser.save_screenshot("screenshot_all.png")#获取全屏截图，并保存到本地

代码答疑

a）1、隐藏Chrome 正受到自动测试软件的控制

用selenium操作谷歌浏览器时，会在浏览器左上角显示“Chrome 正受到自动测试软件的控制。”此处代码的目的，就是取消该显示，不取消一般也不影响系统的正常运行。

b）3、输入用户名和验证码

此处用到了Xpath方法来定位元素，关于Xpath的使用方法，大家可参考我之前写的一篇文章：网络爬虫笔记—解析库Xpath

保存的全屏截图

3.2、截取未带缺口的验证码

代码实现

获取验证码元素的位置信息→读取本地保存的全屏截图图片（screenshot_all.png）→截取出验证码图片

#6、获取验证码位置
code_element = browser.find_element(By.XPATH,'//*[@id="slideBar"]/div/div[1]/div[2]/div[2]/div[1]')#通过Xpath方法获取验证码元素
left = code_element.location['x']*1.5#返回一个字典格式，里面有两个参数x和y，代表元素的位置，1.5表示的电脑缩放比例
top = code_element.location['y']*1.5
right = code_element.size['width']*1.5+left#验证码元素右边的点位置
height = code_element.size['height']*1.5+top#验证码元素左上边点位置#7、读取本地验证码并截取验证码图片
im = Image.open("screenshot_all.png")#读取全屏截图
img = im.crop((left, top, right, height))#截取验证码图片
img.save("beforecode.png")#保存验证码图片

代码解析

关于验证码的截取，大家可参考我之前写的一篇文章：网络爬虫笔记—图形验证码获取

保存的验证码图片

3.3、截取带缺口的验证码

带缺口的验证码图片，只有点击下面的滑块后才会显示。显示出来之后，后面的方法就和“3.1、验证码获取”及“3.2、截取未带缺口的验证码”保持一致了。

代码实现

获取滑块的位置信息→点击滑块→重复3.1及3.2的步骤

#8、滑块位置获取和点击滑块
button = browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="slideBtn"]')#运用Xpath方法，找到滑块的按钮
button.click()#点击滑块的按钮
time.sleep(3)#等待3秒
screenshot_all = browser.save_screenshot("afterscreenshot_all.png")#获取全屏截图，并保存到本地#9、重复6和7步
code_element = browser.find_element(By.XPATH,'//*[@id="slideBar"]/div/div[1]/div[2]/div[2]/div[1]')#通过Xpath方法获取验证码元素
left = code_element.location['x']*1.5#返回一个字典格式，里面有两个参数x和y，代表元素的位置，1.5表示的电脑缩放比例
top = code_element.location['y']*1.5
right = code_element.size['width']*1.5+left#验证码元素右边的点位置
height = code_element.size['height']*1.5+top#验证码元素左上边点位置
im = Image.open("afterscreenshot_all.png")#读取全屏截图
img = im.crop((left, top, right, height))#截取验证码图片
img.save("aftercode.png")#保存验证码图片

保存的带缺口的验证码图片

3.4、缺口识别

beforecode.png

aftercode.png

通过对比两张图片可以看出，右边图片在缺口处有一个正方形的空白。因此，我们可以获取两张图片的像素点的RGB值，并遍历所有的像素点，如果两者像素点的RGB值相同，则代表不是缺口，如果不同则代表是缺口。

实际运行中为了避免出现误差，一般会设置一个阈值，只有两者的差异超过这个阈值，我们才认为是两个不同的点。

代码实现

读取两张照片的像素点RGB值→遍历所有像素点并进行比较→输出差异区域

#10、读取两张照片
beforecode = Image.open("beforecode.png").convert("L")#读取未带缺口的验证码图片，并转化为灰度图片
aftercode = Image.open("aftercode.png").convert("L")#读取带缺口的验证码图片，并转化为灰度图片
threshold = 60#设置差异阈值为60，即两个像素点的RGB值得差，大于60，才被认为是差异点
width = beforecode.size[0]#获取图片的宽度
height = beforecode.size[1]#获取图片的高度#11、遍历像素点，输出差异区域
mylocal = []
for h in range(0,height):for w in range(int(round(width/3,0)),width):#因为缺口一般在右边，所有我们从左边的1/3处开始遍历beforepixel=beforecode.getpixel((w,h))#获取该像素点的RGB值，因为转化成灰度图片了，所有只有一个值afterpixel=aftercode.getpixel((w,h))if abs(beforepixel-afterpixel) > threshold:#遍历每一个像素点，并与阈值比较if w not in mylocal:#为了排除重复值mylocal.append(w)#将差异点的宽，保存到列表中。因为滑动验证码，只需要左右移动就可以了

思路解析

a）为什么要转化为灰度图片

电脑的彩色图片是由三个值决定的即RGB值，详情可见下图。对于图片来说，图片是由一些列带颜色的点组成的，即我们常说的像素。每一个像素在电脑都会有三个值，即R值、G值、B值，这三个值共同决定了这个像素的颜色。但我们处理相片时，如果RGB三个值都遍历，则会加大计算量，因此我们可以将彩色图片变成灰度图片（黑白照片），这样图片的每个像素点将不是由RGB三个值决定的，而是仅有一个值，这个值决定了这个像素点的黑白程度。如果值越接近255则越白，越接近0则越黑。所以变成灰度图片的目的主要是方便计算。

b）为什么从照片的1/3处开始识别不同

大多数验证码图片都是从左向右滑动，也就是说缺口会在照片右边，所以从照片1/3处开始向右遍历每个像素点。一是为了减少计算量；二是为了避免识别出左侧的不同的位置。这个位置设置，可以根据滑动验证码的实际情况，进行设置，不一定必须设置为1/3。

c）为什么缺口位置仅保留了宽的位置

这是因为，滑动验证码，大多都是向右移动的，不会上下移动，所以只需要保留宽度，记录向右移动的位置即可。

3.5、移动轨迹计算

现在滑动验证码都加了反爬虫识别，如果我们均速移动、匀加速移动或匀减速运动都会被系统识别为非人为操作，进而无法通过验证。

实际我们点击的时候，前面会移动的快，后面会移动的慢，因此我们可以先匀加速运动后匀减速运动，这样就可以模拟人的操作了。这里需要用到物理的匀加速公式，这里直接将其写出来，感兴趣的可以再去回味一下高中物理。
{x=v0t+12a∗t2v=v0+at\left\{ \begin{array}{c} x = v_0 t + \frac{1}{2}a*t^2\\ v = v_0 + at \end{array} \right. {x=v0t+21a∗t2v=v0+at

v0v_0v0：初速度，ttt：运动时间，aaa：加速度，xxx：移动流程。

代码实现

#12、移动轨迹计算
distance = mylocal[0]/1.5#滑块移动的距离，就是上面识别到的第一个差异点的w值
track = []# 移动轨迹，里面保留的是每次移动的距离
current = 0# 当前位移
mid = distance * 4 / 5# 减速阈值，前面4/5做匀加速移动，后面1/5做匀加速移动
t = 0.2# 计算间隔，每次移动两秒
v = 0# 初速度
while current < distance:#当移动的距离超过，目标距离后，就停止循环if current < mid:a = 2#前面匀加速的加速度为正2else:a = -3#后面匀减速的加速度为负3v0 = v# 初速度 v0v = v0 + a * t #当前速度 v = v0 + atmove = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t # 移动距离 x = v0t + 1/2 * a * t^2current = current + move#总位移track.append(round(move))#每次移动的距离
track[-1]=distance-sum(track[0:-1])#上面计算的总距离，会超过目标距离，所以最后一个移动距离需要修正一下

代码解析

a）distance = mylocal[0]/1.5

为什么距离这里，要除以1.5？由于我的电脑是1.5倍显示的，但系统移动距离却是按照100%显示移动的，所以要恢复至原来的100%显示的距离。

b）track[-1]=distance-sum(track[0:-1])

为什么滑块最后一个移动距离要修正？按照上面的逻辑计算的移动距离会大于实际移动的距离，因此对于最后一步的移动距离需要用总距离修正一下，即总距离减去前面的移动距离和，就是最后一步需要移动的距离。

3.6、移动滑块

缺口位置和移动轨迹全部计算好之后，最后一步就是运用动作链来操作滑块移动，完成图片验证的操作。

代码实现

找到滑块的位置→运用动作链移动滑块

#13、移动滑块
actions = ActionChains(browser)#创建动作链
slider = browser.find_element(By.XPATH,'//*[@id="slideBtn"]')#运用Xpath方法获取滑块元素
actions.click_and_hold(slider).perform()#点击滑块，并保持点击动作
for x in track:actions.move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()#拖动滑块
time.sleep(1)
actions.release().perform()#松开滑块，验证完成。

代码解析

a）actions.click_and_hold(slider).perform()

slider为滑块元素，此代码可以保持点击滑块不松开的动作。

b）actions.move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()

此代码表示持续的移动滑块，xoffset=x表示向左或向右移动的距离，yoffset=0表示向上或向下移动的距离。

c）actions.release().perform()

此代码表示松开滑块，取消点击动作。

本篇笔记首先在微信公众号“宏蜘蛛”上发布，链接为：网络爬虫笔记—滑动验证码识别

—End—

参考资料

1、《Python3网络爬虫开发实战》_崔庆才

2、selenium自动化测试时，chrome 出现“Chrome 正受到自动测试软件的控制”的解决办法…_51CTO博客_selenium被检测的解决办法

3、Python 关于浮点数取整详解_XianZhe_的博客-CSDN博客_python浮点数转换整数

4、python PIL库中的getpixel函数_cuicui_ruirui的博客-CSDN博客_im.getpixel

5、6种在 Python 中从 List 中删除重复项的方法_普通网友的博客-CSDN博客

6、python列表求和 (baidu.com)