Web自动化测试之滑动验证码的解决方案

在Web自动化测试的过程中，经常会被登录的验证码给卡住，不知道如何去通过验证码的验证。

一般的情况下遇到验证码我们可以都可以找开发去帮忙解决，关闭验证码，或者给一个万能的验证码！

那么如果开发不提供帮助的话，我们自己有没有办法来处理这些验证码的问题呢？

答案当然是有的，常见的验证码一般分为两类，一类是图文验证码，一类是滑动验证码！

 

 

滑动验证破解思路

关于滑动验证码破解的思路大体上来讲就是以下两个步骤：

1、获取滑块滑动的距离

2、模拟拖动滑块，通过验证。

 

关于这种滑动的验证码，滑块和缺口背景都是分别是一张独立的图片，我们可以把这两张图片，

下载下来借助于图像识别的技术，去识别缺口在背景图中的位置，然后减去滑块当前所在位置，就可以得出需要滑动的距离。

案例讲解

话不多说，我们先来看一个案例（QQ 空间登录），QQ 空间登录案例实现步骤如下：

1、创建一个driver对象，访问qq登录页面 

2、输入账号密码 

3、点击登录 

4、模拟滑动验证 

 

实现代码

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import time from selenium import webdriver from slideVerfication import SlideVerificationCode   # 1、创建一个driver对象，访问qq登录页面 browser = webdriver.Chrome() browser.get("https://qzone.qq.com/")   # 2、输入账号密码 # 2.0 点击切换到登录的iframe browser.switch_to.frame('login_frame') # 2.1 点击账号密码登录 browser.find_element_by_id('switcher_plogin').click() # 2.2定位账号输入框，输入账号 browser.find_element_by_id("u").send_keys("123456") # 2.3定位密码输入输入密码 browser.find_element_by_id("p").send_keys("PYTHON") # 3、点击登录 browser.find_element_by_id('login_button').click() time.sleep(3)   # 4、模拟滑动验证 # 4.1切换到滑动验证码的iframe中 tcaptcha = browser.find_element_by_id("tcaptcha_iframe") browser.switch_to.frame(tcaptcha) # 4.2 获取滑动相关的元素 # 选择拖动滑块的节点 slide_element = browser.find_element_by_id('tcaptcha_drag_thumb') # 获取滑块图片的节点 slideBlock_ele = browser.find_element_by_id('slideBlock') # 获取缺口背景图片节点 slideBg = browser.find_element_by_id('slideBg') # 4.3计算滑动距离 sc = SlideVerificationCode(save_image=True) distance = sc.get_element_slide_distance(slideBlock_ele,slideBg) # 滑动距离误差校正，滑动距离*图片在网页上显示的缩放比-滑块相对的初始位置 distance = distance*(280/680) - 22 print("校正后的滑动距离",distance) # 4.4、进行滑动 sc.slide_verification(browser,slide_element,distance=100)<br><br><br>

　　

运行效果：

 

其实关于这个模块图像识别，是借助了第三方的图像处理模块来进行识别的，python 中有很多现成的用来处理图片的库，本文使用的是 opencv-python 来进行识别的。slideVerfication 模块上面用到的两个方法的部分参考代码如下：

根据传入滑块，和背景的节点，计算滑块的距离

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def get_element_slide_distance(self, slider_ele, background_ele, correct=0):     """     根据传入滑块，和背景的节点，计算滑块的距离       该方法只能计算 滑块和背景图都是一张完整图片的场景，     如果背景图是通过多张小图拼接起来的背景图，     该方法不适用，请使用get_image_slide_distance这个方法     :param slider_ele: 滑块图片的节点     :type slider_ele: WebElement     :param background_ele: 背景图的节点     :type background_ele:WebElement     :param correct:滑块缺口截图的修正值，默认为0,调试截图是否正确的情况下才会用     :type: int     :return: 背景图缺口位置的X轴坐标位置（缺口图片左边界位置）     """     # 获取验证码的图片     slider_url = slider_ele.get_attribute("src")     background_url = background_ele.get_attribute("src")     # 下载验证码背景图,滑动图片     slider = "slider.jpg"     background = "background.jpg"     self.onload_save_img(slider_url, slider)     self.onload_save_img(background_url, background)     # 读取进行色度图片，转换为numpy中的数组类型数据，     slider_pic = cv2.imread(slider, 0)     background_pic = cv2.imread(background, 0)     # 获取缺口图数组的形状 -->缺口图的宽和高     width, height = slider_pic.shape[::-1]     # 将处理之后的图片另存     slider01 = "slider01.jpg"     background_01 = "background01.jpg"     cv2.imwrite(background_01, background_pic)     cv2.imwrite(slider01, slider_pic)     # 读取另存的滑块图     slider_pic = cv2.imread(slider01)     # 进行色彩转换     slider_pic = cv2.cvtColor(slider_pic, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     # 获取色差的绝对值     slider_pic = abs(255 - slider_pic)     # 保存图片     cv2.imwrite(slider01, slider_pic)     # 读取滑块     slider_pic = cv2.imread(slider01)     # 读取背景图     background_pic = cv2.imread(background_01)     # 比较两张图的重叠区域     result = cv2.matchTemplate(slider_pic, background_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)     # 获取图片的缺口位置     top, left = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape)     # 背景图中的图片缺口坐标位置     print("当前滑块的缺口位置：", (left, top, left + width, top + height))     return left<br><br>

　

滑动滑块进行验证

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def slide_verification(self, driver, slide_element, distance):     """     滑动滑块进行验证         :param driver: driver对象     :type driver:webdriver.Chrome     :param slide_element: 滑块的元组     :type slider_ele: WebElement     :param distance:  滑动的距离     :type: int     :return:     """     # 获取滑动前页面的url地址     start_url = driver.current_url     print("需要滑动的距离为：", distance)     # 根据滑动距离生成滑动轨迹     locus = self.get_slide_locus(distance)     print("生成的滑动轨迹为:{}，轨迹的距离之和为{}".format(locus, distance))     # 按下鼠标左键     ActionChains(driver).click_and_hold(slide_element).perform()     time.sleep(0.5)     # 遍历轨迹进行滑动     for loc in locus:         time.sleep(0.01)         ActionChains(driver).move_by_offset(loc, random.randint(-5, 5)).perform()         ActionChains(driver).context_click(slide_element)     # 释放鼠标     ActionChains(driver).release(on_element=slide_element).perform()<br><br>