【Selenium-WebDriver实战篇】Selenium验证码处理方式
之前记录过使用java去处理验证码的方式，但是总是不是特别理想，会有错误的时候。
这两天项目需要，就调研了下用python去破解4位数字的验证码，中间夹杂干扰项，效果是：
图片上不复杂的时候，会成功。
图片上有干扰项的时候，会识别错误（少位数或有英文）。
解决方案：
当识别的结果不足4位，或不是纯数字时，让其再进行刷新再识别。
这样以后，成功概率会 很高。
帮助比较大的网站参考：
https://blog.csdn.net/weixin_58839230/article/details/124243584
一、安装ddddocr
通过命令将自动安装符合自己电脑环境的最新 ddddocr。
pip install ddddocr
如果安装速度慢，可以连接国内镜像进行安装，命令如下：
pip install ddddocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
二、使用实战
识别的核心代码：
import ddddocr ocr = ddddocr.DdddOcr() with open('code.png', 'rb') as f: img_bytes = f.read() res = ocr.classification(img_bytes) print('识别出的验证码为：' + res)
详细代码部分：
登录代码：
# 用户登录 def user_login(self): # 输入信息 username = 'test' password = '1234' print("请在页面输入用户名/密码登录") username_input = self.driver.find_element(By.NAME, value = 'username') # 输入用户名 username_input.send_keys(username) print('输入用户名：' + username) time.sleep(1) # 输入密码 password_input = self.driver.find_element(By.NAME, value = 'password') password_input.send_keys(password) print('输入密码：' + password) time.sleep(1) # 获取验证码 verifycode = self.getVerification() isRight = False # 如果识别的验证码长度不是4，重新点击获取 while isRight == False: if len(verifycode) != 4 or verifycode.isdigit() == 'False': print("验证码不是纯数字时，多次获取") # 定位验证码 code_img_element = self.driver.find_element(By.CLASS_NAME, value = 'el-image__inner') code_img_element.click() verifycode = self.getVerification() else : isRight = True # 输入验证码 code_input = self.driver.find_element(By.NAME, value = "code") code_input.send_keys(verifycode) time.sleep(1) # 点击登录按钮 self.driver.find_element(By.XPATH,value = "//*[text()='登录']").click() time.sleep(1) print("登录成功") time.sleep(1) cookies = self.driver.get_cookies() token_vaule = cookies[0]['value'] print(token_vaule) input("查看cookie是否正确") self.driver.quit()
判断验证码的代码：
# 获取验证码信息 def getVerification(self): # 获取当前文件的位置、并获取保存截屏的位置 screenshot_path = YIQING_SCREEN_PATH code_path = YIQING_CODE_PATH time.sleep(1) # 截取当前网页并放到自定义目录下，并命名为printscreen，该截图中有我们需要的验证码 self.driver.save_screenshot(screenshot_path) time.sleep(1) # 定位验证码 code_img_element = self.driver.find_element(By.CLASS_NAME, value = 'el-image__inner') # 获取验证码x,y轴坐标 location = code_img_element.location print('location[x]：' + str(location['x']) + 'location[y]：' + str(location['y'])) # 获取验证码的长宽 size = code_img_element.size print('size[width]：' + str(size['width']) + 'size[height]：' + str(size['height'])) # 写成我们需要截取的位置坐标 rangle = (int(location['x']), int(location['y']), int(location['x'] + size['width']), int(location['y'] + size['height'])) # 打开截图 i = Image.open(screenshot_path) # 使用Image的crop函数，从截图中再次截取我们需要的区域 fimg = i.crop(rangle) fimg = fimg.convert('RGB') # 保存我们截下来的验证码图片，并读取验证码内容 fimg.save(code_path) ocr = ddddocr.DdddOcr() with open(code_path, 'rb') as f: img_bytes = f.read() self.res = ocr.classification(img_bytes) print('识别出的验证码为：' + self.res) return self.res
