前面的文章“谷歌验证码ReCAPTCHA 的模拟点击破解方案来了！”我们介绍过 ReCaptcha 的模拟点击破解教程，但除了 ReCaptcha，还有另外和 ReCapacha 验证流程很相似的验证码，叫做 HCaptcha。
ReCaptcha 是谷歌家的，因为某些原因，咱们国内是无法使用 ReCaptcha 的，所以有时候 HCaptcha 也成了一些国际性网站的比较好的选择。
那今天我们就来了解下 HCaptcha 和它的模拟点击破解流程。
HCaptcha
我们首先看看 HCaptcha 的验证交互流程，其 Demo 网站为 https://democaptcha.com/demo-form-eng/hcaptcha.html，打开之后，我们可以看到如下的验证码入口页面：
看起来入口和 ReCaptcha 很相似的对吧，其实验证流程也是很类似的。
当我们点击复选框时，验证码会先通过其风险分析引擎判断当前用户的风险，如果是低风险用户，便可以直接通过，反之，验证码会弹出对话框，让我们回答对话框中的问题，类似如下：
这时候我们看到 HCaptcha验证码会给我们一个问题，比如上图的问题是「请点击每张包含飞机的图片」，我们需要从下面的九张图中选择出含有飞机的图片，如果九张图片中，没有飞机，则点击「跳过 / Skip」按钮，如果有，则将所有带有飞机的图片都选择上，跳过按钮会变成「检查 / Verify」按钮，验证通过之后我们就可以看到如下的验证成功的效果了：
是不是整体流程和 ReCaptcha 还是还是非常相近的？
但其实这个比 ReCaptcha 简单一些，它的验证码图片每次一定是 3x3 的，没有 4x4 的，而且点击一个图之后不会再出现一个新的小图让我们二次选择，所以其破解思路也相对简单一些。
如何破解
整个流程其实我们稍微梳理下，就知道整体的的破解思路了，有这么两个关键点：
- 第一就是把上面的文字内容找出来，以便于我们知道要点击的内容是什么。
- 第二就是我们要知道哪些目标图片和上面的文字是匹配的，找到了依次模拟点击就好了。
听起来似乎很简单的对吧，但第二点是一个难点，我们咋知道哪些图片和文字匹配的呢？这就是一个难题。
前面 ReCaptcha 的破解过程我们了解过了使用 YesCaptcha 来进行图片的识别，除了 ReCaptcha，YesCaptcha 其实也支持 HCaptcha 的验证码识别，利用 YesCaptcha 我们也能轻松知道哪些图片和输入内容是匹配的。
下面让们来试试看。
YesCaptcha
在使用之前我们需要先注册下这个网站，网站地址是 https://yescaptcha.com/i/CnZPBu ，注册个账号之后大家可以在后台获取一个账户密钥，也就是 ClientKey，保存备用。
OK，然后我们可以查看下这里的官方文档：https://yescaptcha.atlassian.net/wiki/spaces/YESCAPTCHA/pages/24543233/HCaptchaClassification+Hcaptcha，这里介绍介绍了一个 API，大致内容是这样的。
首先有一个创建任务的 API，API 地址为 https://api.yescaptcha.com/createTask，然后看下请求参数：
这里我们需要传入这么几个参数：
- type：内容就是
- queries：是验证码对应的 Base64 编码，这里直接转成一个列表就可以
- question：对应的问题 ID，也就是识别目标的代号，这里其实就是问题整句的内容
- corrdinate：一个返回结果的控制开关，默认会返回每张图片识别的 true / false 结果，也就是第 x 张图片是否和图片匹配，如果加上该参数，那么 API 就会返回对应匹配图片的索引。
比如这里我们可以 POST 这样的一个内容给服务器，结构如下：
{
"clientKey": "cc9c18d3e263515c2c072b36a7125eecc078618f",
"task": {
"type": "HCaptchaClassification",
"queries": [
"/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8Uw...",
"/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8Uw...",
...
"/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8Uw...",
],
"question": "请单击每个包含卡车的图像。" // 直接上传问题整句
}
}然后服务器就会返回类似这样的响应：
{
"errorId": 0,
"errorCode": "",
"status": "ready",
"solution": {
"objects": [true, false, false, true, true, false, true, true] // 返回图片是否为目标,
"labels": ["truck", "boat", "boat", "truck", "truck", "airplane-right", "truck", "truck"] // 返回图片对应的标签
},
"taskId": "5aa8be0c-94a5-11ec-80d7-00163f00a53c""
}OK，我们可以看到，返回结果的 solution 字段中的 objects 字段就包含了一串 true 和 false 的列表，这就代表了每张图片是否和目标匹配。
知道了这个结果之后，我们只需要将返回结果为 true 的图片进行模拟点击就好了。
代码基础实现
行，那有了基本思路之后，那我们就开始用 Python 实现下整个流程吧，这里我们就拿 https://democaptcha.com/demo-form-eng/hcaptcha.html 这个网站作为样例来讲解下整个识别和模拟点击过程。
识别封装
首先我们对上面的任务 API 实现一下封装，来先写一个类：
from loguru import logger
from app.settings import CAPTCHA_RESOLVER_API_KEY, CAPTCHA_RESOLVER_API_URL
import requests
class CaptchaResolver(object):
def __init__(self, api_url=CAPTCHA_RESOLVER_API_URL, api_key=CAPTCHA_RESOLVER_API_KEY):
self.api_url = api_url
self.api_key = api_key
def create_task(self, queries, question):
logger.debug(f'start to recognize image for question {question}')
data = {
"clientKey": self.api_key,
"task": {
"type": "HCaptchaClassification",
"queries": queries,
"question": question
}
}
try:
response = requests.post(self.api_url, json=data)
result = response.json()
logger.debug(f'captcha recogize result {result}')
return result
except requests.RequestException:
logger.exception(
'error occurred while recognizing captcha', exc_info=True)
OK，这里我们就先定义了一个类 CaptchaResolver，然后主要接收两个参数，一个就是 api_url，这个对应的就是 https://api.yescaptcha.com/createTask 这个 API 地址，然后还有一个参数是 api_key，这个就是前文介绍的那个 ClientKey。
接着我们定义了一个 create_task 方法，接收两个参数，第一个参数 queries 就是每张验证码图片对应的 Base64 编码，第二个参数 question 就是要识别的问题整句，这里就是将整个请求用 requests 模拟实现了，最后返回对应的 JSON 内容的响应结果就好了。
基础框架
OK，那么接下来我们来用 Selenium 来模拟打开这个实例网站，然后模拟点选来触发验证码，接着识别验证码就好了。
首先写一个大致框架：
import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from app.captcha_resolver import CaptchaResolver
class Solution(object):
def __init__(self, url):
self.browser = webdriver.Chrome()
self.browser.get(url)
self.wait = WebDriverWait(self.browser, 10)
self.captcha_resolver = CaptchaResolver()
def __del__(self):
time.sleep(10)
self.browser.close()这里我们先在构造方法里面初始化了一个 Chrome 浏览器操作对象，然后调用对应的 get 方法打开实例网站，接着声明了一个 WebDriverWait 对象和 CaptchaResolver 对象，以分别应对节点查找和验证码识别操作，留作备用。
iframe 切换支持
接着，下一步我们就该来模拟点击验证码的入口，来触发验证码了对吧。
通过观察我们发现这个验证码和 ReCaptcha 非常类似，其入口其实是在 iframe 里面加载的，对应的 iframe 是这样的：
另外弹出的验证码图片又在另外一个 iframe 里面，如图所示：
Selenium 查找节点是需要切换到对应的 iframe 里面才行的，不然是没法查到对应的节点，也就没法模拟点击什么的了。
所以这里我们定义几个工具方法，分别能够支持切换到入口对应的 iframe 和验证码本身对应的 iframe，代码如下：
def get_captcha_entry_iframe(self) -> WebElement:
self.browser.switch_to.default_content()
captcha_entry_iframe = self.browser.find_element_by_css_selector(
'.h-captcha > iframe')
return captcha_entry_iframe
def switch_to_captcha_entry_iframe(self) -> None:
captcha_entry_iframe: WebElement = self.get_captcha_entry_iframe()
self.browser.switch_to.frame(captcha_entry_iframe)
def get_captcha_content_iframe(self) -> WebElement:
self.browser.switch_to.default_content()
captcha_content_iframe = self.browser.find_element_by_xpath(
'//iframe[contains(@title, "Main content")]')
return captcha_content_iframe
def switch_to_captcha_content_iframe(self) -> None:
captcha_content_iframe: WebElement = self.get_captcha_content_iframe()
self.browser.switch_to.frame(captcha_content_iframe)
这样的话，我们只需要调用 switch_to_captcha_content_iframe 就能查找验证码图片里面的内容，调用 switch_to_captcha_entry_iframe 就能查找验证码入口里面的内容。
触发验证码
OK，那么接下来的一步就是来模拟点击验证码的入口，然后把验证码触发出来了对吧，就是模拟点击这里：
实现很简单，代码如下：
def trigger_captcha(self) -> None:
self.switch_to_captcha_entry_iframe()
captcha_entry = self.wait.until(EC.presence_of_element_located(
(By.CSS_SELECTOR, '#anchor #checkbox')))
captcha_entry.click()
time.sleep(2)
self.switch_to_captcha_content_iframe()
captcha_element: WebElement = self.get_captcha_element()
if captcha_element.is_displayed:
logger.debug('trigged captcha successfully')这里首先我们首先调用 switch_to_captcha_entry_iframe 进行了 iframe 的切换，然后找到那个入口框对应的节点，然后点击一下。
点击完了之后我们再调用 switch_to_captcha_content_iframe 切换到验证码本身对应的 iframe 里面，查找验证码本身对应的节点是否加载出来了，如果加载出来了，那么就证明触发成功了。
找出识别目标
OK，那么现在验证码可能就长这样子了：
那接下来我们要做的就是两件事了，一件事就是把匹配目标，也就是问题本身找出来，第二件事就是把每张验证码保存下来，然后转成 Base64 编码。
好，那么怎么查找问题呢呢？用 Selenium 常规的节点搜索就好了：
def get_captcha_target_text(self) -> WebElement:
captcha_target_name_element: WebElement = self.wait.until(EC.presence_of_element_located(
(By.CSS_SELECTOR, '.prompt-text')))
return captcha_target_name_element.text
通过调用这个方法，我们就能得到上图中完整的问题文本了。
验证码识别
接下来，我们就需要把每张图片进行下载并转成 Base64 编码了，我们观察下它的 HTML 结构：
我们可以看到，每个验证码其实都对应了一个 .task-image 的节点，然后里面有个 .image-wrapper 的节点，在里面有一个 .image 的节点，那图片怎么呈现的呢？这里它是设置了一个 style CSS 样式，通过 CSS 的 backgroud 来设置了验证码图片的地址。
所以，我们要想提取验证码图片也比较容易了，我们只需要找出 .image 节点的 style 属性的内容，然后提取其中的 url 就好了。
得到 URL 之后，转下 Base64 编码，利用 captcha_resolver 就可以对内容进行识别了。
所以代码可以写为如下内容：
def verify_captcha(self):
# get target text
self.captcha_target_text = self.get_captcha_target_text()
logger.debug(
f'captcha_target_text {self.captcha_target_text}'
)
# extract all images
single_captcha_elements = self.wait.until(EC.visibility_of_all_elements_located(
(By.CSS_SELECTOR, '.task-image .image-wrapper .image')))
resized_single_captcha_base64_strings = []
for i, single_captcha_element in enumerate(single_captcha_elements):
single_captcha_element_style = single_captcha_element.get_attribute(
'style')
pattern = re.compile('url\("(https.*?)"\)')
match_result = re.search(pattern, single_captcha_element_style)
single_captcha_element_url = match_result.group(
1) if match_result else None
logger.debug(
f'single_captcha_element_url {single_captcha_element_url}')
with open(CAPTCHA_SINGLE_IMAGE_FILE_PATH % (i,), 'wb') as f:
f.write(requests.get(single_captcha_element_url).content)
resized_single_captcha_base64_string = resize_base64_image(
CAPTCHA_SINGLE_IMAGE_FILE_PATH % (i,), (100, 100))
resized_single_captcha_base64_strings.append(
resized_single_captcha_base64_string)
logger.debug(
f'length of single_captcha_element_urls {len(resized_single_captcha_base64_strings)}')
这里我们提取出来了每张验证码图片的 url，这里是用正则表达式进行批评的，提取出 url 之后，我们然后将其存入了 resized_single_captcha_base64_strings 列表里面。
其中这里的 Base64 编码我们单独定义了一个方法，传入了图片路径和调整大小，然后可以返回编码后的结果，定义如下：
from PIL import Image
import base64
from app.settings import CAPTCHA_RESIZED_IMAGE_FILE_PATH
def resize_base64_image(filename, size):
width, height = size
img = Image.open(filename)
new_img = img.resize((width, height))
new_img.save(CAPTCHA_RESIZED_IMAGE_FILE_PATH)
with open(CAPTCHA_RESIZED_IMAGE_FILE_PATH, "rb") as f:
data = f.read()
encoded_string = base64.b64encode(data)
return encoded_string.decode('utf-8')
图片识别
好，那么现在我们已经可以得到问题内容了，也能得到每张图片对应的 Base64 编码了，我们直接利用 YesCaptcha 进行图像识别就好了，代码调用如下：
# try to verify using API
captcha_recognize_result = self.captcha_resolver.create_task(
resized_single_captcha_base64_strings,
self.captcha_target_text
)
if not captcha_recognize_result:
logger.error('count not get captcha recognize result')
return
recognized_results = captcha_recognize_result.get(
'solution', {}).get('objects')
if not recognized_results:
logger.error('count not get captcha recognized indices')
return
如果运行正常的话，我们可能得到如下的返回结果：
{
"errorId":0,
"errorCode":"",
"status":"ready",
"solution":{
"objects":[
true,
false,
false,
false,
true,
false,
true,
true,
false
],
"labels":[
"boat",
"seaplane",
"bicycle",
"train",
"boat",
"train",
"boat",
"boat",
"bus"
]
},
"taskId":"25fee484-df63-11ec-b02e-c2654b11608a"
}现在我们可以看到 sulution 里面的 objects 字段就包含了 true false 的列表，比如第一个 true 就代表了第一个验证码是和问题匹配的，第二个 false 就代表了第二个验证码图片和问题是不匹配的。那序号和图片又是怎么对应的呢？见下图：
从左到右一行行地数，序号依次递增，比如第一行第一个序号就是 0，那么其结果就是 objects 结果里面的第一个结果，true。
模拟点击
现在我们已经得到 true false 列表了，我们只需要将结果是 true 的序号提取出来，然后对这些验证码小图点击就好了，代码如下：
# click captchas
recognized_indices = [i for i, x in enumerate(recognized_results) if x]
logger.debug(f'recognized_indices {recognized_indices}')
click_targets = self.wait.until(EC.visibility_of_all_elements_located(
(By.CSS_SELECTOR, '.task-image')))
for recognized_index in recognized_indices:
click_target: WebElement = click_targets[recognized_index]
click_target.click()
time.sleep(random())
当然我们也可以通过执行 JavaScript 来对每个节点进行模拟点击，效果是类似的。
这里我们用 for 循环将 true false 列表转成了一个列表，列表的每个元素代表 true 在列表中的位置，其实就是我们的点击目标了。
然后接着我们获取了所有的验证码小图对应的节点，然后依次调用 click 方法进行点击即可。
这样我们就可以实现验证码小图的逐个识别了。
点击验证
好，那么有了上面的逻辑，我们就能完成整个 HCaptcha 的识别和点选了。
最后，我们模拟点击验证按钮就好了：
# after all captcha clicked
verify_button: WebElement = self.get_verify_button()
if verify_button.is_displayed:
verify_button.click()
time.sleep(3)而 verfiy_button 的提取也是用 Selenium 即可：
def get_verify_button(self) -> WebElement:
verify_button = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.button-submit')))
return verify_button校验结果
点击完了之后，我们可以尝试检查网页变化，看看有没有验证成功。
比如验证成功的标志就是出现一个绿色小对勾：
检查方法如下：
def get_is_successful(self):
self.switch_to_captcha_entry_iframe()
anchor: WebElement = self.wait.until(EC.visibility_of_element_located((
By.CSS_SELECTOR, '#anchor #checkbox'
)))
checked = anchor.get_attribute('aria-checked')
logger.debug(f'checked {checked}')
return str(checked) == 'true'这里我们先切换了 iframe，然后检查了对应的 class 是否是符合期望的。
最后如果 get_is_successful 返回结果是 True，那就代表识别成功了，那就整个完成了。
如果返回结果是 False，我们可以进一步递归调用上述逻辑进行二次识别，直到识别成功即可。
# check if succeed
is_succeed = self.get_is_successful()
if is_succeed:
logger.debug('verifed successfully')
else:
self.verify_captcha()运行视频
代码
以上代码可能比较复杂，这里我将代码进行了规整，然后放到 GitHub 上了，大家如有需要可以自取：https://github.com/Python3WebSpider/HCaptchaResolver
注册地址
最后需要说明一点，上面的验证码服务是收费的，每验证一次可能花一定的点数，比如识别一次 3x3 的图要花 10 点数，而充值一块钱就能获得 1000 点数，所以识别一次就一分钱，还是比较便宜的。
转：https://zhuanlan.zhihu.com/p/522241889?utm_id=0
