一个完整Python实战项目:selenium识别验证码实现自动登录,自动操作浏览器获取某东数据

最近都没啥时间,很久没更新了。

今天分享一下,如何用selenium识别验证码,实现自动登录以及获取数据。

目标:某东

话不多说直接开始

准备工作

环境

  • Python 3.10
  • Pycharm

模块使用

  • import random
  • import time
  • from selenium import webdriver
  • import pyautogui
  • import base64
  • import ddddocr
  • import csv

win + R 输入cmd 输入安装命令 pip install 模块名 (如果你觉得安装速度比较慢, 你可以切换国内镜像源)

selenium: 自动化测试模块,模拟人的行为去操作浏览器 (获取网页相关数据内容)

正常浏览网站流程

  1. 打开浏览器 访问网站
  2. 输入商品名称, 回车/点击搜索
  3. 输入账号密码
  4. 浏览器商品数据信息 (第一页)
  5. 继续浏览下一页

浏览器

  • webdriver.Chrome() # 谷歌
  • webdriver.Edge() # Edge
  • webdriver.Firefox() # 火狐

建议大家用谷歌

打开浏览器可能会出现问题

  1. 报错大概率原因是因为浏览器驱动问题
    - 驱动路径
    I. 当你驱动文件和你代码放在一起 / 你驱动文件在python目录下面 (可以不用写路径)
    II. 给驱动文件路径
    - 驱动版本
    浏览器可能自动更新 --> 驱动文件版本也要更新
    大版本一样, 小版本最相近的即可
  2. 打开浏览器之后闪退
    原因: 你的selenium版本是4.0的 需要加阻塞
    运行完成程序之后, 自动结束程序…

代码展示

获取数据部分

selenium自动操作浏览器

# 打开浏览器
driver = webdriver.Chrome() # 谷歌
# 最大化浏览器窗口
driver.maximize_window()
# 访问网站
driver.get('https://www.jd.com/')

 

输入商品名称, 回车/点击搜索按钮

通过元素定位, 找到搜索框/输入框, 然后输入内容

driver.find_element_by_id() 按 ID 查找元素
driver.find_element_by_class_name() 按类名查找元素
driver.find_element_by_css_selector() 通过 CSS 选择器查找元素
driver.find_element_by_xpath() 通过 XPath 查找元素
driver.find_element_by_id('key').send_keys('口红') # 输入关键字
driver.find_element_by_class_name('button').click() # 点击搜索按钮
# 设置等待元素加载
driver.implicitly_wait(10)

# 文章不理解的话,我还专门录制了视频讲解
# 和源码一起打包好了,都放在这个抠裙了:708525271

 

输入账号密码, 登陆

driver.find_element_by_id('loginname').send_keys(account) # 输入账号
driver.find_element_by_id('nloginpwd').send_keys(password) # 输入密码
driver.find_element_by_id('loginsubmit').click() # 点击登陆

 

获取商品的数据信息

找到商品数据对应标签位置

  1. find_element 定位获取一个
  2. find_elements 定位获取多个

执行页面滚动的操作

def drop_down():
    """执行页面滚动的操作"""  # javascript
    for x in range(1, 12, 2):# 1 3 5 7 9  在你不断的下拉过程中, 页面高度也会变的
        time.sleep(1)
        j = x / 9  # 1/9  3/9  5/9  9/9
        # document.documentElement.scrollTop  指定滚动条的位置
        # document.documentElement.scrollHeight 获取浏览器页面的最大高度
        js = 'document.documentElement.scrollTop = document.documentElement.scrollHeight * %f' % j
        driver.execute_script(js)

#设置等待元素加载过程
driver.implicitly_wait(10)
#下滑网页页面操作 通过selenium执行JS代码
drop_down()
# 返回列表
lis = driver.find_elements_by_class_name('gl-item')
# for循环遍历, 提取列表里面元素
for li in lis:
    title = li.find_element_by_css_selector('.p-name em').text
    price = li.find_element_by_css_selector('.p-price strong i').text
    commit = li.find_element_by_css_selector('.p-commit strong a').text
    shop = li.find_element_by_css_selector('.p-shop span a').text
    dit = {
        '标题': title,
        '价格': price,
        '评价': commit,
        '店铺': shop,
    }
    print(dit)

 

验证码识别

模块

from selenium import webdriver
import base64
import time
import ddddocr
import pyautogui
import random
from password import account, password

 

模拟登录

driver = webdriver.Edge(r'D:\自游\京东商品\msedgedriver.exe')
driver.get('https://passport.jd.com/new/login.aspx')
driver.maximize_window()
driver.find_element_by_id('loginname').send_keys(account) # 输入账号
driver.find_element_by_id('nloginpwd').send_keys(password) # 输入密码
driver.find_element_by_id('loginsubmit').click() # 点击登陆
time.sleep(1)

 

获取验证码图片

# 滑块
img_base6_1 = driver.find_element_by_css_selector('.JDJRV-smallimg img').get_attribute('src').split(',')[-1]
# 缺口
img_base6_2 = driver.find_element_by_css_selector('.JDJRV-bigimg img').get_attribute('src').split(',')[-1]
img_content_1 = base64.b64decode(img_base6_1)
with open('yzm_1.png', mode='wb') as f:
    f.write(img_content_1)
img_content_2 = base64.b64decode(img_base6_2)
with open('yzm_2.png', mode='wb') as f:
    f.write(img_content_2)

 

识别验证码 滑块到缺口距离

det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False)
res = det.slide_match(img_content_1, img_content_2, simple_target=True)
target = res['target'][0] * 0.67

 

滑动滑块识别验证

pyautogui.click(x=1502, y=482, button='left') # 按住鼠标
pyautogui.dragTo(x=1502+target, y=482, duration=1.5)
print(res)

# 代码自取扣裙 708525271

 

文章不理解的话,我还专门录制了视频讲解,和源码一起打包好了,上方自取

 

今天的分享就到这里,溜了溜了~

posted @ 2023-12-27 16:22  轻松学Python  阅读(334)  评论(0编辑  收藏  举报