Python爬虫入门教程 57-100 python爬虫高级技术之验证码篇3-滑动验证码识别技术

滑动验证码介绍

本篇博客涉及到的验证码为滑动验证码，不同于极验证，本验证码难度略低，需要的将滑块拖动到矩形区域右侧即可完成。

python识别验证码

这类验证码不常见了，官方介绍地址为：https://promotion.aliyun.com/ntms/act/captchaIntroAndDemo.html
使用起来肯定是非常安全的了，不是很好通过机器检测

如何判断验证码类型

这个验证码的标识一般比较明显，在页面源码中一般存在一个 nc.js 基本可以判定是阿里云的验证码了

<script type="text/javascript" src="//g.alicdn.com/sd/ncpc/nc.js?t=1552906749855"></script>

识别套路

截止到2019年3月18日，本验证码加入了大量的selenium关键字验证，所以单纯的模拟拖拽被反爬的概率满高的，你也知道一般情况爬虫具备时效性 不确保这种手段过一段时间还可以使用！

导入selenium必备的一些模块与方法

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
# from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
# from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver import ActionChains

import time
import random

在启动selenium之前必须要设置一个本机的代理，进行基本的反[反爬] 处理，很多爬虫在获取用户指纹的时候，都比较喜欢selenium，因为使用selenium模拟浏览器进行数据抓取，能够绕过客户JS加密，绕过爬虫检测，绕过签名机制

但是selenium越来越多的被各种网站进行了相关屏蔽，因为selenium在运行的时候会暴露出一些预定义的Javascript变量（特征字符串），例如"window.navigator.webdriver"，在非selenium环境下其值为undefined，而在selenium环境下，其值为true

python识别验证码
下图所示为selenium驱动下Chrome控制台打印出的值
在这里插入图片描述
细致的绕过去的方法，可能需要单独的一篇博客进行赘述了，这里我只对上面的参数进行屏蔽，使用到的是之前博客中涉及的mitmdump进行代理

https://docs.mitmproxy.org/stable/concepts-certificates/

mitmdump进行代理

技术参考来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43581988

关于这个模块的基本使用，参考我前面的博客即可,这里核心使用了如下代码

indject_js_proxy.py

from mitmproxy import ctx
injected_javascript = '''
// overwrite the `languages` property to use a custom getter
Object.defineProperty(navigator, "languages", {
  get: function() {
    return ["zh-CN","zh","zh-TW","en-US","en"];
  }
});
// Overwrite the `plugins` property to use a custom getter.
Object.defineProperty(navigator, 'plugins', {
  get: () => [1, 2, 3, 4, 5],
});
// Pass the Webdriver test
Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
  get: () => false,
});
// Pass the Chrome Test.
// We can mock this in as much depth as we need for the test.
window.navigator.chrome = {
  runtime: {},
  // etc.
};
// Pass the Permissions Test.
const originalQuery = window.navigator.permissions.query;
window.navigator.permissions.query = (parameters) => (
  parameters.name === 'notifications' ?
    Promise.resolve({ state: Notification.permission }) :
    originalQuery(parameters)
);
'''
 
def response(flow):
    # Only process 200 responses of HTML content.
    if not flow.response.status_code == 200:
        return
 
    # Inject a script tag containing the JavaScript.
    html = flow.response.text
    html = html.replace('<head>', '<head><script>%s</script>' % injected_javascript)
    flow.response.text = str(html)
    ctx.log.info('>>>> js代码插入成功 <<<<')
 
    # 只要url链接以target开头，则将网页内容替换为目前网址
    # target = 'https://target-url.com'
    # if flow.url.startswith(target):
    #     flow.response.text = flow.url

上述脚本放置任意目录，之后进行mitmdump的启动即可

C:\user>mitmdump -s indject_js_proxy.py   
Loading script indject_js_proxy.py
Proxy server listening at http://*:8080

启动之后，通过webdriver访问

测试网站：https://intoli.com/blog/not-possible-to-block-chrome-headless/chrome-headless-test.html

如果webDriver是绿色，也说明代理起作用了

在这里插入图片描述

selenium爬取

接下来就是通过selenium进行一些模拟行为的操作了，这部分代码比较简单，编写的时候参考一下注释即可。

# 实例化一个启动参数对象
chrome_options = Options()
# 添加启动参数
chrome_options.add_argument('--proxy-server=127.0.0.1:8080')
# 将参数对象传入Chrome，则启动了一个设置了窗口大小的Chrome
driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)

关键函数

def move_to_gap(tracks):

    driver.get("https://passport.zcool.com.cn/regPhone.do?appId=1006&cback=https://my.zcool.com.cn/focus/activity")

	# 找到滑块span
    need_move_span = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="nc_1_n1t"]/span')
	# 模拟按住鼠标左键
    ActionChains(driver).click_and_hold(need_move_span).perform()
    for x in tracks:  # 模拟人的拖动轨迹
        print(x)
        ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=x,yoffset=random.randint(1,3)).perform()
    time.sleep(1)
    ActionChains(driver).release().perform()  # 释放左键

注意看到上述代码中有何核心的点 --- 拖拽距离的 列表tracks

if __name__ == '__main__':
    move_to_gap(get_track(295))

这个地方可以借鉴网上的方案即可

def get_track(distance):
    '''
    拿到移动轨迹，模仿人的滑动行为，先匀加速后匀减速
    匀变速运动基本公式：
    ①v=v0+at
    ②s=v0t+(1/2)at²
    ③v²-v0²=2as

    :param distance: 需要移动的距离
    :return: 存放每0.2秒移动的距离
    '''
    # 初速度
    v=0
    # 单位时间为0.2s来统计轨迹，轨迹即0.2内的位移
    t=0.1
    # 位移/轨迹列表，列表内的一个元素代表0.2s的位移
    tracks=[]
    # 当前的位移
    current=0
    # 到达mid值开始减速
    mid=distance * 4/5

    distance += 10  # 先滑过一点，最后再反着滑动回来

    while current < distance:
        if current < mid:
            # 加速度越小，单位时间的位移越小,模拟的轨迹就越多越详细
            a = 2  # 加速运动
        else:
            a = -3 # 减速运动

        # 初速度
        v0 = v
        # 0.2秒时间内的位移
        s = v0*t+0.5*a*(t**2)
        # 当前的位置
        current += s
        # 添加到轨迹列表
        tracks.append(round(s))

        # 速度已经达到v,该速度作为下次的初速度
        v= v0+a*t

    # 反着滑动到大概准确位置
    for i in range(3):
       tracks.append(-2)
    for i in range(4):
       tracks.append(-1)
    return tracks

代码注释已经添加好，可以自行查阅，临摹一下即可明白

最后开始进行尝试，实测中，发现可以自动拖动，但是，出现一个问题是最后被识别为机器，这个地方，我进行了多次的修改与调整，最终从代码层面发现实现确实有些复杂，所以改变策略，找一下chromedriver.exe是否有修改过的版本，中间去除了selenium的一些关键字，运气不错，被我找到了。

python识别验证码

目前只有windows10版本和linux16.04版本
gitee地址：https://gitee.com/bobozhangyx/java-crawler/tree/master/file/编译后的chromedriver

下载之后，替换你的 chromedriver.exe

在这里插入图片描述
再次运行，成功验证

python识别验证码

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posted @ 2019-04-11 11:27  梦想橡皮擦  阅读(1706)  评论(2)  编辑  收藏  举报