Python+selenium网页登录**滑动解锁**验证

版权声明:希望与广大Python爱好者,可以相互交流,欢迎留言!欢迎转载(请注明出处) https://blog.csdn.net/EB_NUM/article/details/78394958

我们首先理解滑动验证的原理

滑动验证难点 1.电脑如何自动点击滑动块 2.电脑如何检测 缺口位置(如图;)

这里写图片描述

解决这两个问题方法

  1. 如何自动点击滑动块,也就是图中的左下方圈起来的位置,我们可以使用selenium

  2. 怎么计算缺口的位置,我们可以通过PIL库的image

既然有了解决方法,我们看一下源码,源码中,我已经添加了注释

# -*- coding:utf-8 -*-
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
import PIL.Image as image
from PIL import Image,ImageEnhance
import time,re, random
import requests
try:
  from StringIO import StringIO
except ImportError:
  from io import StringIO

#爬虫模拟的浏览器头部信息
agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0"
headers = {
      "User-Agent": agent
      }

# 根据位置对图片进行合并还原
# filename:图片
# location_list:图片位置
#内部两个图片处理函数的介绍
#crop函数带的参数为(起始点的横坐标,起始点的纵坐标,宽度,高度)
#paste函数的参数为(需要修改的图片,粘贴的起始点的横坐标,粘贴的起始点的纵坐标)
def get_merge_image(filename,location_list):
  #打开图片文件
  im = image.open(filename)
  #创建新的图片,大小为260*116
  new_im = image.new("RGB", (260,116))
  im_list_upper=[]
  im_list_down=[]
  # 拷贝图片
  for location in location_list:
      #上面的图片
      if location["y"]==-58:
          im_list_upper.append(im.crop((abs(location["x"]),58,abs(location["x"])+10,166)))
      #下面的图片
      if location["y"]==0:
          im_list_down.append(im.crop((abs(location["x"]),0,abs(location["x"])+10,58)))
  new_im = image.new("RGB", (260,116))
  x_offset = 0
  #黏贴图片
  for im in im_list_upper:
      new_im.paste(im, (x_offset,0))
      x_offset += im.size[0]
  x_offset = 0
  for im in im_list_down:
      new_im.paste(im, (x_offset,58))
      x_offset += im.size[0]
  return new_im

#对比RGB值
def is_similar(image1,image2,x,y):
  pass
  #获取指定位置的RGB值
  pixel1=image1.getpixel((x,y))
  pixel2=image2.getpixel((x,y))
  for i in range(0,3):
      # 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置
      if abs(pixel1[i]-pixel2[i])>=50:
          return False
  return True

#计算缺口的位置
def get_diff_location(image1,image2):
  i=0
  # 两张原始图的大小都是相同的260*116
  # 那就通过两个for循环依次对比每个像素点的RGB值
  # 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置
  for i in range(62,260):#有人可能看不懂这个位置为什么要从62开始看最后一张图(图:3)
      for j in range(0,116):
          if is_similar(image1,image2,i,j)==False:
              return i

#根据缺口的位置模拟x轴移动的轨迹
def get_track(length):
  pass
  list=[]
  #间隔通过随机范围函数来获得,每次移动一步或者两步
  x=random.randint(1,3)
  #生成轨迹并保存到list内
  while length-x>=5:
      list.append(x)
      length=length-x
      x=random.randint(1,3)
  #最后五步都是一步步移动
  for i in range(length):
      list.append(1)
  return list

#滑动验证码破解程序
def main():
  #打开火狐浏览器
  driver = webdriver.Firefox()
  #用火狐浏览器打开网页
  driver.get("https://account.geetest.com/register")
  time.sleep(2)
  driver.find_element_by_xpath('//*[@id="captcha"]/div/div[3]/span[2]').click()
  time.sleep(5)

  driver.get_screenshot_as_file("D:/test2/滑动验证/img.jpg")#对整个页面截图
  imgelement = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div/a/div[1]/canvas') # 定位验证码
  location = imgelement.location # 获取验证码x,y轴坐标
  size = imgelement.size # 获取验证码的长宽
  rangle = (int(location['x'] ), int(location['y']), int(location['x'] + size['width']),
            int(location['y'] + size['height'])) # 写成我们需要截取的位置坐标
  i = Image.open("D:/test2/滑动验证/img.jpg") # 打开截图
  i = i.convert('RGB')
  frame1 = i.crop(rangle) # 使用Image的crop函数,从截图中再次截取我们需要的区域
  frame1.save('D:/test2/滑动验证/new.jpg')
  driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[2]/div[2]').click()
  time.sleep(4)

  driver.get_screenshot_as_file("D:/test2/滑动验证/img.jpg")
  imgelement = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas[2]') # 定位验证码
  location = imgelement.location # 获取验证码x,y轴坐标
  size = imgelement.size # 获取验证码的长宽
  rangle = (int(location['x'] ), int(location['y']), int(location['x'] + size['width']),
            int(location['y'] + size['height'])) # 写成我们需要截取的位置坐标
  i = Image.open("D:/test2/滑动验证/img.jpg") # 打开截图
  i = i.convert('RGB')
  frame2 = i.crop(rangle) # 使用Image的crop函数,从截图中再次截取我们需要的区域
  frame2.save('D:/test2/滑动验证/new2.jpg')

  #计算缺口位置
  loc=get_diff_location(frame1, frame2)
  print('-------------')
  print(loc)
  #找到滑动的圆球
  element=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[2]/div[2]')
  location=element.location
  #获得滑动圆球的高度
  y=location["y"]
  #鼠标点击元素并按住不放
  print ("第一步,点击元素")
  ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()

  time.sleep(0.15)

  print ("第二步,拖动元素")
  ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=loc + 30, yoffset=y - 445).perform()
  #释放鼠标
  ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()


  #关闭浏览器,为了演示方便,暂时注释掉.
  #driver.quit()

#主函数入口
if __name__ == "__main__":
  pass
  main()

图3:

图3:

至此我们就可以完美破解,滑动验证问题

posted @ 2021-04-23 10:47  蓝蓝的白云天!  阅读(668)  评论(0编辑  收藏  举报