使用 Vyper 和 Python 进行自动化登录并处理验证码

虽然 Vyper 本身并不适合直接处理网页自动化任务，但我们可以通过 Vyper 来编写控制逻辑，并利用 Python 进行验证码的处理和图像识别。我们的目标是创建一个智能合约，模拟通过调用 Python 脚本来完成验证码的识别与登录过程。

环境准备
要完成自动化登录并处理验证码，我们需要以下工具：
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Vyper：用来编写智能合约。
Python：用来处理网页自动化（Selenium）和图像识别（Tesseract）。
Selenium：用于自动化浏览器操作。
Pillow 和 pytesseract：用于验证码图像的裁剪与识别。
Vyper 合约设计
在这个方案中，Vyper 负责控制与外部 Python 脚本的交互，它不会直接处理验证码的识别，而是作为逻辑调度者来调用 Python 处理验证码。我们假设我们有一个智能合约来触发网页登录流程，并将结果返回。

Vyper 合约
vyper

Vyper合约用于模拟触发自动登录流程

在实际应用中，合约会和外部脚本交互进行自动化任务

@public
def login_with_captcha() -> bool:
# 这里假设调用了一个外部系统来获取验证码识别结果
# 调用外部Python脚本来识别验证码
captcha_text: string = self.get_captcha_text_from_python()

# 验证码识别成功后，继续登录操作
if len(captcha_text) > 0:
    self.submit_login_form(captcha_text)
    return True
else:
    return False

@private
def get_captcha_text_from_python() -> string:
# 这里模拟外部 Python 脚本调用
# 在实际合约中，这部分应该通过事件或其他外部触发器来实现
return "captcha_result_from_python_script"

@private
def submit_login_form(captcha_text: string) -> bool:
# 模拟提交登录表单
print("验证码已识别：", captcha_text)
return True
解释
login_with_captcha：模拟一个公开函数，负责触发验证码识别并进行登录提交。实际应用中，Vyper 无法直接与外部系统交互，因此在这里我们假设通过 get_captcha_text_from_python 来获取 Python 脚本的识别结果。
get_captcha_text_from_python：模拟一个函数，通过外部 Python 脚本获取验证码识别的结果。
submit_login_form：模拟提交登录表单，输出识别到的验证码文本。
3. Python 处理验证码
Python 脚本负责实际的网页操作、验证码识别等任务。通过 Selenium 和 Tesseract OCR，我们能够截取验证码并进行图像识别。

Python 代码：验证码识别
python

from selenium import webdriver
from PIL import Image
import pytesseract
import time

设置 WebDriver，打开目标登录页面

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://example.com/login")

获取验证码图片的元素

captcha_element = driver.find_element_by_id("captcha_image")

获取验证码图片的位置和尺寸

location = captcha_element.location
size = captcha_element.size
left = int(location['x'])
top = int(location['y'])
right = int(location['x'] + size['width'])
bottom = int(location['y'] + size['height'])

截图并裁剪出验证码部分

screenshot_path = "captcha.png"
driver.get_screenshot_as_file(screenshot_path)

裁剪出验证码区域

image = Image.open(screenshot_path)
captcha_image = image.crop((left, top, right, bottom))

使用 Tesseract OCR 识别验证码内容

captcha_text = pytesseract.image_to_string(captcha_image).strip()
print(f"识别到的验证码是：{captcha_text}")

关闭浏览器

driver.quit()

将验证码返回给 Vyper 脚本

print(captcha_text)
解释
Selenium：用于获取验证码元素并截图。
Pillow：裁剪截取的截图，提取验证码区域。
Tesseract OCR：对裁剪后的验证码图片进行文字识别，提取验证码内容。
4. Vyper 与 Python 协作
Vyper 作为智能合约，负责逻辑调度，并调用外部 Python 脚本来获取验证码文本。
Python 执行验证码图像处理，并将结果返回给 Vyper 合约。
5. 执行登录
一旦 Python 脚本成功识别验证码，Vyper 合约将模拟提交该验证码，并完成自动登录操作。