一、介绍
一些网站会在正常的账号密码认证之外加一些验证码，以此来明确地区分人/机行为，从一定程度上达到反爬的效果，对于简单的校验码Tesserocr就可以搞定，如下
但一些网站加入了滑动验证码，最典型的要属于极验滑动认证了，极验官网：http://www.geetest.com/，下图是极验的登录界面
现在极验验证码已经更新到了 3.0 版本，截至 2017 年 7 月全球已有十六万家企业正在使用极验，每天服务响应超过四亿次，广泛应用于直播视频、金融服务、电子商务、游戏娱乐、政府企业等各大类型网站
对于这类验证，如果我们直接模拟表单请求，繁琐的认证参数与认证流程会让你蛋碎一地，我们可以用selenium驱动浏览器来解决这个问题，大致分为以下几个步骤
#1、输入账号、密码，然后点击登陆 #2、点击按钮，弹出没有缺口的图 #3、针对没有缺口的图片进行截图 #4、点击滑动按钮，弹出有缺口的图 #5、针对有缺口的图片进行截图 #6、对比两张图片，找出缺口，即滑动的位移 #7、按照人的行为行为习惯，把总位移切成一段段小的位移 #8、按照位移移动
#9、完成登录
二、实现
安装：selenium+chrome/phantomjs #安装：Pillow Pillow:基于PIL，处理python 3.x的图形图像库.因为PIL只能处理到python 2.x，而这个模块能处理Python3.x，目前用它做图形的很多. http://www.cnblogs.com/apexchu/p/4231041.html C:\Users\Administrator>pip3 install pillow C:\Users\Administrator>python3 Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5, Mar 21 2017, 18:41:36) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> from PIL import Image >>>
1 from selenium import webdriver 2 from selenium.webdriver import ActionChains 3 from selenium.webdriver.common.by import By 4 from selenium.webdriver.common.keys import Keys 5 from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC 6 from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait 7 from PIL import Image 8 import time 9 10 def get_snap(): 11 ''' 12 对整个网页截图，保存成图片，然后用PIL.Image拿到图片对象 13 :return: 图片对象 14 ''' 15 driver.save_screenshot('snap.png') 16 page_snap_obj=Image.open('snap.png') 17 return page_snap_obj 18 19 def get_image(): 20 ''' 21 从网页的网站截图中，截取验证码图片 22 :return: 验证码图片 23 ''' 24 img=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'geetest_canvas_img'))) 25 time.sleep(2) #保证图片刷新出来 26 localtion=img.location 27 size=img.size 28 29 top=localtion['y'] 30 bottom=localtion['y']+size['height'] 31 left=localtion['x'] 32 right=localtion['x']+size['width'] 33 34 page_snap_obj=get_snap() 35 crop_imag_obj=page_snap_obj.crop((left,top,right,bottom)) 36 return crop_imag_obj 37 38 39 def get_distance(image1,image2): 40 ''' 41 拿到滑动验证码需要移动的距离 42 :param image1:没有缺口的图片对象 43 :param image2:带缺口的图片对象 44 :return:需要移动的距离 45 ''' 46 threshold=60 47 left=57 48 for i in range(left,image1.size[0]): 49 for j in range(image1.size[1]): 50 rgb1=image1.load()[i,j] 51 rgb2=image2.load()[i,j] 52 res1=abs(rgb1[0]-rgb2[0]) 53 res2=abs(rgb1[1]-rgb2[1]) 54 res3=abs(rgb1[2]-rgb2[2]) 55 if not (res1 < threshold and res2 < threshold and res3 < threshold): 56 return i-7 #经过测试，误差为大概为7 57 return i-7 #经过测试，误差为大概为7 58 59 60 def get_tracks(distance): 61 ''' 62 拿到移动轨迹，模仿人的滑动行为，先匀加速后匀减速 63 匀变速运动基本公式： 64 ①v=v0+at 65 ②s=v0t+½at² 66 ③v²-v0²=2as 67 68 :param distance: 需要移动的距离 69 :return: 存放每0.3秒移动的距离 70 ''' 71 #初速度 72 v=0 73 #单位时间为0.2s来统计轨迹，轨迹即0.2内的位移 74 t=0.3 75 #位移/轨迹列表，列表内的一个元素代表0.2s的位移 76 tracks=[] 77 #当前的位移 78 current=0 79 #到达mid值开始减速 80 mid=distance*4/5 81 82 while current < distance: 83 if current < mid: 84 # 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 85 a= 2 86 else: 87 a=-3 88 89 #初速度 90 v0=v 91 #0.2秒时间内的位移 92 s=v0*t+0.5*a*(t**2) 93 #当前的位置 94 current+=s 95 #添加到轨迹列表 96 tracks.append(round(s)) 97 98 #速度已经达到v,该速度作为下次的初速度 99 v=v0+a*t 100 return tracks 101 102 103 try: 104 driver=webdriver.Chrome() 105 driver.get('https://account.geetest.com/login') 106 wait=WebDriverWait(driver,10) 107 108 #步骤一：先点击按钮，弹出没有缺口的图片 109 button=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'geetest_radar_tip'))) 110 button.click() 111 112 #步骤二：拿到没有缺口的图片 113 image1=get_image() 114 115 #步骤三：点击拖动按钮，弹出有缺口的图片 116 button=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'geetest_slider_button'))) 117 button.click() 118 119 #步骤四：拿到有缺口的图片 120 image2=get_image() 121 122 # print(image1,image1.size) 123 # print(image2,image2.size) 124 125 #步骤五：对比两张图片的所有RBG像素点，得到不一样像素点的x值，即要移动的距离 126 distance=get_distance(image1,image2) 127 128 #步骤六：模拟人的行为习惯（先匀加速拖动后匀减速拖动），把需要拖动的总距离分成一段一段小的轨迹 129 tracks=get_tracks(distance) 130 print(tracks) 131 print(image1.size) 132 print(distance,sum(tracks)) 133 134 135 #步骤七：按照轨迹拖动，完全验证 136 button=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'geetest_slider_button'))) 137 ActionChains(driver).click_and_hold(button).perform() 138 for track in tracks: 139 ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track,yoffset=0).perform() 140 else: 141 ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=3,yoffset=0).perform() #先移过一点 142 ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-3,yoffset=0).perform() #再退回来，是不是更像人了 143 144 time.sleep(0.5) #0.5秒后释放鼠标 145 ActionChains(driver).release().perform() 146 147 148 #步骤八：完成登录 149 input_email=driver.find_element_by_id('email') 150 input_password=driver.find_element_by_id('password') 151 button=wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME,'login-btn'))) 152 153 input_email.send_keys('18611453110@163.com') 154 input_password.send_keys('linhaifeng123') 155 # button.send_keys(Keys.ENTER) 156 button.click() 157 158 import time 159 time.sleep(200) 160 finally: 161 driver.close()