Python实现滑块验证码详解

目录

本节要讲解如下图所示的滑块验证码(更为复杂的滑动拼图验证码在2.4节介绍)。这种验证码机制比较简单:将滑块拖动到滑轨的最右端即可完成验证,如下图所示。如果未将滑块拖动到滑轨的最右端,则无法通过验证,验证失败后滑块会回到起始位置。

其中的关键是需要用Selenium库模拟鼠标拖动滑块滑动一定的距离。因为滑块的起始位置和滑轨的起始位置相同,所以滑块需要移动的距离等于滑轨的跨度减去滑块的宽度。下面就来利用开发者工具查看滑轨和滑块的宽度。

在浏览器中打开本书配套代码文件中为滑块验证码搭建的本地网页文件“index.html”,打开开发者工具,然后用元素选择按钮选中整个滑轨,此时的界面如下图所示。可以看到其中显示了滑轨的尺寸和颜色等属性。要查看滑轨的尺寸,有两种方法:图中箭头所示。

滑块宽度的查看方法和滑轨相同,用元素选择工具选中滑块,可以看到滑块的宽度。由此可知需要模拟滑动的距离为260像素。

下图开始编写代码。首先用Selenium库打开网页,代码如下:

from selenium import webdriver
browser = webdriver.Chrome()
url = r'D:\works\python_crawl1\《Python爬虫(进阶与进通)》代码汇总\2.验证码反爬\3.滑块验证码\index.html'
browser.get(url) #用模拟浏览器打开网页

然后用Selenium定位滑块,代码如下:

huakuai = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="code-box"]/span')

定位到滑块后,就可以准备拖动滑块了。在拖动过程中要保持鼠标为按下状态,不能过早松开鼠标,所以不能使用click()函数。Selenium库提供了一个ActionChains模块,其中的click_and_hold()函数可以使鼠标保持按下状态,release()函数可以松开鼠标,move_by_offset()函数可以使鼠标移动。结合使用这些函数即可将滑块拖动一定距离,代码如下:

action = webdriver.ActionChains(browser) # 启动动作链
action.click_and_hold(huakuai).perform() #按住滑块
action.move_by_offset(260,0) #移动滑块,其中的260是之前计算出来的需要滑动的距离
action.release().perform() #释放滑块

完整代码如下,其中还用time库的sleep()函数在模拟滑动前等待两秒,以便观察滑动效果。

from selenium import webdriver
import time
# 1.访问网址
browser = webdriver.Chrome()
url = r'D:\works\python_crawl1\《Python爬虫(进阶与进通)》代码汇总\2.验证码反爬\3.滑块验证码\index.html'
browser.get(url) #用模拟浏览器打开网页
# 2.定位滑块
huakuai = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="code-box"]/span')
# 3.开始滑动
action = webdriver.ActionChains(browser) # 启动动作链
action.click_and_hold(huakuai).perform() #按住滑块
time.sleep(2)
action.move_by_offset(260,0) #移动滑块,其中的260是之前计算出来的需要滑动的距离
action.release().perform() #释放滑块

最终运行结果如下图所示,模拟滑块成功。

需要注意的是,现在有一些含有滑块验证码的网页会检测当前浏览器是否为Selenium库的webdriver模拟浏览器,如果是的话,便很难模拟滑动成功。这种反爬机制已经不是验证码反爬,而是webdriver反爬,处理起来比较困难。这里有一个讨巧的解决方法:如果登录阶段需要进行滑动验证(如淘宝的登录),那么可以在代码中用time.sleep()等待一段时间,在这段时间内用其他方式手动登录,如手动扫码登录,登录成功后再用Selenium库继续爬取。

到此这篇关于Python实现滑块验证码详解的文章就介绍到这了,更多相关Python滑块验证码内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 如何用python识别滑块验证码中的缺口

    验证码往往是爬虫路上的一只拦路虎,而其花样也是层出不穷:图片验证.滑块验证.交互式验证.行为验证等.随着OCR技术的成熟,图片验证已经渐渐淡出主流,而滑块验证越来越多地出现在大众视野. "这么厉害,这小子长啥样呢?"没错,它就长这损sai: 解决它的方法也很直观,首先找到缺口的位置(通常只需要X轴的位置),然后拖动滑块即可. 今天kimol君将带领大家用python识别出滑块验证中的缺口位置. 一.缺口识别 识别图片中的缺口,主要是利用python中的图像处理库cv2,其安装方法如下:

  • Python模拟登录之滑块验证码的破解(实例代码)

    模拟登录之滑块验证码的破解,具体代码如下所示: # 图像处理标准库 from PIL import Image # web测试 from selenium import webdriver # 鼠标操作 from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains # 等待时间 产生随机数 import time, random # 滑块移动轨迹 def get_tracks1(distance): # 初速度 v = 0 #

  • python实现腾讯滑块验证码识别

    腾讯滑块验证码识别,识别凹槽的x轴位置,mock滑块的加速度.该项目公开API,提供识别和加速度模拟部分,第二部分模拟滑动进行识别返回数据请求 项目地址:https://github.com/zhaojunlike/python-tecent-slider-crack 安装python环境 参考:https://janikarhunen.fi/how-to-install-python-3-6-1-on-centos-7 sudo yum install https://centos7.iusc

  • python滑块验证码的破解实现

    破解滑块验证码的思路主要有2种: 获得一张完整的背景图和一张有缺口的图片,两张图片进行像素上的一一对比,找出不一样的坐标. 获得一张有缺口的图片和需要验证的小图,两张图片进行二极化以及归一化,确定小图在图片中间的坐标. 之后就要使用初中物理知识了,使用直线加速度模仿人手动操作 本次就使用第2种,第一种比较简单.废话不多说,直接上代码: 以下均利用无头浏览器进行获取 获得滑块验证的小图片 def get_image1(self,driver): """ 获取滑块验证缺口小图片

  • Python实现滑块验证码详解

    目录 本节要讲解如下图所示的滑块验证码(更为复杂的滑动拼图验证码在2.4节介绍).这种验证码机制比较简单:将滑块拖动到滑轨的最右端即可完成验证,如下图所示.如果未将滑块拖动到滑轨的最右端,则无法通过验证,验证失败后滑块会回到起始位置. 其中的关键是需要用Selenium库模拟鼠标拖动滑块滑动一定的距离.因为滑块的起始位置和滑轨的起始位置相同,所以滑块需要移动的距离等于滑轨的跨度减去滑块的宽度.下面就来利用开发者工具查看滑轨和滑块的宽度. 在浏览器中打开本书配套代码文件中为滑块验证码搭建的本地网页

  • python生成随机图形验证码详解

    使用python生成随机图片验证码,需要使用pillow模块 1.安装pillow模块 pip install pillow 2.pillow模块的基本使用 1.创建图片 from PIL import Image #定义使用Image类实例化一个长为400px,宽为400px,基于RGB的(255,255,255)颜色的图片 img1=Image.new(mode="RGB",size=(400,400),color=(255,255,255)) #把生成的图片保存为"pi

  • 利用Python生成随机验证码详解

    目录 1.先搞环境 2.开始码代码 3. 加干扰 4. 加入更多的干扰 5. 验证码 + 随机字符 6. 验证码保存本地(选) 最近感觉被大数据定义成机器人了,随便看个网页都跳验证码. 怎么用python绕验证码是个令人头秃的事情, 我投降!那么今天手把手教大家如何写验证码,去为难别人,让他们头秃. 说错了,其实就是教大家如何通过python代码去生成验证码~~ 1.先搞环境 1.我们需要你电脑有python3.4以上的版本 2.pip安装PIL包 pip install pillow 3.默念

  • Python实现滑块拼图验证码详解

    目录 初级版滑块拼图验证码 补充知识点 高级版滑动拼图验证码 滑动拼图验证码可以算是滑块验证码的进阶版本,其验证机制相对复杂.本节将介绍两种滑动拼图验证码:初级版和高级版本. 初级版滑块拼图验证码 初级版滑动拼图验证码是在普通滑块验证码的基础上增加了随机的滑动距离,用户需要根据拼图的缺口位置来决定滑块的滑动位置. 如下左图所示为一个滑块拼图验证码的起始状态,注意此时还没有显示拼图和缺口.单击滑块后就会出现拼图和缺口,如下右图所示.之后会利用这一特性来找到拼图和缺口的位置. 下面开始编写代码.首先

  • [机器视觉]使用python自动识别验证码详解

    前言 CAPTCHA全称Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart,即全自动区分人机的图灵测试.这也是验证码诞生的主要任务.但是随着近年来大数据运算和机器视觉的发展,用机器视觉识别图像已经变得非常容易,过去用于区分人机的验证码也开始变得不再安全. 接下来就让我们从零开始,深入图像处理和算法构建,来看看使用机器视觉来识别过时的验证码( 如下所示 )究竟可以有多简单. 载入需要的程序包 & 设置

  • Python实现随机生成图片验证码详解

    使用python生成一个图片验证码,随机的,可以由于验证人机和别的啊,很方便很简单 导入模块 import random from PIL import Image,ImageFont,ImageDraw 生成随机验证码 def rndtxt(): txt_list = [] # 大写字母 txt_list.extend([i for i in range(65,90)]) # 小写字母 txt_list.extend([i for i in range(97,123)]) # 数字 txt_l

  • python中random模块详解

    Python中的random模块用于生成随机数,它提供了很多函数.常用函数总结如下: 1. random.random() 用于生成一个0到1的随机浮点数: 0 <= n < 1.0 2. random.seed(n) 用于设定种子值,其中的n可以是任意数字.random.random() 生成随机数时,每一次生成的数都是随机的.但是,使用 random.seed(n) 设定好种子之后,在先调用seed(n)时,使用 random() 生成的随机数将会是同一个. 3. random.unifo

  • MySQL数据库设计之利用Python操作Schema方法详解

    弓在箭要射出之前,低声对箭说道,"你的自由是我的".Schema如箭,弓似Python,选择Python,是Schema最大的自由.而自由应是一个能使自己变得更好的机会. Schema是什么? 不管我们做什么应用,只要和用户输入打交道,就有一个原则--永远不要相信用户的输入数据.意味着我们要对用户输入进行严格的验证,web开发时一般输入数据都以JSON形式发送到后端API,API要对输入数据做验证.一般我都是加很多判断,各种if,导致代码很丑陋,能不能有一种方式比较优雅的验证用户数据呢

  • 使用jQuery,Angular实现登录界面验证码详解

    写在前面: 前段事件,做了一个用ajax后台异步交互的登录功能,自己在上面加了一个验证码的功能,这个功能背后的原理挺好理解的,实现起来也十分简单,特此写波分享,,自己写的过程中踩了不少坑,这里还是照例写的详细点,大家可以做个参考,喜欢的朋友可以点个赞,或者关注一波. 最终实现的效果: 当点击登录之前,会先判断验证码是否正确(验证码可以不区分大小写,也可以区分大小写),验证码错误会刷新验证码,验证码验证之前,不会进行跨域登录操作. 整体思路. 1.取四位随机数 2.赋值到验证码的input框里.

  • Python之str操作方法(详解)

    1. str.format():使用"{}"占位符格式化字符串(占位符中的索引号形式和键值对形式可以混合使用). >>> string = 'python{}, django{}, tornado{}'.format(2.7, 'web', 'tornado') # 有多少个{}占位符就有多少个值与其对应,按照顺序"填"进字符串中 >>> string 'python2.7, djangoweb, tornadotornado'

随机推荐