Python如何破解滑动验证码

这篇文章主要介绍了Python如何破解滑动验证码的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Python如何破解滑动验证码文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

滑动验证码破解思路

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、输入用户名，密码

2、点击按钮验证，弹出没有缺口的图

3、获得没有缺口的图片

4、点击滑动按钮，弹出有缺口的图

5、获得有缺口的图片

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

实现

位移移动的代码实现

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

对比两张图片，找出缺口

def get_distance(image1,image2):     '''       拿到滑动验证码需要移动的距离       :param image1:没有缺口的图片对象       :param image2:带缺口的图片对象       :return:需要移动的距离       '''     # print('size', image1.size)     threshold = 50     for i in range(0,image1.size[0]):  # 260         for j in range(0,image1.size[1]):  # 160             pixel1 = image1.getpixel((i,j))             pixel2 = image2.getpixel((i,j))             res_R = abs(pixel1[0]-pixel2[0]) # 计算RGB差             res_G = abs(pixel1[1] - pixel2[1])  # 计算RGB差             res_B = abs(pixel1[2] - pixel2[2])  # 计算RGB差             if res_R > threshold and res_G > threshold and res_B > threshold:                 return i  # 需要移动的距离

获得图片

def merge_image(image_file,location_list):     """      拼接图片     :param image_file:     :param location_list:     :return:     """     im = Image.open(image_file)     im.save('code.jpg')     new_im = Image.new('RGB',(260,116))     # 把无序的图片 切成52张小图片     im_list_upper = []     im_list_down = []     # print(location_list)     for location in location_list:         # print(location['y'])         if location['y'] == -58: # 上半边             im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,116)))         if location['y'] == 0:  # 下半边             im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))     x_offset = 0     for im in im_list_upper:         new_im.paste(im,(x_offset,0))  # 把小图片放到 新的空白图片上         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]     new_im.show()     return new_im def get_image(driver,div_path):     '''     下载无序的图片  然后进行拼接 获得完整的图片     :param driver:     :param div_path:     :return:     '''     time.sleep(2)     background_images = driver.find_elements_by_xpath(div_path)     location_list = []     for background_image in background_images:         location = {}         result = re.findall('background-image: url("(.*?)"); background-position: (.*?)px (.*?)px;',background_image.get_attribute('style'))         # print(result)         location['x'] = int(result[0][1])         location['y'] = int(result[0][2])         image_url = result[0][0]         location_list.append(location)     print('==================================')     image_url = image_url.replace('webp','jpg')     # '替换url http://static.geetest.com/pictures/gt/579066de6/579066de6.webp'     image_result = requests.get(image_url).content     # with open('1.jpg','wb') as f:     #     f.write(image_result)     image_file = BytesIO(image_result) # 是一张无序的图片     image = merge_image(image_file,location_list)     return image

按照位移移动

print('第一步,点击滑动按钮')     ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()  # 点击鼠标左键，按住不放     time.sleep(1)     print('第二步,拖动元素')     for track in track_list:          ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform() # 鼠标移动到距离当前位置（x,y）     if l<100:         ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-2, yoffset=0).perform()     else:         ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-5, yoffset=0).perform()     time.sleep(1)     print('第三步,释放鼠标')     ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()

详细代码

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait # 等待元素加载的 from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains  #拖拽 from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.common.exceptions import TimeoutException, NoSuchElementException from selenium.webdriver.common.by import By from PIL import Image import requests import time import re import random from io import BytesIO def merge_image(image_file,location_list):     """      拼接图片     :param image_file:     :param location_list:     :return:     """     im = Image.open(image_file)     im.save('code.jpg')     new_im = Image.new('RGB',(260,116))     # 把无序的图片 切成52张小图片     im_list_upper = []     im_list_down = []     # print(location_list)     for location in location_list:         # print(location['y'])         if location['y'] == -58: # 上半边             im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,116)))         if location['y'] == 0:  # 下半边             im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))     x_offset = 0     for im in im_list_upper:         new_im.paste(im,(x_offset,0))  # 把小图片放到 新的空白图片上         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]     new_im.show()     return new_im def get_image(driver,div_path):     '''     下载无序的图片  然后进行拼接 获得完整的图片     :param driver:     :param div_path:     :return:     '''     time.sleep(2)     background_images = driver.find_elements_by_xpath(div_path)     location_list = []     for background_image in background_images:         location = {}         result = re.findall('background-image: url("(.*?)"); background-position: (.*?)px (.*?)px;',background_image.get_attribute('style'))         # print(result)         location['x'] = int(result[0][1])         location['y'] = int(result[0][2])         image_url = result[0][0]         location_list.append(location)     print('==================================')     image_url = image_url.replace('webp','jpg')     # '替换url http://static.geetest.com/pictures/gt/579066de6/579066de6.webp'     image_result = requests.get(image_url).content     # with open('1.jpg','wb') as f:     #     f.write(image_result)     image_file = BytesIO(image_result) # 是一张无序的图片     image = merge_image(image_file,location_list)     return image 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=0.2     # 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 * 7/8     distance += 10  # 先滑过一点，最后再反着滑动回来     # a = random.randint(1,3)     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 = random.randint(2,4)  # 加速运动         else:             a = -random.randint(3,5) # 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(4):        tracks.append(-random.randint(2,3))     for i in range(4):        tracks.append(-random.randint(1,3))     return tracks def get_distance(image1,image2):     '''       拿到滑动验证码需要移动的距离       :param image1:没有缺口的图片对象       :param image2:带缺口的图片对象       :return:需要移动的距离       '''     # print('size', image1.size)     threshold = 50     for i in range(0,image1.size[0]):  # 260         for j in range(0,image1.size[1]):  # 160             pixel1 = image1.getpixel((i,j))             pixel2 = image2.getpixel((i,j))             res_R = abs(pixel1[0]-pixel2[0]) # 计算RGB差             res_G = abs(pixel1[1] - pixel2[1])  # 计算RGB差             res_B = abs(pixel1[2] - pixel2[2])  # 计算RGB差             if res_R > threshold and res_G > threshold and res_B > threshold:                 return i  # 需要移动的距离 def main_check_code(driver, element):     """      拖动识别验证码     :param driver:      :param element:      :return:      """     image1 = get_image(driver, '//div[@class="gt_cut_bg gt_show"]/div')     image2 = get_image(driver, '//div[@class="gt_cut_fullbg gt_show"]/div')     # 图片上 缺口的位置的x坐标     # 2 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     l = get_distance(image1, image2)     print('l=',l)     # 3 获得移动轨迹     track_list = get_track(l)     print('第一步,点击滑动按钮')     ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()  # 点击鼠标左键，按住不放     time.sleep(1)     print('第二步,拖动元素')     for track in track_list:          ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform()  # 鼠标移动到距离当前位置（x,y）　　　　　time.sleep(0.002)     # if l>100:     ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-random.randint(2,5), yoffset=0).perform()     time.sleep(1)     print('第三步,释放鼠标')     ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()     time.sleep(5) def main_check_slider(driver):     """     检查滑动按钮是否加载     :param driver:      :return:      """     while True:         try :             driver.get('http://www.cnbaowen.net/api/geetest/')             element = WebDriverWait(driver, 30, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'gt_slider_knob')))             if element:                 return element         except TimeoutException as e:             print('超时错误，继续')             time.sleep(5) if __name__ == '__main__':     try:         count = 6  # 最多识别6次         driver = webdriver.Chrome()         # 等待滑动按钮加载完成         element = main_check_slider(driver)         while count > 0:             main_check_code(driver,element)             time.sleep(2)             try:                 success_element = (By.CSS_SELECTOR, '.gt_holder .gt_ajax_tip.gt_success')                 # 得到成功标志                 print('suc=',driver.find_element_by_css_selector('.gt_holder .gt_ajax_tip.gt_success'))                 success_images = WebDriverWait(driver, 20).until(EC.presence_of_element_located(success_element))                 if success_images:                     print('成功识别！！！！！！')                     count = 0                     break             except NoSuchElementException as e:                 print('识别错误，继续')                 count -= 1                 time.sleep(2)         else:             print('too many attempt check code ')             exit('退出程序')     finally:         driver.close()

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