滑块验证码——以哔哩哔哩为例的滑块验证码破解

1.模拟登录的网站：

bilibili视频网：https://passport.bilibili.com/login

​

2. 开发环境

本项目需要用到

io

time

random

selenium

PIL

请安装对应版本的库如下，其他库均为标准库，无需安装 ​ pip install pillow ​ pip install selenium

 

3.项目流程介绍

1. 初始化
2. 请求bilibili的登录页面&模拟输入账号密码
3. 有阴影拼图的验证码图片&获取验证码图片
4. 比较两个验证码图片获取验证码滑块的偏移量
5. 使用偏移值计算移动操作
6. 操作滑块按钮，模拟拖动滑块做验证登录

5.bilibili模拟登陆-初始化和模拟输入账号密码

class Bilibili(object): def __init__(self): #创建浏览器对象 self.driver = webdriver.Chrome() #隐式等待 self.driver.implicitly_wait(3) self.url = 'https://passport.bilibili.com/login' #用户名 self.user = '' #密码 self.pwd = '' def close(self): ''' 关闭浏览器 ''' self.driver.quit() def input_user_pwd(self): ''' 输入用户名和密码 ''' #进入登陆页面 self.driver.get(self.url) #文本框输入用户名 tb_user = self.driver.find_element_by_id('login-username') tb_user.send_keys(self.user) #文本框输入密码 tb_pwd = self.driver.find_element_by_id('login-passwd') tb_pwd.send_keys(self.pwd)

6.有阴影拼图的验证码图片&获取验证码图片

 def get_screenshot(self):         '''         获取屏幕截图         '''         screenshot = self.driver.get_screenshot_as_png()         screenshot =Image.open(BytesIO(screenshot))         return screenshot     def update_style(self):         '''             修改图片的style属性，显示无缺口的图片         '''         js = 'document.querySelectorAll("canvas")[3].style="display:block"'         self.driver.execute_script(js)         time.sleep(2)     def get_position(self):         '''             获取截取验证码时的四条边         '''         #定位到登陆按钮         bt_login = self.driver.find_element_by_xpath('//a[@class="btn btn-login"]')         #模拟点击         bt_login.click()         time.sleep(2)         #获取验证码图片对象         code_img = self.driver.find_element_by_xpath('//canvas[@class="geetest_canvas_slice geetest_absolute"]')         time.sleep(2)         location = code_img.location         size = code_img.size         #screenshot = self.get_screenshot()         #print(screenshot.size)         #计算图片截取区域(左，上，右，下，的坐标值)
         left,top,right,buttom = location['x'],location['y'],location['x']+size['width'],location['y']+size['height']         return left,top,right,buttom     def get_image(self):         '''             截取验证码图片         '''         #获取验证码位置         position = self.get_position()         #从屏幕截图中抠出有缺口的验证码图片         captcha1 = self.get_screenshot().crop(position)         #修改style属性，显示无缺口的验证码图片         self.update_style()         #从屏幕截图中抠出无缺口的验证码图片         captcha2 = self.get_screenshot().crop(position)         with open('captcha1.png','wb') as f1 ,open('captcha2.png','wb') as f2:             captcha1.save(f1)             captcha2.save(f2)         return captcha1,captcha2

7. 比较两个验证码图片获取验证码滑块的偏移量

    def is_pixel_equal(self,img1,img2,x,y):         '''             判断两张图片的同一像素点的RGB值是否相等         '''         pixel1,pixel2= img1.load()[x,y],img2.load()[x,y]         #print(pixel1,pixel2)         #设定一个比较基准         sub_index = 60         #比较         if abs(pixel1[0]-pixel2[0])< sub_index and abs(pixel1[1]-pixel2[1])< sub_index and abs(pixel1[2]-pixel2[2])< sub_index:             return True         else:             return False     def get_gap_offset(self,img1,img2):         '''             获取缺口的偏移量         '''         x = int(img1.size[0]/4.2)         for i in range(x,img1.size[0]):             for j in range(img1.size[1]):                 #两张图片对比,(i,j)像素点的RGB差距，过大则该x为偏移值                 if not self.is_pixel_equal(img1,img2,i,j):                     x = i                     return x         return x

8.使用偏移值计算移动操作（轨迹）

    def get_track(self,offset):         '''            模拟人为拖动验证码滑块          '''         track = []         #滑块起始x坐标         current = 5         #变速临界值         border_point = int(offset*3/5)         #设置时间间隔         t = 0.2         #设置初速度         offset +=4         v = 0         #循环直到滑动到偏移值时退出         while current < offset:             #根据是否临界点改变运动状态             if current < border_point:                 #加速度                 a = 1             else:                 a =-0.5             v0 = v             v = v0 + a*t             move = v0*t +0.5*a*t*t             current += move             track.append(round(move))         return track

9.操作滑块按钮，模拟拖动滑块做验证登录

    def shake_mouse(self):         """         模拟人手释放鼠标抖动         :return: None         """         ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=-2,yoffset=0).perform()         ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=2,yoffset=0).perform()     def operate_slider(self,track):         '''            拖动滑块         '''         #获取拖动按钮         back_tracks = [-1,-1,-2,-1]         slider_bt = self.driver.find_element_by_xpath('//div[@class="geetest_slider_button"]')         #点击拖动验证码的按钮不放         ActionChains(self.driver).click_and_hold(slider_bt).perform()         #按正向轨迹移动         for i in track:             ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=i,yoffset=0).perform() #先加速后减速效果也不是很好。 #每移动一次随机停顿0-1/100秒之间骗过了极验，通过率很高             time.sleep(random.random()/100)         time.sleep(random.random())         #按逆向轨迹移动         for i in back_tracks:             time.sleep(random.random()/100)             ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=i,yoffset=0).perform()         #模拟人手抖动         self.shake_mouse()         time.sleep(random.random())         #松开滑块按钮         ActionChains(self.driver).release().perform()     def do_captcha(self):         '''             实现处理验证码         '''         #有缺口，无缺口图片         img1,img2 = self.get_image()         #比较两个验证码图片获取验证码滑块的偏移量         offset = self.get_gap_offset(img1,img2)         print(offset)         #使用偏移值计算移动操作         track = self.get_track(offset)         #操作滑块按钮，模拟拖动滑块做验证登录         self.operate_slider(track)     def login(self):         '''         实现主要的登陆逻辑         '''         #来到登陆界面并输入账号密码         self.input_user_pwd()         #处理验证码         self.do_captcha()         #关闭浏览器         self.close()     def run(self):         self.login() if __name__ == '__main__':     bili =Bilibili()     bili.run()