【Python+selenium】網頁登錄滑動解鎖

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我們首先理解滑動驗證的原理

滑動驗證難點
1.電腦如何自動點擊滑動塊
2.電腦如何檢測 缺口位置（如圖;）

解決這兩個問題方法

1. 如何自動點擊滑動塊，也就是圖中的左下方圈起來的位置，我們可以使用selenium
2. 怎么計算缺口的位置，我們可以通過PIL庫的image

既然有了解決方法，我們看一下源碼，源碼中，我已經添加了注釋

# -*- coding:utf-8 -*-
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
import PIL.Image as image
from PIL import Image,ImageEnhance
import time,re, random
import requests
try:
    from StringIO import StringIO
except ImportError:
    from io import StringIO

#爬蟲模擬的瀏覽器頭部信息
agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0"
headers = {
        "User-Agent": agent
        }

# 根據位置對圖片進行合並還原
# filename:圖片
# location_list:圖片位置
#內部兩個圖片處理函數的介紹
#crop函數帶的參數為(起始點的橫坐標，起始點的縱坐標，寬度，高度）
#paste函數的參數為(需要修改的圖片，粘貼的起始點的橫坐標，粘貼的起始點的縱坐標）
def get_merge_image(filename,location_list):
    #打開圖片文件
    im = image.open(filename)
    #創建新的圖片,大小為260*116
    new_im = image.new("RGB", (260,116))
    im_list_upper=[]
    im_list_down=[]
    # 拷貝圖片
    for location in location_list:
        #上面的圖片
        if location["y"]==-58:
            im_list_upper.append(im.crop((abs(location["x"]),58,abs(location["x"])+10,166)))
        #下面的圖片
        if location["y"]==0:
            im_list_down.append(im.crop((abs(location["x"]),0,abs(location["x"])+10,58)))
    new_im = image.new("RGB", (260,116))
    x_offset = 0
    #黏貼圖片
    for im in im_list_upper:
        new_im.paste(im, (x_offset,0))
        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]
    return new_im

#對比RGB值
def is_similar(image1,image2,x,y):
    pass
    #獲取指定位置的RGB值
    pixel1=image1.getpixel((x,y))
    pixel2=image2.getpixel((x,y))
    for i in range(0,3):
        # 如果相差超過50則就認為找到了缺口的位置
        if abs(pixel1[i]-pixel2[i])>=50:
            return False
    return True

#計算缺口的位置
def get_diff_location(image1,image2):
    i=0
    # 兩張原始圖的大小都是相同的260*116
    # 那就通過兩個for循環依次對比每個像素點的RGB值
    # 如果相差超過50則就認為找到了缺口的位置
    for i in range(62,260):#有人可能看不懂這個位置為什么要從62開始看最后一張圖（圖：3）
        for j in range(0,116):
            if is_similar(image1,image2,i,j)==False:
                return  i

#根據缺口的位置模擬x軸移動的軌跡
def get_track(length):
    pass
    list=[]
    #間隔通過隨機范圍函數來獲得,每次移動一步或者兩步
    x=random.randint(1,3)
    #生成軌跡並保存到list內
    while length-x>=5:
        list.append(x)
        length=length-x
        x=random.randint(1,3)
    #最后五步都是一步步移動
    for i in range(length):
        list.append(1)
    return list

#滑動驗證碼破解程序
def main():
    #打開火狐瀏覽器
    driver = webdriver.Firefox()
    #用火狐瀏覽器打開網頁
    driver.get("https://account.geetest.com/register")
    time.sleep(2)
    driver.find_element_by_xpath('//*[@id="captcha"]/div/div[3]/span[2]').click()
    time.sleep(5)

    driver.get_screenshot_as_file("D:/test2/滑動驗證/img.jpg")#對整個頁面截圖
    imgelement = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div/a/div[1]/canvas')  # 定位驗證碼
    location = imgelement.location  # 獲取驗證碼x,y軸坐標
    size = imgelement.size  # 獲取驗證碼的長寬
    rangle = (int(location['x'] ), int(location['y']), int(location['x'] + size['width']),
              int(location['y'] + size['height']))  # 寫成我們需要截取的位置坐標
    i = Image.open("D:/test2/滑動驗證/img.jpg")  # 打開截圖
    i = i.convert('RGB')
    frame1 = i.crop(rangle)  # 使用Image的crop函數，從截圖中再次截取我們需要的區域
    frame1.save('D:/test2/滑動驗證/new.jpg')
    driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[2]/div[2]').click()
    time.sleep(4)

    driver.get_screenshot_as_file("D:/test2/滑動驗證/img.jpg")
    imgelement = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas[2]')  # 定位驗證碼
    location = imgelement.location  # 獲取驗證碼x,y軸坐標
    size = imgelement.size  # 獲取驗證碼的長寬
    rangle = (int(location['x'] ), int(location['y']), int(location['x'] + size['width']),
              int(location['y'] + size['height']))  # 寫成我們需要截取的位置坐標
    i = Image.open("D:/test2/滑動驗證/img.jpg")  # 打開截圖
    i = i.convert('RGB')
    frame2 = i.crop(rangle)  # 使用Image的crop函數，從截圖中再次截取我們需要的區域
    frame2.save('D:/test2/滑動驗證/new2.jpg')

    #計算缺口位置
    loc=get_diff_location(frame1, frame2)
    print('-------------')
    print(loc)
    #找到滑動的圓球
    element=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[2]/div[2]')
    location=element.location
    #獲得滑動圓球的高度
    y=location["y"]
    #鼠標點擊元素並按住不放
    print ("第一步,點擊元素")
    ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()

    time.sleep(0.15)

    print ("第二步，拖動元素")
    ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=loc + 30, yoffset=y - 445).perform()
    #釋放鼠標
    ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()


    #關閉瀏覽器,為了演示方便,暫時注釋掉.
    #driver.quit()

#主函數入口
if __name__ == "__main__":
    pass
    main()

圖3：

至此我們就可以完美破解，滑動驗證問題