對於驗證碼這個問題，通常我們可以采取以下三個途徑來解決該問題：
1、第一種方法，在被測系統中暫時屏蔽驗證功能。
即臨時修改應用，無論用戶輸入的是什么驗證碼，都認為是正確的。
優點：這種方法最容易實現，對測試結果也不會有太大的影響（當然，這種方式去掉了“驗證驗證碼”這個環節，不過這個環節本來就很難成為系統性能瓶頸）。
缺點：但這種方法有一個致命的問題：如果被測系統是一個實際已上線的系統，屏蔽驗證功能會對已經在運行的業務造成非常大的安全性的風險，因此，對於已上線的系統來說，用這種方式就不合適了；
2、第二種方法，留一個后門，我們設定一個所謂的“萬能驗證碼”，只要用戶輸入這個“萬能驗證碼”，我們就驗證通過，否則，還是按照原先的驗證方式進行驗證。
這種方法在第一種方法的基礎上稍微進行一些改進。第一種方法帶來了很大的安全性問題，那么我們可以考慮，不取消驗證，但在其中這種方式仍然存在安全性的問題，但由於我們可以通過管理手段將“萬能驗證碼”控制在一個小的范圍內，而且只在性能測試期間保留這個小小的后門，相對第一種方法來說，在安全性方面已經有較大的改進了；
3、寫一個驗證碼獲取的DLL，在測試腳本中進行調用即可。
驗證碼也在不斷的進步。在獲取驗證碼的時候，我們需要根據驗證碼的難易程度進行。
識別驗證碼：需要使用到pillow,pytesseract、tesseract-ocr.
pillow
PIL (Python Image Library) 是 Python 平台處理圖片的標准庫，兼具強大的功能和簡潔的 API。但是目前PIL最新版本是1.1.7（PIL官方網站：http://www.pythonware.com/products/pil/）
該版本只支持python2.4、2.5、2.6、2.7。看了網上相關資料后，使用了Pillow。 Pillow 庫則是 PIL 的一個分支，維護和開發活躍，Pillow 兼容 PIL 的絕大多數語法，推薦使用。
Pillow的Github主頁：https://github.com/python-pillow/Pillow
Pillow的文檔(對應版本v3.0.0)：https://pillow.readthedocs.org/en/latest/handbook/index.html
Pillow的文檔中文翻譯(對應版本v2.4.0)：http://pillow-cn.readthedocs.org/en/latest/
Pillow的安裝：
方法一：在pycharm環境中直接安裝。
方法二:使用pip進行安裝：pip install Pillow
pytesseract
pytesseract安裝
方法一;
在pycharm環境中直接安裝。
方法二：pip install pytesseract
真實案例的使用
代碼如下：
from selenium import webdriver
import time
from PIL import Image
import pytesseract
driver=webdriver.Chrome()
driver.get("http://www.xxx.com/index.html#/user/login")
time.sleep(3)
driver.find_element_by_id('userName').send_keys("iotqy")#輸入登錄賬戶
driver.find_element_by_id("password").send_keys("123456")#輸入登錄密碼
driver.save_screenshot('e://hbgj_login.png')#截取當前網頁，該網頁有我們需要的驗證碼
yzm=driver.find_element_by_xpath('//*[@id="root"]/div/div[1]/div[2]/div/form/div[1]/span/span/span[2]/div') #定位驗證碼
location=yzm.location#獲取驗證碼x,y軸坐標
size=yzm.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']))#截取的位置坐標
i=Image.open('e://hbgj_login.png') #打開截圖
frame4=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
frame4.save("e://yzm.jpg")#將截取到的驗證碼保存為jpg圖片
qq=Image.open("e://yzm.jpg")#打開jpg驗證碼圖片
text=pytesseract.image_to_string(qq).strip()#使用image_to_string識別驗證碼
driver.find_element_by_name("code").send_keys(text)#將識別的圖片驗證碼信息輸入到驗證碼輸入文本框中
driver.find_element_by_xpath('//*[@id="root"]/div/div[1]/div[2]/div/form/div[3]/div/div/span/button').click()#點擊登錄按鈕
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出現的問題：
1、KeyError: 'RGBA'
OSError: cannot write mode RGBA as JPEG
解決辦法：將截取到的驗證碼由jpg格式改為png格式。
改動如下：
2、上訴改動后，出現新的錯誤
FileNotFoundError: [WinError 2] 系統找不到指定的文件。
pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your path
解決辦法：安裝tesseract-ocr
OCR(Optical Character Recognition, 光學字符識別) 軟件
安裝包含兩個部分：ORC引擎本身以及對應語言的訓練數據
github地址: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
windows:
The latest installer can be downloaded here: tesseract-ocr-setup-3.05.01.exe and tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe (experimental).
下載安裝包tesseract-ocr-setup-3.05.01.exe，安裝到默認路徑：C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR
安裝tesseract-ocr完成后：處理方式中任選一。
①處理方法一：把安裝路徑（C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR）添加到環境變量PATH中去
②處理方法二：修改pytesseract.py文件，指定tesseract.exe安裝路徑
tesseract_cmd = 'C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe‘
③處理方法三：在實際運行代碼中指定
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'
OCR自動識別-識別驗證碼圖片，識別過程：截取登錄頁面->獲取驗證碼的位置坐標->打開截圖->從截圖中截取驗證碼的區域->使用pytesseract工具識別驗證碼