爬蟲時遇到滑動驗證,基本思路是通過selenium操作瀏覽器,將滑動驗證的原始圖片和缺口圖片進行對比,找出缺口位置,然后在利用selenium模擬拖動滑塊,達到驗證的目的。下面就以豬八戒網為例,進行操作。
一、分析
首先訪問 https://account.zbj.com/login:
登陸頁面主要為上圖。
點擊按鈕(div標簽,類名為 geetest_radar_tip)后,出現滑動驗證碼:
這個滑動驗證圖片並沒有原始圖片,直接出現的就是缺口圖片。而我們要找的就是深色缺口的位置。
觀察圖片標簽,找到 <canvas class="geetest_canvas_slice geetest_absolute" width="260" height="160"></canvas>這個標簽,如果把該標簽設置的display屬性設置為none,則驗證圖則會變為下圖:
拼接的小方塊隱藏掉了,這張圖片更容易讓我們與原圖比對。
然后再找到<canvas class="geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute" height="160" width="260" style="display: none; opacity: 1;"></canvas>這個標簽,將display設置為block:
原圖顯示出來,我們可以將上面兩張圖片的滑動驗證圖片進行截取,比對,即可找到缺口位置。
實現過程中要注意幾點:
1.selenium在加載后,不要立即尋找標簽,因為如果標簽沒有加載完成,會找不到,這樣就會拋出錯誤。
2.截圖的大小可以跟瀏覽器的內顯示的大小不一樣,需要計算瀏覽器顯示大小與截圖大小的比例。
3.進行滑動時,要先加速后減速,如果一直勻速,會被網站識別。
二、實現
1、導入相關要用的包:
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait from PIL import Image from six import BytesIO import time from selenium.webdriver import ActionChains
2.主函數:
if __name__ == '__main__': browser = get_url('https://account.zbj.com/login','11111111111','********') #此函數的定義在第3點 time.sleep(1) slice_img_label = browser.find_element_by_css_selector('div.geetest_slicebg') #找到滑動圖片標簽 browser.execute_script("document.getElementsByClassName('geetest_canvas_slice')[0].style['display'] = 'none'") #將小塊隱藏 full_img_label = browser.find_element_by_css_selector('canvas.geetest_canvas_fullbg') #原始圖片的標簽 position = get_position(slice_img_label) #獲取滑動驗證圖片的位置,此函數的定義在第4點 screenshot = get_screenshot(browser) # 截取整個瀏覽器圖片,此函數的定義在第5點 position_scale = get_position_scale(browser,screenshot) #獲取截取圖片寬高和瀏覽器寬高的比例,此函數的定義在第6點 slice_img = get_slideimg_screenshot(screenshot,position,position_scale) #截取有缺口的滑動驗證圖片,此函數的定義在第7點 browser.execute_script("document.getElementsByClassName('geetest_canvas_fullbg')[0].style['display'] = 'block'") #在瀏覽器中顯示原圖 screenshot = get_screenshot(browser) #獲取整個瀏覽器圖片 full_img = get_slideimg_screenshot(screenshot,position,position_scale) # 截取滑動驗證原圖 browser.execute_script("document.getElementsByClassName('geetest_canvas_slice')[0].style['display'] = 'block'") #將小塊重新顯示 left = compare(full_img,slice_img) #將原圖與有缺口圖片進行比對,獲得缺口的最左端的位置,此函數定義在第8點 left = left / position_scale[0] #將該位置還原為瀏覽器中的位置 slide_btn = browser.find_element_by_css_selector('.geetest_slider_button') #獲取滑動按鈕 track = get_track(left) #獲取滑動的軌跡,此函數定義在第9點 move_to_gap(browser,slide_btn,track) #進行滑動,此函數定義在第10點 success = browser.find_element_by_css_selector('.geetest_success_radar_tip') #獲取顯示結果的標簽 time.sleep(2) if success.text == "驗證成功": login_btn = browser.find_element_by_css_selector('button.j-login-btn') #如果驗證成功,則點擊登錄按鈕 login_btn.click() else: print(success.text) print('失敗')
下面是主函數中用到的各個功能性函數:
3..定義訪問頁面的函數:
def get_url(url,user,password): browser = webdriver.Chrome() browser.get(url) browser.maximize_window() wait = WebDriverWait(browser,10) wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_radar_btn'))) user_input = browser.find_element_by_id('username') pwd_input = browser.find_element_by_id('password') btn = browser.find_element_by_css_selector('.geetest_radar_btn') user_input.send_keys(user) pwd_input.send_keys(password) btn.click() time.sleep(0.5) return browser
此函數主要是用於啟動Chrome,打開網頁,將用戶名和密碼填入相應位置,並點擊驗證按鈕。
4.獲取滑動驗證圖片在瀏覽器的位置。
使用location是獲取標簽左上角的位置,然后再通過該標簽的大小,即可算出其四個角的位置。
def get_position(img_label): location = img_label.location size = img_label.size top, bottom, left, right = location['y'], location['y'] + size['height'], location['x'], location['x'] + size[ 'width'] return (left, top, right, bottom)
5.獲取整個瀏覽器的截圖。並從內存進行讀取。
def get_screenshot(browser): screenshot = browser.get_screenshot_as_png() f = BytesIO() f.write(screenshot) return Image.open(f)
6.通過對比截圖和瀏覽器寬高的大小,算出換算比例。
由於截圖是有瀏覽器的邊緣的拖拽條,所以瀏覽器的寬度+10px
def get_position_scale(browser,screen_shot): height = browser.execute_script('return document.documentElement.clientHeight') width = browser.execute_script('return document.documentElement.clientWidth') x_scale = screen_shot.size[0] / (width+10) y_scale = screen_shot.size[1] / (height) return (x_scale,y_scale)
7.截取有缺口的滑動圖片:
def get_slideimg_screenshot(screenshot,position,scale): x_scale,y_scale = scale position = [position[0] * x_scale, position[1] * y_scale, position[2] * x_scale, position[3] * y_scale]
return screenshot.crop(position)
8.將原始圖片和有缺口的圖片進行比較:
def compare_pixel(img1,img2,x,y): pixel1 = img1.load()[x,y] pixel2 = img2.load()[x,y] threshold = 50 if abs(pixel1[0]-pixel2[0])<=threshold: if abs(pixel1[1]-pixel2[1])<=threshold: if abs(pixel1[2]-pixel2[2])<=threshold: return True return False def compare(full_img,slice_img): left = 0 for i in range(full_img.size[0]): for j in range(full_img.size[1]): if not compare_pixel(full_img,slice_img,i,j): return i return left
9.計算出滑動的軌跡,其實就是簡單的s = 1/2*a*t*t的簡單公式。這部分代碼,直接用的崔慶才博主的代碼:
def get_track(distance): """ 根據偏移量獲取移動軌跡 :param distance: 偏移量 :return: 移動軌跡 """ # 移動軌跡 track = [] # 當前位移 current = 0 # 減速閾值 mid = distance * 4 / 5 # 計算間隔 t = 0.2 # 初速度 v = 0 while current < distance: if current < mid: # 加速度為正 2 a = 4 else: # 加速度為負 3 a = -3 # 初速度 v0 v0 = v # 當前速度 v = v0 + at v = v0 + a * t # 移動距離 x = v0t + 1/2 * a * t^2 move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t # 當前位移 current += move # 加入軌跡 track.append(round(move)) return track
10.進行移動:
def move_to_gap(browser,slider, tracks): """ 拖動滑塊到缺口處 :param slider: 滑塊 :param tracks: 軌跡 :return: """ ActionChains(browser).click_and_hold(slider).perform() for x in tracks: ActionChains(browser).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform() time.sleep(0.5) ActionChains(browser).release().perform()
以上3-10是定義的功能性函數,放在前面,2是主函數,放在后面。運行即可。也可以將其寫為一個類,使用時更為方便。此處,只是為實現功能,所以就沒有進一步進行規范。