python爬虫热点项目—滑块验证码项目（以Bilili为例）

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

初始化请求bilibili的登录页面&模拟输入账号密码有阴影拼图的验证码图片&获取验证码图片比较两个验证码图片获取验证码滑块的偏移量使用偏移值计算移动操作操作滑块按钮，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()

转载于:https://www.cnblogs.com/rrh4869/p/11192297.html

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