python爬虫21 | 对于b站这样的滑动验证码，不好意思，照样自动识别

今天

要来说说滑动验证码了

大家应该都很熟悉

点击滑块然后移动到图片缺口进行验证

现在越来越多的网站使用这样的验证方式

为的是增加验证码识别的难度

那么

对于这种验证码

应该怎么破呢

接下来就是

学习 python 的正确姿势

打开 b 站的登录页面

https://passport.bilibili.com/login

可以看到登录的时候需要进行滑块验证

按下 F12

进入 Network

看下我们将滑块移到缺口松开之后做了什么提交

可以看到是一个 GET 请求

但是

这请求链接也太特么长了吧

就是比小帅b短了一点点

我们来看看请求的参数是怎么样的

哇靠

gt？

challenge？

w？

这些都是什么鬼参数

还加密了

完全下不了手啊

那么

本篇完

再见

peace

说

你是不是迷恋我？？

好吧

你居然滑到这里来了

说明你还是有点爱小帅b的

小帅b是那种遇到一点困难就放弃的人吗

显然不是

那么接下来才是真的

学习 python 的正确姿势

既然以请求的方式不好弄

我们从它们的源代码入手

看看有什么突破口

回到 b 站的登录页

按下 F12

进入 Element

然后点击滑块出现了图片

定位一下

发现有两个 a 标签

一个 class 是 gt_bg gt_show

一个 class 是 gt_fullbg gt_show

和小帅b想的一样

这个验证码应该是有两张图片

一张是完全的背景图片

一张是缺口的图片

那把这两张图片下载下来对比一下不就行了

打开 a 标签一看

哇靠

一张图片被切割成很多小块

原来这张图片是拼出来的

我们看看原始图片是怎么样的

什么乱七八糟的

再仔细看下源代码

原来是在同一张图片通过偏移量合成了一张完整的图片

background-position: -277px -58px;

厉害厉害

小帅b看了一下缺口的图片也是如此

到这里

我们的第一个思路就是

下载这两张原始图片

然后通过偏移量合成两张真正的图片

背景图

↓变身

缺口图

↓变身

那么怎么做呢？

因为我们还要模拟滑动滑块

所以呢

我们要用到 selenium

打开b站的登录页

然后等到那个滑块显示出来

 # 获取滑块按钮    driver.get(url)    slider = WAIT.until(EC.element_to_be_clickable(        (By.CSS_SELECTOR, "#gc-box > div > div.gt_slider > div.gt_slider_knob.gt_show")))

接下来我们就获取页面的源码

driver.page_source

然后使用 bs 获取两张原始背景图片的 url

    bs = BeautifulSoup(driver.page_source,‘lxml‘)    # 找到背景图片和缺口图片的div    bg_div = bs.find_all(class_=‘gt_cut_bg_slice‘)    fullbg_div = bs.find_all(class_=‘gt_cut_fullbg_slice‘)    # 获取缺口背景图片url    bg_url = re.findall(‘background-image:\surl\("(.*?)"\)‘,bg_div[0].get(‘style‘))    # 获取背景图片url    fullbg_url = re.findall(‘background-image:\surl\("(.*?)"\)‘,fullbg_div[0].get(‘style‘))

拿到了图片地址之后

将图片下载下来

 # 将图片格式存为 jpg 格式    bg_url = bg_url[0].replace(‘webp‘, ‘jpg‘)    fullbg_url = fullbg_url[0].replace(‘webp‘, ‘jpg‘)    # print(bg_url)    # print(fullbg_url)    # 下载图片    bg_image = requests.get(bg_url).content    fullbg_image = requests.get(fullbg_url).content    print(‘完成图片下载‘)

ok

我们已经把两张原始图片下载下来了

那么接下来就是要合成图片了

我们要根据图片的位置来合成

也就是源码中的 background-position

获取每一个小图片的位置

我们可以通过字典的形式来表示这些位置

然后将数据放到列表中

    # 存放每个合成缺口背景图片的位置    bg_location_list = []    # 存放每个合成背景图片的位置    fullbg_location_list = []    for bg in bg_div:        location = {}        location[‘x‘] = int(re.findall(‘background-position:\s(.*?)px\s(.*?)px;‘, bg.get(‘style‘))[0][0])        location[‘y‘] = int(re.findall(‘background-position:\s(.*?)px\s(.*?)px;‘, bg.get(‘style‘))[0][1])        bg_location_list.append(location)    for fullbg in fullbg_div:        location = {}        location[‘x‘] = int(re.findall(‘background-position:\s(.*?)px\s(.*?)px;‘, fullbg.get(‘style‘))[0][0])        location[‘y‘] = int(re.findall(‘background-position:\s(.*?)px\s(.*?)px;‘, fullbg.get(‘style‘))[0][1])        fullbg_location_list.append(location)

那么

现在我们已经有了原始图片

还知道了每个位置应该显示原始图片的什么部分

接下来我们就写一个方法

用来合成图片

    # 写入图片    bg_image_file = BytesIO(bg_image)    fullbg_image_file = BytesIO(fullbg_image)    # 合成图片    bg_Image = mergy_Image(bg_image_file, bg_location_list)    fullbg_Image = mergy_Image(fullbg_image_file, fullbg_location_list)

那么问题又来了

怎么合成啊

我们再看看一开始分析的图片

这里图片被分割成的每一个小图片的尺寸是

10 * 58

所以我们也要将我们刚刚下载的原始图片切割成相应的尺寸大小

而且

这张图片是由上半部分的小图片和下半部分的小图片合成的

所以我们定义两个 list 来装这些小图片

  # 存放上下部分的各个小块    upper_half_list = []    down_half_list = []

然后将原始的图片切割好放进去

image = Image.open(image_file)    # 通过 y 的位置来判断是上半部分还是下半部分,然后切割    for location in location_list:        if location[‘y‘] == -58:            # 间距为10，y：58-116            im = image.crop((abs(location[‘x‘]), 58, abs(location[‘x‘])+10, 116))            upper_half_list.append(im)        if location[‘y‘] == 0:            # 间距为10，y：0-58            im = image.crop((abs(location[‘x‘]), 0, abs(location[‘x‘]) + 10, 58))            down_half_list.append(im)

至此

我们这两个 list 就分别放好了各个切割的图片了

那么接下来就创建一张空白的图片

然后将小图片一张一张（间距为10）的粘贴到空白图片里

这样我们就可以得到一张合成好的图片了

哎

我真是个天才

 # 创建一张大小一样的图片    new_image = Image.new(‘RGB‘, (260, 116))    # 粘贴好上半部分 y坐标是从上到下（0-116）    offset = 0    for im in upper_half_list:        new_image.paste(im, (offset, 0))        offset += 10    # 粘贴好下半部分    offset = 0    for im in down_half_list:        new_image.paste(im, (offset, 58))        offset += 10

那么到现在

我们可以得到网页上显示的那两张图片了

一张完全的图片

一张带缺口的图片

接下来我们就要通过对比这两张图

看看我们要滑动的距离是多远

    # 合成图片    bg_Image = mergy_Image(bg_image_file, bg_location_list)    fullbg_Image = mergy_Image(fullbg_image_file, fullbg_location_list)    # bg_Image.show()    # fullbg_Image.show()    # 计算缺口偏移距离    distance = get_distance(bg_Image, fullbg_Image)    print(‘得到距离：%s‘ % str(distance))

可以通过图片的 RGB 来计算

我们设定一个阈值

如果 r、g、b 大于这个阈值

我们就返回距离

def get_distance(bg_Image, fullbg_Image):    #阈值    threshold = 200    print(bg_Image.size[0])    print(bg_Image.size[1])    for i in range(60, bg_Image.size[0]):        for j in range(bg_Image.size[1]):            bg_pix = bg_Image.getpixel((i, j))            fullbg_pix = fullbg_Image.getpixel((i, j))            r = abs(bg_pix[0] - fullbg_pix[0])            g = abs(bg_pix[1] - fullbg_pix[1])            b = abs(bg_pix[2] - fullbg_pix[2])            if r + g + b > threshold:               return i

现在

我们知道了关键的滑动距离了

激动人心的时刻到了

我们使用 selenium

拿到滑块的元素

然后根据这个距离拖动到缺口位置不就好了么

马上打开 selenium 的文档

看到了这个函数

它可以使用左键点击元素

然后拖动到指定距离

最后释放鼠标左键

挖槽

正合我意

赶紧试一下

knob =  WAIT.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "#gc-box > div > div.gt_slider > div.gt_slider_knob.gt_show")))ActionChains(driver).drag_and_drop_by_offset(knob, distance, 0).perform()

运行一下试试看吧

哇哦你妹哦～

妖怪吃了拼图了

看来直接拖拽是不行的

容易遇到妖怪

毕竟这太快了

就算加藤鹰也没那么快吧

小帅b试着拖完滑块让它睡一下再释放

    ActionChains(driver).click_and_hold(knob).perform()    ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=distance, yoffset=0.1).perform()    time.sleep(0.5)    ActionChains(driver).release(knob).perform()

发现拼图还是特么的被妖怪吃了

后来小帅b发现原来别人也遇到了这样的问题

然后又发现了

有个叫匀速直线运动的东西

什么 加速度

什么 v = v0 + at

什么 s = ½at²

哇

这不是高中的知识点么

瞬间想起小帅b高中的时候在最角落的课桌

此刻往右上方抬起头

45 度角

让我的眼泪划出一条美丽的弧线

什么鬼

回到正题

我们可以使用它来构造一个运动路径

该加速时加速

该减速的时候减速

这样的话就更像人类在滑动滑块了

def get_path(distance):        result = []        current = 0        mid = distance * 4 / 5        t = 0.2        v = 0        while current < (distance - 10):            if current < mid:                a = 2            else:                a = -3            v0 = v            v = v0 + a * t            s = v0 * t + 0.5 * a * t * t            current += s            result.append(round(s))        return result

这次

我们使用这个轨迹来滑动

    knob = WAIT.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "#gc-box > div > div.gt_slider > div.gt_slider_knob.gt_show")))    result = get_path(distance)    ActionChains(driver).click_and_hold(knob).perform()    for x in result:        ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()    time.sleep(0.5)    ActionChains(driver).release(knob).perform() 

好了好了

我们再来运行一下吧

哈哈哈

cool

成功识别了哇

我不管

当然了

成功率不是 100%

可以多调戏它几次

ok

以上就是识别滑动验证码的具体过程了

对于其它大部分的滑动验证码

也是可以使用这招搞定的

由于篇幅有限

源代码我放在了这个公众号后台了

你发送〔滑动〕两个字

就可以获取啦

那

这次本篇就真的完啦

听说你想约我？

peace

相关文章

（小帅b教你三招搞定模拟登录）

（小帅b教你轻松识别图片验证码）

点个在看啊~~（破音）

原文地址：https://www.cnblogs.com/fxxkpython/p/10832248.html