上一篇文章写了一个puppeteer的简单入门，出于好奇想了一个问题，puppeteer能破解验证码吗？？？于是，正好就拿前端网来试试（纯粹出于学习）

基本的流程：

1. 打开前端网，点击登录。

2. 填写账号，密码。

3. 点解验证按钮，通过滑动验证，最后成功登陆。

代码实现：

github上可以checkout。

run.js

const puppeteer = require('puppeteer');
const devices = require('puppeteer/DeviceDescriptors');
const iPhone = devices['iPhone 6 Plus'];
let timeout = function (delay) {
     return new Promise((resolve, reject) => {   
           setTimeout(() => {   
                  try {
                      resolve(1)
                  } catch (e) {
                      reject(0)
                   }
           }, delay);
     })
 }

 let page = null
 let btn_position = null
 let times = 0 // 执行重新滑动的次数
 const distanceError = [-10,2,3,5] // 距离误差

 async function run() {
  const browser = await puppeteer.launch({
      headless:false //这里我设置成false主要是为了让大家看到效果，设置为true就不会打开浏览器
  });
  page = await browser.newPage();

  // 1.打开前端网
  await page.emulate(iPhone);
  await page.goto('https://www.qdfuns.com/');
  await timeout(1000);
  
  // 2.打开登录页面
  page.click('a[data-type=login]')
  await timeout(1000);

  // 3.输入账号密码
  page.type('input[data-type=email]','你的账号')
  await timeout(500);
  page.type('input[placeholder=密码]','你的密码')
  await timeout(1000);
  
  // 4.点击验证
  page.click('.geetest_radar_tip')
  await timeout(1000);

  btn_position = await getBtnPosition();

  // 5.滑动
  drag(null)
 }

 /**
  * 计算按钮需要滑动的距离 
  * */ 
 async function calculateDistance() {
  const distance = await page.evaluate(() => {

    // 比较像素,找到缺口的大概位置
    function compare(document) {
      const ctx1 = document.querySelector('.geetest_canvas_fullbg'); // 完成图片
      const ctx2 = document.querySelector('.geetest_canvas_bg');  // 带缺口图片
      const pixelDifference = 30; // 像素差
      let res = []; // 保存像素差较大的x坐标

      // 对比像素
      for(let i=57;i<260;i++){
        for(let j=1;j<160;j++) {
          const imgData1 = ctx1.getContext("2d").getImageData(1*i,1*j,1,1)
          const imgData2 = ctx2.getContext("2d").getImageData(1*i,1*j,1,1)
          const data1 = imgData1.data;
          const data2 = imgData2.data;
          const res1=Math.abs(data1[0]-data2[0]);
          const res2=Math.abs(data1[1]-data2[1]);
          const res3=Math.abs(data1[2]-data2[2]);
              if(!(res1 < pixelDifference && res2 < pixelDifference && res3 < pixelDifference)) {
                if(!res.includes(i)) {
                  res.push(i);
                }
              }  
        }
      }
      // 返回像素差最大值跟最小值，经过调试最小值往左小7像素，最大值往左54像素
      return {min:res[0]-7,max:res[res.length-1]-54}
    }
    return compare(document)
  })
  return distance;
 }

 /**
  * 计算滑块位置
 */
 async function getBtnPosition() {
  const btn_position = await page.evaluate(() => {
    const {clientWidth,clientHeight} = document.querySelector('.geetest_popup_ghost')
    return {btn_left:clientWidth/2-104,btn_top:clientHeight/2+59}
  })
  return btn_position;
 }

 /**
  * 尝试滑动按钮
  * @param distance 滑动距离
  * */  
 async function tryValidation(distance) {
  //将距离拆分成两段，模拟正常人的行为
  const distance1 = distance - 10
  const distance2 = 10

  page.mouse.click(btn_position.btn_left,btn_position.btn_top,{delay:2000})
  page.mouse.down(btn_position.btn_left,btn_position.btn_top)
  page.mouse.move(btn_position.btn_left+distance1,btn_position.btn_top,{steps:30})
  await timeout(800);
  page.mouse.move(btn_position.btn_left+distance1+distance2,btn_position.btn_top,{steps:20})
  await timeout(800);
  page.mouse.up()
  await timeout(4000);
  
  // 判断是否验证成功
  const isSuccess = await page.evaluate(() => {
    return document.querySelector('.geetest_success_radar_tip_content') && document.querySelector('.geetest_success_radar_tip_content').innerHTML
  })
  await timeout(1000);
  // 判断是否需要重新计算距离
  const reDistance = await page.evaluate(() => {
    return document.querySelector('.geetest_result_content') && document.querySelector('.geetest_result_content').innerHTML
  })
  await timeout(1000);
  return {isSuccess:isSuccess==='验证成功',reDistance:reDistance.includes('怪物吃了拼图')}
 }

 /**
  * 拖动滑块
  * @param distance 滑动距离
  * */ 
 async function drag(distance) {
  distance = distance || await calculateDistance();
  const result = await tryValidation(distance.min)
  if(result.isSuccess) {
    await timeout(1000);
    //登录
    console.log('验证成功')
    page.click('#modal-member-login button')
  }else if(result.reDistance) {
    console.log('重新计算滑距离录，重新滑动')
    times = 0
    await drag(null)
  } else {
    if(distanceError[times]){
      times ++
      console.log('重新滑动')
      await drag({min:distance.max,max:distance.max+distanceError[times]})
    } else {
      console.log('滑动失败')
      times = 0
      run()
    }
  }
 }

 run()

package.json

{
  "name": "demo",
  "version": "1.0.0",
  "dependencies": {
    "puppeteer": "^1.0.0"
  }
}

运行

1. 将这个两个文件保存到文件夹下面，终端切换到当前路径下

2. npm i

3. 补上前端网的账号，密码

4. node run

演示

下图演示可以分为四步：

1. 打开登陆页面，输入事先写好的账号密码。

2. 第一次拖动滑块提示“ 被怪兽吃了”，所以重新计算了新的图片的缺口距离。

3. 第二，三次拖动提示 “没正确合拼”，所以重新拖动。

4. 验证成功，登录。

（请将鼠标放到gif上查看演示效果，或者请拖到新窗口打开gif）

说明

1. 滑动验证有三个canvas，其中只需要 classname为 ‘geetest_canvas_fullbg’ 以及 ‘geetest_canvas_bg’ 的进行像素差对比。ps: 前者是完整图片，后者是带缺口的图片。

2. 每个带缺口的图片都有一块误导的阴影，所以对比像素差的时候，计算出的距离分别是误导阴影以及缺口的。因此，滑动距离的取值，我取‘{min:res[0]-7,max:res[res.length-1]-54}’。当缺口比误导阴影靠左时，min（距离最小值）值就是滑动距离，否则就是max（距离最大值）减去滑块宽度。

3. 滑动结果分三种情况：验证成功，被吃了，失败。“被吃了”会重新请求图片，所以重新计算了距离再滑动；“失败”则重新滑动，如果执行4次依然失败，则重新run整个流程。

整个流程大概就是这样，有兴趣的朋友可以交流交流