通过selenium突破极验验证实现登录

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通过selenium突破极验验证实现登录

笔者是一名初入Python爬虫的小白,通过书籍(静觅大神出的书籍)的方式学了下突破验证的方式实现模拟登录有此类型的应用的知识。该方法不涉及任何商业关系,如果有违规行为麻烦联系下笔者

实现的步骤分为3步:

  • 1.使应用出现验证的完整图片和带有缺口的图片
  • 2.识别缺口的位置
  • 3.模拟拖动滑块至缺口处,完成验证

引入相关的库

from selenium import webdriver;
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait;
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC;
from selenium.webdriver.common.by import By;
from selenium.webdriver import ActionChains;
import time;
from PIL import Image;
from io import BytesIO;
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我们定义一个类来实现相关的操作并且定义一些配置

EMAIL='xxx'  #账号
PASSWORD='xxx'  #密码(只是简单的处理)
BORDER=6; #开始滑动的小块与左边缘的距离
INIT_LEFT=60; #开始从X轴方向即x=60开始检测缺口的位置
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class GrackGeetest(object):
    
    def __init__(self):
        #这边我们开始定义一些相关的参数信息(我们用登录极验官网来做例子,其它的方式类似)
        self.url='https://auth.geetest.com/login/';
        self.browser=webdriver.Chrome();
        self.wait=WebDriverWait(self.browser,20);
        self.email=EMAIL;
        self.password=PASSWORD;
        

#实现步骤1相关方法:
    def getGeetestButton(self): 
        #获取点击可以使现验证图出现的按钮节点元素并返回
        button=self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME,'geetest_radar_tip')));
        return button;
    
    #获取验证图在网页中的位置并以元组的方式返回
    def getImagePosition(self):
        geetestImage=self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'geetest_canvas_img')));
        time.sleep(2);
        location=geetestImage.location;
        size=geetestImage.size;
        top,bottom,left,right=location['y'],location['y']+size['height'],location['x'],location['x']+size['width'];
        return (top,bottom,left,right);
    
    #截取当前页面
    def getChromePage(self):
        pageShot=self.browser.get_screenshot_as_png();
        pageShot=Image.open(BytesIO(pageShot));
        return pageShot;
    
    #从网页中截取该验证图片并返回
    def getGeetestImage(self,name='geetest.png'):
        top,bottom,left,right=self.getImagePosition();
        #截取当前页面的图片
        pageShot=self.getChromePage();
        #截取其中出现的验证图的位置
        captchaImage=pageShot.crop((left,top,right,bottom));
        captchaImage.save(name);#保存到当前的文件夹中
        return captchaImage;
    
#实现步骤2相关方法:识别缺口位置
    def getSlider(self):
        #获取可拖动的滑块对象
        slider=self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME,'geetest_slider_button')));
        return slider;
    
    #通过对比2张图的像素点的差距得出缺口位置
    def getGap(self,image1,image2):
        left=60; 
        #size[0]->width,size[1]->height
        for i in range(left,image1.size[0]):
            for j in range(image1.size[1]):
                if not self.isPixelEqual(image1,image2,i,j):
                    #因为小滑块和缺口是同一条水平线上的所以就只取x轴方向上的值
                    left=i;
                    return left;
        return left;
        
    
    def isPixelEqual(self,image1,image2,x,y):
        #判断2个像素是否相同
        pixel1=image1.load()[x,y]; #pixel1,pixel2为rgb值,是一个元组
        pixel2=image2.load()[x,y];
        #阀值当超出这个阀值的时候则证明这2个像素点不匹配,为缺口的左上角的像素点
        threshold=60;
        if abs(pixel1[0]-pixel2[0])<threshold and abs(pixel1[1]-pixel2[1])<threshold and abs(pixel1[2]-pixel2[2])<threshold :
            return True;
        else:
            return False;
    
    #步骤三相关方法:最关键的一步也是突破极验验证机器学习算法的一步
    #采用物理中物体的分阶段改变加速度的方式,这里采用先加速后减速的方式
    #公式 x=v0*t+1/2*a*t*t  v=v0+a*t
        
    def getTrack(self,distance):
        #distance偏移量
        #移动轨迹
        tranck=[];
        #当前位移
        current=0;
        #开始减速的阀值
        mid=distance*4/5;
        #计算间隔
        t=0.2;
        #初速度
        v=0;
        while current<distance:
            if current<mid:
                a=2;
            else:
                #开始减速
                a=-3;
            #初速度
            v0=v;
            #当前速度
            v=v0+a*t;
            #位移
            move=v0*t+1/2*a*t*t;
            #当前位移
            current+=move;
            #加入轨迹
            track.append(round(move));
        return track; 
            
    #按照运动轨迹移动滑块
    def moveToGap(self,slider,tracks):
        #拖动滑块到缺口处
        ActionChains(self.browser).click_and_hold(slider).perform();
        for x in tracks:
            ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=x,yoffset=0).perform();
        time.sleep(0.5);
        ActionChains(self.browser).release().perform();
            
    #最后模拟点击登录应用就行了
    def login(self):
        button=self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR,'#base > div.content-outter > div > div > div:nth-child(3) > div > form > div:nth-child(5) > div > button')));
        button.click();
        time.sleep(10);
    
    
    #接下来直接实现通过一个方法将这整个过程连接起来
    def sendUserAndPassword(self):
        self.browser.get(self.url);
        #通过类选择器,我是直接在浏览器那边复制过来的,所以比较长,可以通过其它方式得到该元素(右键那个网页元素就有一些选择可以看看哈)
        email=self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#base > div.content-outter > div > div > div:nth-child(3) > div > form > div:nth-child(1) > div > div.ivu-input-wrapper.ivu-input-type.ivu-input-group.ivu-input-group-with-prepend > input')));
        password=self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#base > div.content-outter > div > div > div:nth-child(3) > div > form > div:nth-child(2) > div > div.ivu-input-wrapper.ivu-input-type.ivu-input-group.ivu-input-group-with-prepend > input')));
        email.send_keys(self.email);
        password.send_keys(self.password);
    
    
    
    
    def doVerifyLogin(self):
    #步骤1:
    
        #输入账号密码
        self.sendUserAndPassword();
        #点击验证按钮
        verifyButton=self.getGeetestButton();
        verifyButton.click();
        #开始获取2张验证图
        image1=self.getGeetestImage('geetest1.png');
        #点击小滑块得到有缺口的验证图
        slider=self.getSlider();
        slider.click();
        #获取带缺口的验证图
        image2=self.getGeetestImage('geetest2.png');
    
    #步骤2:
        #获取缺口位置
        gap=self.getGap(image1,image2);
        #缺口的位置需要减去那个小滑块与左边那一小段距离
        gap-=BORDER;
    
    #步骤3:
        #移动轨迹
        track=self.getTrack();
        #拖动滑块
        self.moveToGap(slider,track);
        #最后判断是否成功了,不成功就重新操作这一过程
        try:
            success = self.wait.until(
                EC.text_to_be_present_in_element((By.CLASS_NAME, 'geetest_success_radar_tip_content'), '验证成功'))
            print(success)
            # 失败后重试
            if not success:
                self.doVerifyLogin()
            else:
                self.login()
        except:
            self.doVerifyLogin();
    
    if __name__ == '__main__':
        crack = GrackGeetest();
        crack.doVerifyLogin();
复制代码

以上就是完整的代码了,同时需要安装ChromeDriver,安装的具体过程找下搜索引擎问问

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后端
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