python 滑块验证码,滑动拼图验证码快速滑动脚本

　　验证码作为自然人机器人的判别工具，广泛应用于各种场景，防止程序被自动化。在传统的字符验证安全已经名存实亡的情况下，各种新的验证码如雨后春笋般出现。今天我想和大家分享一个滑块验证码的Python实现。

　　00-1010初级版滑块拼图验证码补充知识点高级版滑块拼图验证码可以看作是滑块验证码的高级版，其验证机制相对复杂。本节将介绍两种幻灯片拼图验证码：初级版和高级版。

　　滑动拼图验证码初级版本在普通滑块验证码的基础上增加了随机滑动距离，用户需要根据拼图的缝隙位置来决定滑块的滑动位置。下图显示了滑块拼图验证码的初始状态。注意，谜题和缺口还没有显示出来。点击滑块后，会出现拼图和缺口，如下右图所示。然后，该特征将被用于找到谜题和缺口的位置。

　　让我们开始写代码。首先用硒打开网页。代码如下：从selenium导入webdriver

　　浏览器=webdriver。铬合金()

　　URL=r d : \ works \ python _ crawl 1 \ 《Python爬虫（进阶与进通）》代码摘要\2。验证码抓取回来\4。滑动拼图验证码\滑动拼图验证码elementary \index.html

　　Browser.get(url) #用模拟浏览器打开网页

　　然后定位滑块，模拟点击滑块，使拼图和缺口出现。虽然此时点击滑块会显示验证失败，但这是为了帮助我们得到拼图的真实位置和缺口，以计算滑块需要滑动的距离。代码如下：slider=browser . find _ element _ by _ XPath(/*[@ id= slide BTN ])#定位滑块

　　Slider.click() #模拟单击滑块使拼图和缺口出现。

　　Time.sleep(3) #等待3秒

　　然后你需要找到缺口的位置。滑动拼图验证码的初级版本可以直接在网页的源代码中找到。如下图，用元素定位工具选中凹口，在网页源代码中查看凹口的左属性值，即凹口左边缘到整张图片左边缘的距离，这里是135个像素。

　　如下图，用同样的方法查看拼图的左属性值，即从拼图的左边界到整张图片左边界的距离，这里是2个像素。

　　因为拼图的初始左属性值总是2个像素，所以只需要提取gap的左属性值。这里使用正则表达式进行提取，代码如下：

　　进口re

　　Data=browser.page_source #获取网页源代码

　　 div class=slide-box-shadow 。*?left:(。*?)px #写正则表达式

　　Qk _ left=re.findall (p _ qk，data，re.s) #提取gap的左属性值。

　　获取qk_left如下：

　　减去gap和拼图的left属性值，得到滑块需要滑动的距离。代码如下：

　　distance=float(qk _ left[0])-float(2)#使用float()函数将所有数据转换为浮点数(即带小数点的数字)

　　计算结果如下：

　　计算滑动距离后，用第2.3节说明的方法模拟滑动。代码如下：

　　action=web driver . actionchchains(browser)#启动操作链

　　Action.click _ and _ hold(滑块)。perform () #按住滑块。

　　行动。move _ by _ offset (distance，0) #移动滑块，其中distance是之前计算的要滑动的距离，第二个参数0是Y轴方向要移动的距离。因为不需要在Y轴方向移动，所以设置为0。

　　Action.release()。执行()#释放滑块

　　完整的代码如下：

　　#完整的代码如下

　　import time

　　from selenium import webdriver

　　# 1.访问网址

　　browser =webdriver.Chrome()

　　url = rD:\works\python_crawl1\《Python爬虫（进阶与进通）》代码汇总\2.验证码反爬\4.滑动拼图验证码\滑动拼图验证码初级\index.html

　　browser.get(url) #用模拟浏览器打开网页

　　# 2.定位滑块并模拟单击，让缺口显现出来

　　slider = browser.find_element_by_xpath(//*[@id="slideBtn"]) #定位滑块

　　slider.click() # 模拟单击滑块，让拼图和缺口显现出来

　　time.sleep(3) #等待3秒

　　# 3.获得缺口位置

　　data = browser.page_source #获取网页源代码

　　p_qk = <div class="slide-box-shadow".*?left: (.*?)px #编写正则表达式

　　qk_left = re.findall(p_qk,data,re.S) #提取缺口的left属性值

　　print(qk_left)

　　# 4.计算滑块需要滑动的距离

　　distance = float(qk_left[0]) - float(2) #用float()函数将数据都切换为浮点数（即带小数点的数）

　　print(distance)

　　# 5.开始滑动

　　action = webdriver.ActionChains(browser) # 启动动作链

　　action.click_and_hold(slider).perform() #按住滑块

　　action.move_by_offset(distance,0) #移动滑块，其中的260是之前计算出来的需要滑动的距离

　　action.release().perform() #释放滑块

补充知识点

　　如果不希望滑动得太快，可以将滑动距离分为3段，让滑块分3次滑动，每次滑动后等待一定时间，代码如下：

x1 = distance / 3
　　x2 = x1
　　x3 = distance - x1 - x2
　　action.move_by_offset(x1,0)
　　time.sleep(1)
　　action.move_by_offset(x2,0)
　　time.sleep(1)
　　action.move_by_offset(x3,0)
　　time.sleep(1)
　　action.release().perform()

高级版滑动拼图验证码

初级版滑动拼图验证码将拼图和缺口的位置都写在网页源代码中，我们可以直接根据left属性值计算滑动距离，从而通过验证。而高级版滑动拼图验证码将缺口融入背景图，我们无法在网页源代码中找到拼图和缺口的位置，这就为这种验证码的模拟验证增加了不小的难度。
人类是通过对比无缺口的图像和有缺口的图像，从而计算出滑块需要滑动的距离。在命令行窗口中执行命令pip install pillow即可安装PIL库。
首先用Selenium库打开网页，代码如下：

from selenium import webdriver
　　browser = webdriver.Chrome()
　　url = rD:\works\python_crawl1\《Python爬虫（进阶与进通）》代码汇总\2.验证码反爬\4.滑动拼图验证码\滑动拼图验证码高级\index.html
　　browser.get(url) #用模拟浏览器打开网页

　　通过XPath表达式定位验证码原始图片，截图并保存，代码如下：

browser.find_element_by_xpath(//*[@id="jigsawCanvas"]).screenshot(origin.png) #截图无缺口图像

　　截取到的无缺口图像如下图所示：

　　接着模拟单击滑块，会出现缺口，再次截图并保存，代码如下：

slider = browser.find_element_by_xpath(//*[@id="jigsawCircle"]) #定位滑块
　　slider.click() #模拟单击滑块，让图像出现缺口
　　browser.find_element_by_xpath(//*[@id="jigsawCanvas"]).screenshot(after.png) #截取有缺口的图片

　　截取到的有缺口图像如下图所示：

　　可以看到，无缺口图像和有缺口图像知识缺口处不同，其他地方完全相同。对比两幅图像的像素，将不同的像素找出来，就能知道缺口的位置。PIL库提供的ImageChops模块可以对比两幅图像的异同，并给出缺口的位置。通过如下代码从PIL库中导入需要使用的模块：

from PIL import Image,ImageChops

　　用Image模块中的open()函数打开要对比的两张截图，代码如下：

image_a = Image.open(origin.png).convert(RGB)
　　image_b = Image.open(after.png).convert(RGB)

　　接着用ImageChops模块中的difference()函数对比两张截图的像素，并获取不同之处的坐标值（注意，这种验证码的缺口位置每次都会变化，所以每次获得的坐标值也不一样）代码如下：

x = ImageChops.difference(image_a,image_b).getbbox()
　　print(x)

(261, 21, 313, 72)
　　

　　getbbox()函数会以元组的形式返回缺口的一组坐标值。

distance = x[0] #第1个元素为缺口的左边界到图像的左边界的距离
　　distance

　　接着用开发者工具查看白色圆角矩形的left属性值，也就是圆角矩形的左边界到图像的左边界的距离，如下图所示：

　　将前面获取的两个距离相减，就是滑块需要移动的距离。下面来移动滑块，代码如下：

action = webdriver.ActionChains(browser) # 启动动作链
　　action.click_and_hold(slider).perform() #按住滑块
　　action.move_by_offset(distance-10,0) #移动滑块，其中的260是之前计算出来的需要滑动的距离
　　action.release().perform() #释放滑块

　　完整代码如下：

from selenium import webdriver
　　import time
　　from PIL import Image,ImageChops
　　# 1.访问网址
　　browser = webdriver.Chrome()
　　url = rD:\works\python_crawl1\《Python爬虫（进阶与进通）》代码汇总\2.验证码反爬\4.滑动拼图验证码\滑动拼图验证码高级\index.html
　　browser.get(url) #用模拟浏览器打开网页
　　time.sleep(2)
　　# 2.获取无缺口图像
　　browser.find_element_by_xpath(//*[@id="jigsawCanvas"]).screenshot(origin.png) #截图无缺口图像
　　# 3.获取有缺口图像
　　slider = browser.find_element_by_xpath(//*[@id="jigsawCircle"]) #定位滑块
　　slider.click() #模拟单击滑块，让图像出现缺口
　　browser.find_element_by_xpath(//*[@id="jigsawCanvas"]).screenshot(after.png) #截取有缺口的图片
　　# 4.比较两幅图像，获取需要移动的距离
　　image_a = Image.open(origin.png).convert(RGB)
　　image_b = Image.open(after.png).convert(RGB)
　　x = ImageChops.difference(image_a,image_b).getbbox()
　　print(x)
　　distance = x[0] #第1个元素为缺口的左边界到图像的左边界的距离
　　distance
　　# 5.开始滑动
　　action = webdriver.ActionChains(browser) # 启动动作链
　　action.click_and_hold(slider).perform() #按住滑块
　　action.move_by_offset(distance-10,0) #移动滑块，其中的260是之前计算出来的需要滑动的距离
　　action.release().perform() #释放滑块

　　运行结果如下，可以看到成功地通过了验证

　　到此这篇关于Python实现滑块拼图验证码详解的文章就介绍到这了,更多相关Python滑块拼图验证码内容请搜索盛行IT软件开发工作室以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持盛行IT软件开发工作室！

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高级版滑动拼图验证码

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