抖音出现滑块验证怎么办,抖音滑动验证
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Tik Tok s _ v _ web _ id参数的生成、分析与实现：win10Python3.9运行环境下的s_v_web_id分析：s_v_web_id的作用：滑块后的s _ v _ web _ id参数可以在web中使用，实现免签名验证。
s_v_web_id的生成：验证码中间页面html中的fp参数为s_v_web_id。
这里就不赘述了。可以参考老的文章：s_v_web_id简介。
生成方案：
Python selenium自动化滑块。
RPC远程调用自动，验证滑块
这两种方案的前提都是页面上必须出现一个滑块(之前搜索视频会强制滑块勾选)，具体的滑块的传递方法老已经分享过了。
现在网页端应该有更新了。现在搜索页面只有点击验证，视频和用户页面没有强制滑动条验证。没有办法通过清除cookie或打开traceless来触发滑块。经过几天的分析，我们制定了以下方案。
最新解决方案：
用js生成slider s_v_web_id
生成验证参数并进行验证
经过验证，可以正常使用。
2022-8-6更新：当前网络不稳定，请稍后再试。
问题：下载验证码图片出错：当前网络不稳定，请稍后再试。
解决方案：将参数app_name添加到请求参数：
用js生成slider s_v_web_id
函数create_s_v_web_id() {
var e= 0123456789 abcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyz 。拆分(“”)
，t=长度
，n=(新日期)。getTime()。toString(36)
，r=[]；
r[8]=r[13]=r[18]=r[23]=_ ，
r[14]= 4 ；
for (var o，I=0；我我)
r[i] (o=0 Math.random() * t，
r[i]=e[19==i？3o 8:o])；
return verify_ n _ r.join( )
}
此方法生成的s_v_web_id不能用于收集评论。用于评论验证的s_v_web_id需要从页面上取下，然后按住滑块。再次感谢老@李希。
def calculate_distance(self，pic1_path，pic2_path):
计算滑块到槽口的距离。
img 1=self . clear _ white(pic 1 _ path)
img1=cv2.cvtColor(img1，cv2。彩色_ RGB 2灰色)
slide=cv2。Canny(img1，100，200)
img2=cv2.imread(pic2_path，0)
back=cv2。Canny(img2，100，200)
slide_pic=cv2.cvtColor(slide，cv2。COLOR_GRAY2RGB)
back_pic=cv2.cvtColor(back，cv2。COLOR_GRAY2RGB)
x，y=self . template _ match(slide _ pic，back_pic)
dis _ x=int((x ^ 5)*(340/552))
dis_y=int(y * (340/552))
返回dis_x，dis_y
定义获取轨迹(自身，距离，_y):
获取轨迹参数
tracks=list()
y，v，t，电流=0，0，1，0
mid=距离* 3/4
exceed=random.randint(40，90)
z=random.randint(30，150)
当前时间(超出距离):
如果当前mid/2:
a=2
elif当前mid:
a=3
否则：
a=-3
a /=2
v0=v
s=v0 * t 0.5 * a * (t * t)
当前值=整数(秒)
v=v0 a * t
y=random.randint(-3，3)
z=z random.randint(5，10)
tracks.append([min(当前，(超出的距离))，y，z])
当超过0:
exceed -=random.randint(0，5)
y=random.randint(-3，3)
z=z random.randint(5，9)
tracks.append([min(当前，(超出的距离))，y，z])
tr=[]
对于I，x in enumerate(曲目):
tr.append({
x: x[0]，
y: _y，
“相对时间”:x[2]
返回tr
生成验证参数并进行验证
CaptchaBody需要js生成
def captcha_verify(self，s_v_web_id，captchaBody):
URL= ahr 0 CHM 6 ly 92 zxjpznkuc 25 zc2 rlmnvbs 9 jyxb 0y 2 hhl 3 zlcmlmeq==
params={
操作系统类型: 2 ，
fp: s_v_web_id，
子类型:幻灯片，
数据={
captchaBody: captchaBody
r=自我。_parse_url(url=url，params=params，data=json.dumps(data))
return r.json()
识别率和成功率还是可以的。
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