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
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