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python selenium模块联合带带弟弟破解滑块验证码

兄弟们肯定在搞爬虫时经常遇到滑块验证码的反爬措施，这苦恼了我几天，好在有dddd和selenium模块助我前行

第一个函数是登录函数，主要就是输入用户名和密码后自动弹出滑块验证码

主要用到selenium模块

导入模块：

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.by import By

知识点：

drive = webdriver.Firefox()

#创建实例，浏览器为火狐

element = driver.find_element(By.XPATH,"这里锁定元素输入xpath路径就行")

#利用By.XPATH锁定元素当然还有By.CLASSNAME、By.ID等等，提供不同元素名锁定元素

element.send_keys("111")

#向锁定的element元素输入111值

element.click()

#点击该元素

如果遇到同一CLASSBNAME有两个元素

可以使用

element = driver.find_elements(By.CLASSNAME)[1]

这样的方式锁定第二个元素位置 注意：element后面有个s 

  1. ​
  2. def login(driver,uname,pwd):
  3.     """
  4.     某系统登录框输入手机号和密码，并点击成功
  5.     """
  6.     driver.get("https://user.xxxx.com/user/ut=1&style=1#/pages/white-hat/login/login")
  7.     # 等待页面加载完成,设置超时停止加载
  8.     try:
  9.         driver.set_page_load_timeout(10)
  10.     except:
  11.         pass
  12.     # 点击同意按钮
  13.     ty = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/form/div[3]/label/span[1]/span")
  14.     ty.click()
  15.     #输入手机号
  16.     phone = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/form/div[1]/div/div[2]/input")
  17.     phone.send_keys(uname)
  18.     #输入密码
  19.     passwd = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/form/div[2]/div/div[2]/input")
  20.     passwd.send_keys(pwd)
  21.     #点击登录
  22.     dl = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/form/div[4]/div/button")
  23.     dl.click()
  25. ​

接下来silder_imgs函数主要是提取出滑动模块的三个图片，主要是为了计算移动距离而准备

  1. def slider_imgs(driver):
  2.     """
  3.     保存每次滑动验证码的三个图片
  4.     """
  5.     #定位背景图元素的位置
  6.     active = True
  7.     while active:
  8.         try:
  9.             time.sleep(1)
  10.             img_element = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas[1]")
  11.             hk_element = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas[2]")
  12.             yt_element = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/canvas")
  13.             active = False
  14.         except:
  15.             continue
  16.     # 执行js 获取改元素的data:url
  17.     img_data_b64 = driver.execute_script("return arguments[0].toDataURL('image/png').substring(22);",img_element)
  18.     hk_data_b64 = driver.execute_script("return arguments[0].toDataURL('image/png').substring(22);",hk_element)
  19.     yt_data_b64 = driver.execute_script("return arguments[0].toDataURL('image/png').substring(22);",yt_element)
  20.     #解码
  21.     img_data = base64.b64decode(img_data_b64)
  22.     hk_data = base64.b64decode(hk_data_b64)
  23.     yt_data = base64.b64decode(yt_data_b64)
  24.     #以二进制保存
  25.     with open("./imgs/bg.png","wb") as f:
  26.         f.write(img_data)
  27.         #print("[*]滑块验证码背景图已保存")
  28.     with open("./imgs/hk.png","wb") as f:
  29.         f.write(hk_data)
  30.         #print("[*]滑块验证码滑块图片已保存")
  31.     with open("./imgs/yt.png","wb") as f:
  32.         f.write(yt_data)
  33.         #print("[*]滑块验证码原图已保存")
  34.     print("[*]保存滑动验证码成功")

提取出来如下图所示，(hk_jg.png是下一个模块处理后的结果，不用管)

计算距离的主要需要图片就是通过hk.png处理后的hk_jg.png和bg.png两个图片

接下来处理hk.png为hk_jg.png

直接传入hk.png这种图片的路径，可以实现将带有白框的图片截取成只有图片的最小方框，例如：

这么多白框的图片变成下图这种

代码实现如下所示

  1. def hk_chuli(hk_img):
  2.     """
  3.     处理滑块图片
  4.     :return:
  5.     """
  6.     image = Image.open(hk_img)  # 打开tiff图像
  7.     ImageArray = np.array(image)
  8.     row = ImageArray.shape[0]
  9.     col = ImageArray.shape[1]
  10.     # 先计算所有图片的裁剪范围，然后再统一裁剪并输出图片
  11.     x_left = row
  12.     x_top = col
  13.     x_right = 0
  14.     x_bottom = 0
  16.     for r in range(row):
  17.         for c in range(col):
  18.             # if ImageArray[row][col][0] < 255 or ImageArray[row][col][0] ==0:
  19.             if ImageArray[r][c][0] < 255 and ImageArray[r][c][0] != 0:  # 外框有个黑色边框，增加条件判断
  20.                 if x_top > r:
  21.                     x_top = r  # 获取最小x_top
  22.                 if x_bottom < r:
  23.                     x_bottom = r  # 获取最大x_bottom
  24.                 if x_left > c:
  25.                     x_left = c  # 获取最小x_left
  26.                 if x_right < c:
  27.                     x_right = c  # 获取最大x_right
  28.     #print(x_left, x_top, x_right, x_bottom)
  29.     cropped = image.crop((x_left - 5, x_top - 5, x_right + 5, x_bottom + 5))  # (left, upper, right, lower)
  30.     cropped.save(r".\imgs\{}.png".format("hk_jg"))
  31.     print("[*]处理滑块图片成功")

现在开始引入带带弟弟（ddddocr）模块计算滑动距离了

模块引用：
import ddddocr

知识点：

det = ddddocr.Dddd0cr(det=False,show_ad=False)

#创建实例

det.slide_match(hk_jg,bgsimple_target=True)

#传入处理好的滑块图片和有缺口的背景图片，实现计算距离，准确度很高，但是可能固定查5左右，要自己调试

  1. def get_len(hk,bg):
  2.     """
  3.     调用ddddocr获取滑动距离
  4.     """
  5.     det = ddddocr.DdddOcr(det=False,ocr=False,show_ad=False)
  6.     with open(hk,"rb") as f:
  7.         hk = f.read()
  8.     with open(bg,"rb") as f:
  9.         bg = f.read()
  11.     res = det.slide_match(hk,bg,simple_target=True)
  12.     return res["target"][0]

下一步就是利用selenium模块拖动滑块元素移动了

具体解释都在代码块里，这里再提一点，由于极验的滑块验证码会检验鼠标轨迹，所以必须模拟人手的鼠标滑动轨迹，所以我搞了一个加速的函数

get_tracks就是加速函数，这个函数各位直接拿去用就行，不用理解，在自动滑动的时候引用就行

  1. def get_tracks(distance):
  2.     """
  3.     拿到移动轨迹，模拟人的滑动行为，先匀加速后匀减速
  4.     匀变速运动基本公式：
  5.     1.v=v₀+at
  6.     2.s=v₀t+1/2*at²
  7.     :param distance:滑块一次性快速移动到某一位置后剩下的距离，进行五等分
  8.     :return:位置/轨迹列表，列表内的一个元素代表0.3s的位移
  9.     """
  10.     v = 0  # 初速度
  11.     t = 0.3  # 单位时间为0.3s来统计轨迹，轨迹即0.3内的位移
  12.     tracks = []  # 位置/轨迹列表，列表内的一个元素代表0.3s的位移
  13.     current = 0  # 当前的位移
  14.     mid = distance * 4 / 5  # 到达mid值开始减速，前4/5匀加速，后1/5匀减速
  15.     while current < distance:
  16.         if current < mid:  # 加速度越小，单位时间内的位移越小，模拟的轨迹就越多越详细
  17.             a = 2
  18.         else:
  19.             a = -3
  20.         v0 = v  # 初速度
  21.         s = v0 * t + 0.5 * a * (t ** 2)  # 0.3s内的位移
  22.         current += s  # 当前的位置
  23.         tracks.append(round(s))  # 添加到轨迹列表
  24.         v = v0 + a * t  # 速度已经达到v，该速度作为下次的初速度
  25.     return tracks  # tracks：[第1个0.3s的移动距离，第2个0.3s的移动距离，......]

滑动函数如下所示

  1. def slider_verification_code(driver,length):
  2.     """
  3.     滑动滑块验证码
  4.     """
  5.     #按住滑块按钮
  6.     silder = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[2]/div[2]")
  7.     # 创建鼠标动态链，
  8.     subiao = ActionChains(driver)
  9.     # 点击指定元素并保持
  10.     subiao.click_and_hold(on_element=silder).perform()
  11.     # 滑动指定单位  xoffset代表水平方向的移动 正数为向右
  12.     subiao.move_to_element_with_offset(to_element=silder,xoffset=15,yoffset=15).perform()
  13.     time.sleep(0.5)
  14.     #使用加速度
  15.     tracks = get_tracks(length-15)
  16.     for track in tracks:
  17.         subiao.move_by_offset(xoffset=track,yoffset=0).perform()
  18.     # 放开鼠标
  19.     time.sleep(1)
  20.     subiao.release().perform()
  21.     #网络不给力情况
  22.     try:
  23.         continue_element = driver.find_element(By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[2]/div[4]/div[3]")
  24.         if continue_element:
  25.             print("[*]出现网络不给力情况，立马开始重试")
  26.             continue_element.click()
  27.             main()
  28.     except:
  29.         pass
  30.     # 没绕过情况
  31.     try:
  32.         #检测滑动验证码是否还存在
  33.         huadon = driver.find_element(By.CLASS_NAME,"geetest_slider_button")
  34.         if huadon:
  35.             # 刷新
  36.             sx = driver.find_element(By.XPATH, "/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[2]/div/a[2]")
  37.             sx.click()
  38.             print("[*]绕过滑动验证码失败，开始下一次尝试\n")
  39.             main()
  40.         try:
  41.         #检测是否出现多次尝试失败情况
  42.             hk_anniu_element = driver.find_element(By.CLASS_NAME,"geetest_slider_button")
  43.         except:
  44.             print("[*]ERROR:多次尝试绕过验证码失败，立马开始重试\n")
  45.             conshi_element = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[2]/div[2]/div[4]/div[3]")
  46.             conshi_element.click()
  47.             time.sleep(2)
  48.             main()
  49.     except:
  50.         print("[*]滑动验证码bypass成功\n")
  51.         pass

破解效果视频如下所示

滑动验证码绕过效果视频

标签： python selenium web安全
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_67289581/article/details/137020217
版权归原作者 网安_秋刀鱼 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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