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🍇前言
本篇文章接《获取Chatgpt3.5免费接口文末付代码（过Authorization认证）》，由于上次更新了代码后，对方做了验证，而且验证码有点难识别，真人都有点难看明白，喜欢爬虫类文章的可以订阅我专栏哦
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【Python爬虫项目实战二】Chatgpt还原验证算法-解密某宝伪知网数据接口
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🍍验证码识别的几个方法
🥥百度AI开放平台
在对接之前，我们先看一下识别效果，可见效果一般，存在个别识别不出来，又因为需要付费于是不考虑
🥥Ddddocr
之前在其他项目中，已经介绍过了Dddocr，可以参考我的文章
《Selenium验证码ddddocr识别：带带ddocr》
识别验证码，5行搞定
ocr = ddddocr.DdddOcr()withopen('image.jpg','rb')asf:
img_bytes = f.read()
res = ocr.classification(img_bytes)print(res)
效果和百度一样遇到几个畸形的就直接识别出错，可以看看我的截图
{"msg":"操作成功","img":"","code":200,"captchaEnabled":true,"uuid":"d14f1de7a0b842cfae525f3389d00f86"}
识别结果：9t67
提取结果：9t6
字符串中不包含 +、-、* 或 / 符号
{"msg":"操作成功","img":"","code":200,"captchaEnabled":true,"uuid":"010ed8010fe241c9a8c2e8c0989f9084"}
识别结果：4j4e7
4j4
字符串中不包含 +、-、* 或 / 符号
{"msg":"操作成功","img":"","code":200,"captchaEnabled":true,"uuid":"623dd34830554da49911b2ae75507921"}
识别结果：3t03
3t0
字符串中不包含 +、-、* 或 / 符号
{"msg":"操作成功","img":"","code":200,"captchaEnabled":true,"uuid":"164524dd70e74ae18d3782d7887b8974"}
识别结果：1*37
提取结果：1*3
字符串中包含 +、-、* 或 / 符号
之前识别发现效果不理想，但是在验证码中，存在简单的验证码随机刷新，所以我的做法是：舍弃百度AI通过Ddddocr识别，识别过程中判断
"+、-、*、/"逐步往下获取参数，具体可以往下看
🦑分析验证码位数
在上面的验证码中，都是10内的"+、-、、/“运算，所以只需要匹配”+、-、、/"左右的数字即可
🦑获取验证码接口
def get_captcha():
headers ={'Accept':'application/json, text/plain, */*','Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.9','Connection':'keep-alive','Origin':'https://openmao.panchuang.net','Referer':'https://openmao.panchuang.net/','Sec-Fetch-Dest':'empty','Sec-Fetch-Mode':'cors','Sec-Fetch-Site':'same-site','User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36','sec-ch-ua':'"Google Chrome";v="111", "Not(A:Brand";v="8", "Chromium";v="111"','sec-ch-ua-mobile':'?0','sec-ch-ua-platform':'"Windows"',}
response = requests.get('https://mapi.panchuang.net/api/user/captchaImage', headers=headers)print(response.text)return response.json()
🦑算法识别匹配
将获取到的验证码通过解析base64存放在根目录
def decode_base64_to_img(base64_str):
img_data = base64.b64decode(base64_str)withopen('image.jpg','wb')asf:
f.write(img_data)
img = Image.open('image.jpg')
Ddddocr识别，识别到后进行特征提取，提取完毕逐步分析，如果提取失败反复操作
def verification():
# 验证码识别
ocr = ddddocr.DdddOcr()withopen('image.jpg','rb')asf:
img_bytes = f.read()
res = ocr.classification(img_bytes)print(res)
text = res[:3] # 提取前三位子串
print(text) # 输出：8*4if"+"in text or "-"in text or "*"in text or "/"intext:print("字符串中包含 +、-、* 或 / 符号")
first_char = text[0] # 第一位字符
last_char = text[-1] # 最后一位字符
print("第一位字符：", first_char)print("最后一位字符：", last_char)if"+"intext:
result=int(first_char)+int(last_char)if"-"intext:
result=int(first_char)-int(last_char)if"*"intext:
result=int(first_char)*int(last_char)if"/"intext:
result=int(first_char)/int(last_char)print(f"计算结果为{result}")else:print("字符串中不包含 +、-、* 或 / 符号")
result =get_captcha()
# 转换本地
decode_base64_to_img(result['img'])verification()
最后获得计算数据
🦑请求登陆接口
观察login接口
uuid是和验证码一起获取到的
uuid用于定位图片id，带着计算结果和uuid去login接口请求即可
我将计算出来的uuid和验证码结果，显示出来进行构造，这里注释了请求，因为请求了就显示验证码过期
print(uuid)print(result_num)
json_data ={'username':'****9','password':'*****','loginTypeEnum':'ACCOUNT','code': result_num,'uuid': uuid,}
# response = requests.post('https://mapi.panchuang.net/api/user/login', headers=headers, json=json_data)
# print(response.text)
通过拼接手动填上去验证最后获得token
🍋总结：
以上就是今天的教程，代码审核通过后会放在评论区，该项目现在只是demo仅供提取计算验证码，如果需要Chatgpt3.5接口的可以留言哦，该接口现在用于本人账号对接自动回复，长期互动支持的可以互关哈
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