python抓取网页时处理验证码的方法-创新互联

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这篇文章主要介绍python抓取网页时处理验证码的方法,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

python抓取网页时是如何处理验证码的?下面给大家介绍几种方法:

1、输入式验证码

这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图:

python抓取网页时处理验证码的方法

解决思路:这种是最简单的一种,只要识别出里面的内容,然后填入到输入框中即可。这种识别技术叫OCR,这里我们推荐使用Python的第三方库,tesserocr。对于没有什么背影影响的验证码如图2,直接通过这个库来识别就可以。但是对于有嘈杂的背景的验证码这种,直接识别识别率会很低,遇到这种我们就得需要先处理一下图片,先对图片进行灰度化,然后再进行二值化,再去识别,这样识别率会大大提高。

2、滑动式验证码

这种是将备选碎片直线滑动到正确的位置,如下图:

python抓取网页时处理验证码的方法

解决思路:对于这种验证码就比较复杂一点,但也是有相应的办法。我们直接想到的就是模拟人去拖动验证码的行为,点击按钮,然后看到了缺口的位置,最后把拼图拖到缺口位置处完成验证。

第一步:点击按钮。然后我们发现,在你没有点击按钮的时候那个缺口和拼图是没有出现的,点击后才出现,这为我们找到缺口的位置提供了灵感。

第二步:拖到缺口位置。

我们知道拼图应该拖到缺口处,但是这个距离如果用数值来表示?

通过我们第一步观察到的现象,我们可以找到缺口的位置。这里我们可以比较两张图的像素,设置一个基准值,如果某个位置的差值超过了基准值,那我们就找到了这两张图片不一样的位置,当然我们是从那块拼图的右侧开始并且从左到右,找到第一个不一样的位置时就结束,这是的位置应该是缺口的left,所以我们使用selenium拖到这个位置即可。

这里还有个疑问就是如何能自动的保存这两张图?

这里我们可以先找到这个标签,然后获取它的location和size,然后 top,bottom,left,right = location['y'] ,location['y']+size['height']+ location['x'] + size['width']  ,然后截图,最后抠图填入这四个位置就行。

具体的使用可以查看selenium文档,点击按钮前抠张图,点击后再抠张图。最后拖动的时候要需要模拟人的行为,先加速然后减速。因为这种验证码有行为特征检测,人是不可能做到一直匀速的,否则它就判定为是机器在拖动,这样就无法通过验证了。

3、点击式的图文验证和图标选择

图文验证:通过文字提醒用户点击图中相同字的位置进行验证。

图标选择: 给出一组图片,按要求点击其中一张或者多张。借用万物识别的难度阻挡机器。

这两种原理相似,只不过是一个是给出文字,点击图片中的文字,一个是给出图片,点出内容相同的图片。

这两种没有特别好的方法,只能借助第三方识别接口来识别出相同的内容,推荐一个超级鹰,把验证码发过去,会返回相应的点击坐标。

然后再使用selenium模拟点击即可。具体怎么获取图片和上面方法一样。

4、宫格验证码

 python抓取网页时处理验证码的方法

这种就很棘手,每一次出现的都不一样,但是也会出现一样的。而且拖动顺序都不一样。

但是我们发现不一样的验证码个数是有限的,这里采用模版匹配的方法。我觉得就好像暴力枚举,把所有出现的验证码保存下来,然后挑出不一样的验证码,按照拖动顺序命名,我们从左到右上下到下,设为1,2,3,4。上图的滑动顺序为4,3,2,1,所以我们命名4_3_2_1.png,这里得手动搞。当验证码出现的时候,用我们保存的图片一一枚举,与出现这种比较像素,方法见上面。如果匹配上了,拖动顺序就为4,3,2,1。然后使用selenium模拟即可。

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