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第一种：直接请求

点击登录会发送请求，参数看上图

实际提交的参数， 看下图，图中圈出来的基本都是可以找到的，就在请求的 HTML 中。

而 fp 参数和 eid 参数实际是固定的。所以可以直接写死。看到了一个 pubKey ,我觉得看到这个玩意基本都能猜到这是一个 RSA 加密了，加密的就是 密码了，

然后还有一个 seqSid 参数 和 一个 authcode 参数

seqSid 参数是个接口返回的响应内容，全局搜索 _jdtdmap_sessionId 就会找到这个接口。

authcode 这个参数就是滑动之后生成的参数，也是最恶心的一个参数。

authcode 参数来源：

请求 URL：

参数：

响应：validate 就是 authcode

这个请求参数中实际只有 d 参数是最重要的，其他的就比较简单了。

c:  是获取验证码图片时返回的 challenge 参数。  slide/g.html

bg 和 patch 就分别是背景图和缺口形状的图片

识别这个距离的代码，是从网上复制的，忘了是从哪里来的了。

    def test_demo_cv2(self):        """        得到缺口位置        :return:        """        block = cv2.imread("bg.jpg", 0)        template = cv2.imread("patch.jpg", 0)        w, h = template.shape[::-1]        # 二值化后的图片名称        blockName = "block.jpg"        templateName = "template.jpg"        # 将二值化后的图片进行保存        cv2.imwrite(blockName, block)        cv2.imwrite(templateName, template)        block = cv2.imread(blockName)        block = cv2.cvtColor(block, cv2.COLOR_RGB2GRAY)        block = abs(255 - block)        cv2.imwrite(blockName, block)        block = cv2.imread(blockName)        template = cv2.imread(templateName)        # 获取偏移量        result = cv2.matchTemplate(block, template,                                   cv2.TM_CCOEFF_NORMED)  # 查找block在template中的位置，返回result是一个矩阵，是每个点的匹配结果        x, y = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape)        cv2.rectangle(block, (y, x), (y + w, x + h), (7, 249, 151), 2)        cv2.imshow('block', block)        cv2.waitKey(0)        print("x方向的偏移", int(y * 0.4 + 18), 'x:', x, 'y:', y)        return y

但是有时候不准确。

w: 验证码的宽，固定 280

appID: 固定值

product：固定值

scene: 固定值

e: 固定值

s:  全局搜索 _jdtdmap_sessionId

都是页面中值。

最后说一下 d , d 的位置：在 slide.js 中，名字中间有版本号，没写

g 的值

这也就是轨迹了列表了，对轨迹列表进行加密生成了 d 参数

轨迹列表的特点：

    第一组，坐标 x 是固定的

    最后一组 x - 第一组的 x  =  滑动的距离

    y 的值变化很小

生成轨迹的方法很多，但是好像能百度到的都没有什么用了。

生成轨迹列表后，传递参数到加密的函数中，返回加密的参数 d

加密的函数位置：

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