今日内容:     1、破解极验滑动验证     2、BeautifulSoup解析库

1 ''''''  2 '''  3 破解极验滑动验证  4 破解极验滑动验证  5 博客园登录url:  6     https://account.cnblogs.com/signin?returnUrl=https%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2F  7   8 代码逻辑:  9 1、输入用户名与密码，并点击登录 10 2、弹出滑动验证，获取有缺口与完整的图片 11 3、通过像素点进行比对，获取滑动位移距离 12 4、模拟人的行为轨迹 13 5、开始滑动 14      15 ''' 16 from selenium import webdriver  # 用来驱动浏览器的 17 from selenium.webdriver import ActionChains  # 破解滑动验证码的时候用的 可以拖动图片 18 import time 19 from PIL import Image  # pip3 install pillow 20 import random 21  22 # 截图图片函数 23 def cut_image(driver): 24     # 获取整个页面图片，图片名字为'snap.png' 25     driver.save_screenshot('snap.png') 26  27     # 获取滑动小画图 28     image = driver.find_element_by_class_name('geetest_canvas_img') 29     print(image.location) 30     print(image.size) 31  32     # 获取小图片的左上右下的位置 33     left = image.location['x'] 34     top = image.location['y'] 35     right = left + image.size['width'] 36     buttom = top + image.size['height'] 37     print(left, top, right, buttom) 38  39     # 调用open方法打开全屏图片并赋值给image_obj对象 40     image_obj = Image.open('snap.png') 41  42     # 通过image_obj对象对小图片进行截取 43     # box: The crop rectangle, as a (left, upper, right, lower)-tuple. 44     img = image_obj.crop((left, top, right, buttom)) 45     # 打开截取后的小图片 46     # img.show() 47     return img 48  49 # 获取完整图片 50 def get_image1(driver): 51     time.sleep(2) 52  53     # 修改document文档树，把完整图片的display属性修改为block 54     js_code = ''' 55         var x = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display = "block"; 56     ''' 57  58     # 执行js代码 59     driver.execute_script(js_code) 60  61     # 截取图片 62     image = cut_image(driver) 63  64     return image 65  66 # 获取有缺口图片 67 def get_image2(driver): 68     time.sleep(2) 69  70     # 修改document文档树，把完整图片的display属性修改为block 71     js_code = ''' 72         var x = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display = "none"; 73     ''' 74  75     # 执行js代码 76     driver.execute_script(js_code) 77  78     # 截取图片 79     image = cut_image(driver) 80  81     return image 82  83 # 获取滑块滑动距离 84 def get_distance(image1, image2): 85     # 小滑块右侧位置 86     start = 60 87  88     # 像素差 89     num = 60 90     print(image1.size) 91     for x in range(start, image1.size[0]): 92         for y in range(image1.size[1]): 93  94             # 获取image1完整图片每一个坐标的像素点 95             rgb1 = image1.load()[x, y] 96  97             # 获取image2缺口图片每一个坐标的像素点 98             rgb2 = image2.load()[x, y] 99             # (60, 86, 40) (60, 86, 40) rgb100             print(rgb1, rgb2)101 102             # abs获取绝对值， 像素点比较的值103             r = abs(rgb1[0] - rgb2[0])104             g = abs(rgb1[1] - rgb2[1])105             b = abs(rgb1[2] - rgb2[2])106 107             # 如果条件成立，则找到缺口位置108             if not (r < num and g < num and b < num):109                 # 有误差 - 7像素110                 return x - 7111 112 # 模拟人的滑动轨迹113 def get_strck_move(distance):114     distance += 20115 116     '''117     滑动行为轨迹118     加速公式:119         v = v0 + a * t120         121     路程公式:122         s = v0 * t + 0.5 * a * (t ** 2)123     '''124 125     # 初速度126     v0 = 0127 128     # 时间129     t = 0.2130 131     # 位置132     s = 0133 134     # 滑动轨迹列表 向前滑动列表135     move_list = []136 137     # 中间值,作为加减速度的位置138     mid = distance / 5 * 3139 140     # 加减速度列表141     v_list = [1, 2, 3, 4]142 143     # 循环位移144     while s < distance:145         if s < mid:146             # 随机获取一个加速度147             a = v_list[random.randint(0, len(v_list) - 1)]148 149         else:150             # 随机获取一个减速度151             a = -v_list[random.randint(0, len(v_list) - 1)]152 153         '''154         匀加速\减速运行155         v = v0 + a * t156 157         位移:158         s = v * t + 0.5 * a * (t**2)159         '''160         # 获取初始速度161         v = v0162 163         # 路程公式:164         s1 = v * t + 0.5 * a * (t ** 2)165         s1 = round(s1)  # 取整166 167         # 加速公式:168         # v = v0 + a * t169         m_v = v + a * t170 171         # 把当前加/减速度赋值给初始速度，以便下一次计算172         v0 = m_v173 174         # 把位移添加到滑动列表中175         move_list.append(s1)176 177         # 修改滑动初始距离178         s += s1179 180     # 后退列表, 自定义后退滑动轨迹,必须是负值181     back_list = [-1, -1, -2, -3, -2, -1, -1, -2, -3, -2, -1, -1]182 183     return {
   'move_list': move_list, 'back_list': back_list}184 185 def main():186     driver = webdriver.Chrome(r'D:\BaiduNetdiskDownload\chromedriver_win32\chromedriver.exe')187     driver.implicitly_wait(10)188     try:189         driver.get('https://account.cnblogs.com/signin?returnUrl=https%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2F')190 191         # 1、输入用户名与密码，并点击登录192         user_input = driver.find_element_by_id('LoginName')193         user_input.send_keys('_tank_')194         time.sleep(0.2)195 196         pwd_input = driver.find_element_by_id('Password')197         pwd_input.send_keys('k46709394.')198         time.sleep(2)199 200         login_submit = driver.find_element_by_id('submitBtn')201         login_submit.click()202 203         # 2、获取完整的图片204         image1 = get_image1(driver)205 206         # 3、获取有缺口图片207         image2 = get_image2(driver)208 209         # 4、比对两张图片，获取滑动距离210         distance = get_distance(image1, image2)211         print(distance)212 213         # 5、模拟人的滑动轨迹214         move_dict = get_strck_move(distance)215         # 获取前进滑动轨迹216         move_list = move_dict['move_list']217         # 获取后退滑动轨迹218         back_list = move_dict['back_list']219 220         # 6、开始滑动221         move_tag = driver.find_element_by_class_name('geetest_slider_button')222         # 点击摁住滑动按钮223         ActionChains(driver).click_and_hold(move_tag).perform()224 225         # 向前滑动226         for move in move_list:227             ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=move, yoffset=0).perform()228             time.sleep(0.1)229 230         time.sleep(0.1)231 232         # 向后滑动233         for back in back_list:234             ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=back, yoffset=0).perform()235             time.sleep(0.1)236 237         # 制作微妙晃动238         ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=3, yoffset=0).perform()239         ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-3, yoffset=0).perform()240 241         time.sleep(0.1)242 243         # 释放滑动按钮244         ActionChains(driver).release().perform()245 246         time.sleep(100)247 248     finally:249         driver.close()250 251 if __name__ == '__main__':252     main()

1 def get_strck_move(distance): 2     distance += 20 3  4     ''' 5     滑动行为轨迹 6     加速公式: 7         v = v0 + a * t 8  9     路程公式:10         s = v0 * t + 0.5 * a * (t ** 2)11     '''12 13     # 初速度14     v0 = 015 16     # 时间17     t = 0.218 19     # 位置20     s = 021 22     # 滑动轨迹列表 向前滑动列表23     move_list = []24 25     # 中间值,作为加减速度的位置26     mid = distance / 5 * 327 28     # 加减速度列表29     v_list = [1, 2, 3, 4]30 31     # 循环位移32     while s < distance:33         if s < mid:34             # 随机获取一个加速度35             a = v_list[random.randint(0, len(v_list) - 1)]36 37         else:38             # 随机获取一个减速度39             a = -v_list[random.randint(0, len(v_list) - 1)]40 41         '''42         匀加速\减速运行43         v = v0 + a * t44 45         位移:46         s = v * t + 0.5 * a * (t**2)47         '''48         # 获取初始速度49         v = v050 51         # 路程公式:52         s1 = v * t + 0.5 * a * (t ** 2)53         s1 = round(s1)  # 取整54 55         # 加速公式:56         # v = v0 + a * t57         m_v = v + a * t58 59         # 把当前加/减速度赋值给初始速度，以便下一次计算60         v0 = m_v61 62         # 把位移添加到滑动列表中63         move_list.append(s1)64 65         # 修改滑动初始距离66         s += s167 68     # 后退列表, 自定义后退滑动轨迹,必须是负值69     back_list = [-1, -1, -2, -3, -2, -1, -1, -2, -3, -2, -1, -1]70 71     return {
   'move_list': move_list, 'back_list': back_list}