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python自動(dòng)化測(cè)試之破解滑動(dòng)驗(yàn)證碼

 更新時(shí)間:2022年07月01日 15:05:50   作者:小旭2021  
這篇文章介紹了python自動(dòng)化破解之破解滑動(dòng)驗(yàn)證碼的解決方案,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)。對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

在Web自動(dòng)化測(cè)試的過(guò)程中,經(jīng)常會(huì)被登錄的驗(yàn)證碼給卡住,不知道如何去通過(guò)驗(yàn)證碼的驗(yàn)證。
一般的情況下遇到驗(yàn)證碼我們可以都可以找開(kāi)發(fā)去幫忙解決,關(guān)閉驗(yàn)證碼,或者給一個(gè)萬(wàn)能的驗(yàn)證碼!
那么如果開(kāi)發(fā)不提供幫助的話,我們自己有沒(méi)有辦法來(lái)處理這些驗(yàn)證碼的問(wèn)題呢?
答案當(dāng)然是有的,常見(jiàn)的驗(yàn)證碼一般分為兩類,一類是圖文驗(yàn)證碼,一類是滑動(dòng)驗(yàn)證碼!

滑動(dòng)驗(yàn)證破解思路

關(guān)于滑動(dòng)驗(yàn)證碼破解的思路大體上來(lái)講就是以下兩個(gè)步驟:

  • 1、獲取滑塊滑動(dòng)的距離
  • 2、模擬拖動(dòng)滑塊,通過(guò)驗(yàn)證。

關(guān)于這種滑動(dòng)的驗(yàn)證碼,滑塊和缺口背景都是分別是一張獨(dú)立的圖片,我們可以把這兩張圖片,

下載下來(lái)借助于圖像識(shí)別的技術(shù),去識(shí)別缺口在背景圖中的位置,然后減去滑塊當(dāng)前所在位置,就可以得出需要滑動(dòng)的距離。

案例講解

話不多說(shuō),我們先來(lái)看一個(gè)案例(QQ 空間登錄),QQ 空間登錄案例實(shí)現(xiàn)步驟如下:

  • 1、創(chuàng)建一個(gè)driver對(duì)象,訪問(wèn)qq登錄頁(yè)面
  • 2、輸入賬號(hào)密碼
  • 3、點(diǎn)擊登錄
  • 4、模擬滑動(dòng)驗(yàn)證 

實(shí)現(xiàn)代碼

import time
from selenium import webdriver
from slideVerfication import SlideVerificationCode
 
# 1、創(chuàng)建一個(gè)driver對(duì)象,訪問(wèn)qq登錄頁(yè)面
browser = webdriver.Chrome()
browser.get("https://qzone.qq.com/")
 
# 2、輸入賬號(hào)密碼
# 2.0 點(diǎn)擊切換到登錄的iframe
browser.switch_to.frame('login_frame')
# 2.1 點(diǎn)擊賬號(hào)密碼登錄
browser.find_element_by_id('switcher_plogin').click()
# 2.2定位賬號(hào)輸入框,輸入賬號(hào)
browser.find_element_by_id("u").send_keys("123456")
# 2.3定位密碼輸入輸入密碼
browser.find_element_by_id("p").send_keys("PYTHON")
# 3、點(diǎn)擊登錄
browser.find_element_by_id('login_button').click()
time.sleep(3)
 
# 4、模擬滑動(dòng)驗(yàn)證
# 4.1切換到滑動(dòng)驗(yàn)證碼的iframe中
tcaptcha = browser.find_element_by_id("tcaptcha_iframe")
browser.switch_to.frame(tcaptcha)
# 4.2 獲取滑動(dòng)相關(guān)的元素
# 選擇拖動(dòng)滑塊的節(jié)點(diǎn)
slide_element = browser.find_element_by_id('tcaptcha_drag_thumb')
# 獲取滑塊圖片的節(jié)點(diǎn)
slideBlock_ele = browser.find_element_by_id('slideBlock')
# 獲取缺口背景圖片節(jié)點(diǎn)
slideBg = browser.find_element_by_id('slideBg')
# 4.3計(jì)算滑動(dòng)距離
sc = SlideVerificationCode(save_image=True)
distance = sc.get_element_slide_distance(slideBlock_ele,slideBg)
# 滑動(dòng)距離誤差校正,滑動(dòng)距離*圖片在網(wǎng)頁(yè)上顯示的縮放比-滑塊相對(duì)的初始位置
distance = distance*(280/680) - 22
print("校正后的滑動(dòng)距離",distance)
# 4.4、進(jìn)行滑動(dòng)
sc.slide_verification(browser,slide_element,distance=100)

運(yùn)行效果:

其實(shí)關(guān)于這個(gè)模塊圖像識(shí)別,是借助了第三方的圖像處理模塊來(lái)進(jìn)行識(shí)別的,python 中有很多現(xiàn)成的用來(lái)處理圖片的庫(kù),本文使用的是 opencv-python 來(lái)進(jìn)行識(shí)別的。slideVerfication 模塊上面用到的兩個(gè)方法的部分參考代碼如下:

根據(jù)傳入滑塊,和背景的節(jié)點(diǎn),計(jì)算滑塊的距離

def get_element_slide_distance(self, slider_ele, background_ele, correct=0):
    """
    根據(jù)傳入滑塊,和背景的節(jié)點(diǎn),計(jì)算滑塊的距離
 
    該方法只能計(jì)算 滑塊和背景圖都是一張完整圖片的場(chǎng)景,
    如果背景圖是通過(guò)多張小圖拼接起來(lái)的背景圖,
    該方法不適用,請(qǐng)使用get_image_slide_distance這個(gè)方法
    :param slider_ele: 滑塊圖片的節(jié)點(diǎn)
    :type slider_ele: WebElement
    :param background_ele: 背景圖的節(jié)點(diǎn)
    :type background_ele:WebElement
    :param correct:滑塊缺口截圖的修正值,默認(rèn)為0,調(diào)試截圖是否正確的情況下才會(huì)用
    :type: int
    :return: 背景圖缺口位置的X軸坐標(biāo)位置(缺口圖片左邊界位置)
    """
    # 獲取驗(yàn)證碼的圖片
    slider_url = slider_ele.get_attribute("src")
    background_url = background_ele.get_attribute("src")
    # 下載驗(yàn)證碼背景圖,滑動(dòng)圖片
    slider = "slider.jpg"
    background = "background.jpg"
    self.onload_save_img(slider_url, slider)
    self.onload_save_img(background_url, background)
    # 讀取進(jìn)行色度圖片,轉(zhuǎn)換為numpy中的數(shù)組類型數(shù)據(jù),
    slider_pic = cv2.imread(slider, 0)
    background_pic = cv2.imread(background, 0)
    # 獲取缺口圖數(shù)組的形狀 -->缺口圖的寬和高
    width, height = slider_pic.shape[::-1]
    # 將處理之后的圖片另存
    slider01 = "slider01.jpg"
    background_01 = "background01.jpg"
    cv2.imwrite(background_01, background_pic)
    cv2.imwrite(slider01, slider_pic)
    # 讀取另存的滑塊圖
    slider_pic = cv2.imread(slider01)
    # 進(jìn)行色彩轉(zhuǎn)換
    slider_pic = cv2.cvtColor(slider_pic, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 獲取色差的絕對(duì)值
    slider_pic = abs(255 - slider_pic)
    # 保存圖片
    cv2.imwrite(slider01, slider_pic)
    # 讀取滑塊
    slider_pic = cv2.imread(slider01)
    # 讀取背景圖
    background_pic = cv2.imread(background_01)
    # 比較兩張圖的重疊區(qū)域
    result = cv2.matchTemplate(slider_pic, background_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    # 獲取圖片的缺口位置
    top, left = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape)
    # 背景圖中的圖片缺口坐標(biāo)位置
    print("當(dāng)前滑塊的缺口位置:", (left, top, left + width, top + height))
    return left

滑動(dòng)滑塊進(jìn)行驗(yàn)證

def slide_verification(self, driver, slide_element, distance):
    """
    滑動(dòng)滑塊進(jìn)行驗(yàn)證
   
    :param driver: driver對(duì)象
    :type driver:webdriver.Chrome
    :param slide_element: 滑塊的元組
    :type slider_ele: WebElement
    :param distance:  滑動(dòng)的距離
    :type: int
    :return:
    """
    # 獲取滑動(dòng)前頁(yè)面的url地址
    start_url = driver.current_url
    print("需要滑動(dòng)的距離為:", distance)
    # 根據(jù)滑動(dòng)距離生成滑動(dòng)軌跡
    locus = self.get_slide_locus(distance)
    print("生成的滑動(dòng)軌跡為:{},軌跡的距離之和為{}".format(locus, distance))
    # 按下鼠標(biāo)左鍵
    ActionChains(driver).click_and_hold(slide_element).perform()
    time.sleep(0.5)
    # 遍歷軌跡進(jìn)行滑動(dòng)
    for loc in locus:
        time.sleep(0.01)
        ActionChains(driver).move_by_offset(loc, random.randint(-5, 5)).perform()
        ActionChains(driver).context_click(slide_element)
    # 釋放鼠標(biāo)
    ActionChains(driver).release(on_element=slide_element).perform()

到此這篇關(guān)于python實(shí)現(xiàn)破解滑動(dòng)驗(yàn)證碼的文章就介紹到這了。希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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