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python自動化測試之破解滑動驗證碼

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

在Web自動化測試的過程中,經(jīng)常會被登錄的驗證碼給卡住,不知道如何去通過驗證碼的驗證。
一般的情況下遇到驗證碼我們可以都可以找開發(fā)去幫忙解決,關(guān)閉驗證碼,或者給一個萬能的驗證碼!
那么如果開發(fā)不提供幫助的話,我們自己有沒有辦法來處理這些驗證碼的問題呢?
答案當(dāng)然是有的,常見的驗證碼一般分為兩類,一類是圖文驗證碼,一類是滑動驗證碼!

滑動驗證破解思路

關(guān)于滑動驗證碼破解的思路大體上來講就是以下兩個步驟:

  • 1、獲取滑塊滑動的距離
  • 2、模擬拖動滑塊,通過驗證。

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

下載下來借助于圖像識別的技術(shù),去識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的距離。

案例講解

話不多說,我們先來看一個案例(QQ 空間登錄),QQ 空間登錄案例實現(xiàn)步驟如下:

  • 1、創(chuàng)建一個driver對象,訪問qq登錄頁面
  • 2、輸入賬號密碼
  • 3、點擊登錄
  • 4、模擬滑動驗證 

實現(xiàn)代碼

import time
from selenium import webdriver
from slideVerfication import SlideVerificationCode
 
# 1、創(chuàng)建一個driver對象,訪問qq登錄頁面
browser = webdriver.Chrome()
browser.get("https://qzone.qq.com/")
 
# 2、輸入賬號密碼
# 2.0 點擊切換到登錄的iframe
browser.switch_to.frame('login_frame')
# 2.1 點擊賬號密碼登錄
browser.find_element_by_id('switcher_plogin').click()
# 2.2定位賬號輸入框,輸入賬號
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、點擊登錄
browser.find_element_by_id('login_button').click()
time.sleep(3)
 
# 4、模擬滑動驗證
# 4.1切換到滑動驗證碼的iframe中
tcaptcha = browser.find_element_by_id("tcaptcha_iframe")
browser.switch_to.frame(tcaptcha)
# 4.2 獲取滑動相關(guān)的元素
# 選擇拖動滑塊的節(jié)點
slide_element = browser.find_element_by_id('tcaptcha_drag_thumb')
# 獲取滑塊圖片的節(jié)點
slideBlock_ele = browser.find_element_by_id('slideBlock')
# 獲取缺口背景圖片節(jié)點
slideBg = browser.find_element_by_id('slideBg')
# 4.3計算滑動距離
sc = SlideVerificationCode(save_image=True)
distance = sc.get_element_slide_distance(slideBlock_ele,slideBg)
# 滑動距離誤差校正,滑動距離*圖片在網(wǎng)頁上顯示的縮放比-滑塊相對的初始位置
distance = distance*(280/680) - 22
print("校正后的滑動距離",distance)
# 4.4、進(jìn)行滑動
sc.slide_verification(browser,slide_element,distance=100)

運行效果:

其實關(guān)于這個模塊圖像識別,是借助了第三方的圖像處理模塊來進(jìn)行識別的,python 中有很多現(xiàn)成的用來處理圖片的庫,本文使用的是 opencv-python 來進(jìn)行識別的。slideVerfication 模塊上面用到的兩個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,計算滑塊的距離

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,計算滑塊的距離
 
    該方法只能計算 滑塊和背景圖都是一張完整圖片的場景,
    如果背景圖是通過多張小圖拼接起來的背景圖,
    該方法不適用,請使用get_image_slide_distance這個方法
    :param slider_ele: 滑塊圖片的節(jié)點
    :type slider_ele: WebElement
    :param background_ele: 背景圖的節(jié)點
    :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)
    """
    # 獲取驗證碼的圖片
    slider_url = slider_ele.get_attribute("src")
    background_url = background_ele.get_attribute("src")
    # 下載驗證碼背景圖,滑動圖片
    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

滑動滑塊進(jìn)行驗證

def slide_verification(self, driver, slide_element, distance):
    """
    滑動滑塊進(jìn)行驗證
   
    :param driver: driver對象
    :type driver:webdriver.Chrome
    :param slide_element: 滑塊的元組
    :type slider_ele: WebElement
    :param distance:  滑動的距離
    :type: int
    :return:
    """
    # 獲取滑動前頁面的url地址
    start_url = driver.current_url
    print("需要滑動的距離為:", distance)
    # 根據(jù)滑動距離生成滑動軌跡
    locus = self.get_slide_locus(distance)
    print("生成的滑動軌跡為:{},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
    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實現(xiàn)破解滑動驗證碼的文章就介紹到這了。希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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