python自動化測試之破解滑動驗證碼
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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