1. 验证码识别
随着爬虫的发展，越来越多的网站开始采用各种各样的措施来反爬虫，其中一个措施便是使用验证码。随着技术的发展，验证码也越来越花里胡哨的了。最开始就是几个数字随机组成的图像验证码，后来加入了英文字母和混淆曲线，或者是人眼都很难识别的数字字母。很多国内网站还出现了中文字符的验证码，使得识别越发困难。
然后又出现了需要我们识别文字，点击与文字相符合的图片，验证码完全正确，验证才能通过。下载的这种交互式验证码越来越多了，如滑动验证码需要滑动拼合滑块才能完成验证，点触验证码需要完全点击正确结果才可以完成验证，另外还有滑动宫格验证码、计算题验证码等。
最让我生气的就是外国的一款邮箱的验证码，freemail邮箱的验证码，随机生成一些图片，让你点击符合标题的图片，这种别说爬虫了，对人为操作都不友好。（满满的怨念）
还有一种外国邮箱tutanota，是一个时钟验证码，我们想要根据上面的时间指针来输入正确的时间。但是被我们公司的大佬自己写的OCR识别出来了，虽然错误率还很高，但是这是一个大的突破。
验证码变得越来越复杂，爬虫的工作也变得愈发艰难，有时候我们必须通过验证码的验证才可以访问页面，本章就专门针对简单的验证码的识别做大概的讲解（难的我也不会）。
1.1 使用百度OCR
tesserocr是很早的一款OCR文字识别技术了，算是过时的东西了。百度OCR中文字识别每天都有限制次数的免费额度，所以我们就用它了（别问，问就是白嫖）。
百度搜索百度ocr，进入官网。
往下翻，直到翻到下图界面。
登录即可，没有账号就注册。
登录成功后，创建应用。
中间内容填的合理就行。
这些内容不能给大家看了，下面的代码中，我会将之用********替换，各位只要根据自己的百度平台的内容修改下即可。
1.2 图形验证码的识别
我们首先识别最简单的以种验证码，即图形验证码。这种验证码最早出现，现在也很常见，一般由4位字母或者数字组成。例如，中国知网的注册页面有类似的验证码，链接为http://my.cnki.net/Register/CommonRegister.aspx。
表单的最后一项就是图形验证码，我们必须完全正确输入图中的字符才可以完成注册。
为了便于实验，我们先将验证码的图片保存到本地。
打开开发者工具，找到验证码元素。验证码元素是一张图片，它的src属性是heckCode.aspx。我们直接打开这个链接即：http://my.cnki.net/Register/CheckCode.aspx ，就可以看到个验证码，右键保存即可将其命名为code.jpg。
这样我们就可以得到一张验证码图片，以供测试识别使用。
接下来新建一个项目，将验证码图片放到项目根目录下，用百度ocr识别该验证码。
from aip import AipOcr import codecs# pip install baidu-aip #读取图片函数 def ocr(path): with open(path,\'rb\') as f: return f.read() def main(): filename = "code.jpg" print("已经收到，正在处理，请稍后....") app_id = \'*********\' api_key = \'********************\' secret_key = \'*******************************\' client = AipOcr(app_id,api_key,secret_key) #读取图片 image = ocr(filename) #进程OCR识别 dict1 = client.general(image) #print(dict1) with codecs.open(filename + ".txt","w","utf-8") as f: for i in dict1["words_result"]: f.write(str(i["words"] + "\r\n")) print ("处理完成") if __name__ == \'__main__\': main()
结果：
结果差强人意，可能是由于验证码内的多余线条干扰了图片的识别。
对于这种情况，我们还需要做一下额外的处理，如转灰度、二值化等操作。
这就需要我们使用到一个新的模块PIL了，我们这里先用，以后我特意出一章关于这个模块的使用。
pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
Looking in indexes: http://pypi.douban.com/simple/
别问为什么安装的是pillow模块，而不是PIL模块，到时候会说明的。
我们可以利用Image对象的convert()方法参数传入L，即可将图片转化为灰度图像。
image = image.convert(\'L\') image.show()
传入1即可将图片进行二值化处理。
我们还可以指定二值化的阔值 上面的方法采用的是默认阔值 127 不过我们不能直接转化原因， 要将原图先转为灰度图像，然后再指定二值化阔值。
from aip import AipOcr import codecsfrom PIL import Image #读取图片函数 def ocr(path): with open(path,\'rb\') as f: return f.read() def main(): print("已经收到，正在处理，请稍后....") app_id = \'**********\' api_key = \'************************\' secret_key = \'***************************\' client = AipOcr(app_id,api_key,secret_key) #读取图片 image = Image.open(\'code.jpg\') image = image.convert(\'L\') threshold = 110 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) image = image.point(table,\'1\') image.save("code.png",\'png\') #读取PIL处理后保存图片函数 image = ocr(\'code.png\') dict1 = client.general(image) with codecs.open(\'code1\' + ".txt", "w", "utf-8") as f: for i in dict1["words_result"]: f.write(str(i["words"] + "\r\n")) print("处理完成") if __name__ == \'__main__\': main()
阔值110时：
阔值125时：
实在是把我弄自闭了，中间的值更加奇怪 ，技术不到家就是这样吧。
然后我又换了几次验证码，结果如下：
终于是成功了一次了，所以这个案例告诉我们，识别不出来，就刷新换下一张，瞎猫总会碰到死耗子。
而在真正的项目中，都会判断是否验证码错误，验证码错误就刷新验证码，重新输入。
遇到那种失败就会跳转界面的，那就只能重启任务了。
1.3 滑动验证码的识别
滑动验证码需要拖动拼合滑块才能完成验证，相对于图形验证码来说识别难度上升了几个等级。制作滑动验证码的公司叫做GEETEST，官网是https://www.geetest.com/。主要验证方式是拖动滑块破解图像。若图像完全拼合，则验证成功，即表单成功提交，否则需要重新验证。
1.3.1 滑动验证码特点
滑动验证码相较于图形验证码来说识别难度更大。现在极验验证码已经更新到3.0版本，对于极验验证码 3.0 版本，我们首先点击按钮进行智能验证。如果验证不通过，则会弹出滑动验证的窗口，拖动滑块拼合图像进行验证。之后三个加密参数会生成，通过表单提交到后台，后台还会进行一次验证。
极验验证码还增加了机器学习的方法来识别拖动轨迹。官方网站的安全防护有如下几点说明：
三角防护之防模拟：恶意程序模仿人类行为轨迹对验证码进行识别。针对模拟，极验验证码拥有超过4000万人机行为样本的海量数据。利用机器学习和神经网络，构建线上线下的多重静态、动态防御模型。识别模拟轨迹，界定人机边界。
三角防护之防伪造：恶意程序通过伪造设备浏览器环境对验证码进行识别。针对伪造，极验验证码利用设备基因技术。深度分析浏览器的实际性能来辨识伪造信息。同时根据伪造事件不断更新黑名单，大幅提高防伪造能力。
三角防护之防暴力：恶意程序短时间内进行密集的攻击，对验证码进行暴力识别。针对暴 力，极验验证码拥有多种验证形态，每一种验证形态都有利用神经网络生成的海蓝图库储 备，每一张图片都是独一无二的，且图库不断更新，极大程度提高了暴力识别的成本。
另外，极验验证码的验证相对于普通验证方式更方便，体验更友好，其官方网站说明如下：
点击一下，验证只需要0.4秒。极验验证码始终专注于去验证化实践，让验证环节不再打断产品本身的交互流程，最终达到优化用户体验和提高用户转化率的效果。
全平台兼容 ，适用各种交互场景。极验验证码兼容所有主流浏览器甚至于古老的IE6，也可以轻松应用在iOS和Android移动端平台，满足各种业务需求，保护网站资源不被滥用和监取。
面向未来，懂科技，更懂人性。极验验证码在保障安全同时不断致力于提升用户体验、精雕细琢的验证面板、流畅顺滑的验证动画效果，让验证过程不再枯燥乏味。
相比一般验证码，极验验证码的验证安全性和易用性有了非常大的提高。
1.3.2 实现思路
对于应用了极验验证码的网站，如果我们直接模拟表单提交，加密参数的构造是个问题，需要分析其加密和校验逻辑，非常的复杂。但是我们如果采用模拟浏览器动作的方式来完成验证，就会变得很简单了。在python中，我们可以使用selenium来模拟人的行为来完成验证、此验证成本相对与直接去识别加密算法少得多。
首先找到一个带有极验验证码的网站，如B站，链接为：https://passport.bilibili.com/login。输入账号密码点击登录，极验验证码就会弹出来。
所以我们这个识别验证案例 完成需要三步：
- 输入账号密码，点击登录
- 识别滑动缺口的位置
- 模拟拖动滑块
第一步操作最简单，我们可以直接用selenium完成。
第二步操作识别缺口的位置比较关键，这里需要用到图像的相关处理方法。首先观察缺口的样子。
缺口的四周边缘又明显的断裂边缘，边缘和边缘周围又明显的区别。我们可以实现一个边缘检测算法来找出缺口的位置。对于极验验证码来说，我们可以利用和原图对比检测的方式来识别缺口的位置，因为在没有滑动滑块之前， 缺口并没有呈现。
我们可以同时获取两张图片。设定一个对比阔值，然后遍历两张图片，找出相同位置像素RGB差距超过此阔值的像素点，那么此像素点的位置就是缺口的位置 。
第三步操作看似简单，但其中的坑比较多。极验验证码增加了机器轨迹识别，匀速移动、随机速度移动等方法都不能通过验证，只有完全模拟人的移动轨迹才可以通过验证。人的移动轨迹一般是先加速后减速，我们需要模拟这个过程才能成功。
有了思路后，我们就用代码来实现极验验证码的识别过程吧。
1.3.3 初始化
我们先初始化一些配置，如selenium对象的初始化及一些参数的配置。
# -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image from time import sleep from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver import ActionChains from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36" } chrome_options = webdriver.ChromeOptions() chrome_options.add_experimental_option(\'w3c\', False) caps = DesiredCapabilities.CHROME caps[\'loggingPrefs\'] = {\'performance\': \'ALL\'} class SliderVerificationCode(object): def __init__(self): # 初始化一些信息 self.left = 60 # 定义一个左边的起点 缺口一般离图片左侧有一定的距离 有一个滑块 self.url = \'https://passport.bilibili.com/login\' self.driver = webdriver.Chrome(desired_capabilities=caps,options=chrome_options) self.wait = WebDriverWait(self.driver, 20) # 设置等待时间20秒 self.phone = "17369251763" #乱输就行 self.passwd = "abcdefg" #乱输就行
phone和passwd就是登录B站的账号和密码。
1.3.4 模拟用户登录
输入账号密码：
def input_name_password(self): # 输入账号密码 self.driver.get(self.url) self.driver.maximize_window() # 窗口最大化 input_name = self.driver.find_element_by_xpath("//input[@id=\'login-username\']") input_pwd = self.driver.find_element_by_xpath("//input[@id=\'login-passwd\']") input_name.send_keys("username") input_pwd.send_keys("passport")
点击登录按钮，等待验证码图片加载
def click_login_button(self): # 点击登录按钮,出现验证码图片 login_btn = self.driver.find_element_by_class_name("btn-login") login_btn.click() sleep(3)
第一步的工作就完成了。
1.3.5 识别缺口
接下来识别缺口的位置，首先获取前后两张比对图片，二者不一致的地方即为缺口。看到网上那些案例，接收到乱序的两张图片，然后用代码拼接起来，麻烦的要死，而且我试了几个，绝大部分是不能运行的，就一个能截图出来的，截出来的图如下：
我只想登录一下，还要我干这么多事，我哭了。
所以我就换了种方法，这个版本的极验验证码应该都可以这样做，代码如下：
def get_geetest_image(self): # 获取验证码图片 gapimg = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, \'geetest_canvas_bg\'))) sleep(2) gapimg.screenshot(r\'./captcha1.png\') # 通过js代码修改标签样式 显示图片2 js = \'var change = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg");change[0].style = "display:block;"\' self.driver.execute_script(js) sleep(2) fullimg = self.wait.until( EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, \'geetest_canvas_slice\'))) fullimg.screenshot(r\'./captcha2.png\') def is_similar(self, image1, image2, x, y): \'\'\'判断两张图片 各个位置的像素是否相同 #image1:带缺口的图片 :param image2: 不带缺口的图片 :param x: 位置x :param y: 位置y :return: (x,y)位置的像素是否相同 \'\'\' # 获取两张图片指定位置的像素点 pixel1 = image1.load()[x, y] pixel2 = image2.load()[x, y] # 设置一个阈值 允许有误差 threshold = 60 # 彩色图 每个位置的像素点有三个通道 if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs( pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold: return True else: return False
截取到的图如下：
比乱序乱序的图舒服多了，而且代码量也少。
1.3.6 模拟拖动滑块
模拟拖动过程不复杂 ，但其中的坑比较多。现在我们只需要调用拖功的相关函数将滑块拖动到对应位置。如果是匀速拖动，极验必然会识别出它是程序的操作，因为人无法做到完全匀速拖动。极验验证码利用机器学习模型，筛选此类数据为机器操作，验证码识别失败。
我们尝试分段模拟将拖动过程划分几段，前段滑块做匀加速运动，后段滑块做匀减速运动， 利用物理学的加速度公式即可完成验证。
滑块滑动的加速度用a来表示，当前速度用表示，初速度用v0表示 ，位移用x表示 ，所需时间用t表示，它们满足如下关系：
x = v0 * t +0.5 * a * t * t
v = v0 + a * t
利用这两个公式可以构造轨迹移动算法，计算出先加速后减速的运动轨迹，代码实现如下：
def get_diff_location(self): # 获取缺口图起点 captcha1 = Image.open(\'captcha1.png\') captcha2 = Image.open(\'captcha2.png\') for x in range(self.left, captcha1.size[0]): # 从左到右 x方向 for y in range(captcha1.size[1]): # 从上到下 y方向 if not self.is_similar(captcha1, captcha2, x, y): return x # 找到缺口的左侧边界 在x方向上的位置 def get_move_track(self, gap): track = [] # 移动轨迹 current = 0 # 当前位移 # 减速阈值 mid = gap * 4 / 5 # 前4/5段加速 后1/5段减速 t = 0.2 # 计算间隔 v = 0 # 初速度 while current < gap: if current < mid: a = 5 # 加速度为+5 else: a = -5 # 加速度为-5 v0 = v # 初速度v0 v = v0 + a * t # 当前速度 move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t # 移动距离 current += move # 当前位移 track.append(round(move)) # 加入轨迹 return track def move_slider(self, track): slider = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, \'.geetest_slider_button\'))) ActionChains(self.driver).click_and_hold(slider).perform() for x in track: # 只有水平方向有运动 按轨迹移动 ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform() sleep(1) ActionChains(self.driver).release().perform() # 松开鼠标
1.3.7 完整代码
# -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image from time import sleep from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver import ActionChains from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36" } chrome_options = webdriver.ChromeOptions() chrome_options.add_experimental_option(\'w3c\', False) caps = DesiredCapabilities.CHROME caps[\'loggingPrefs\'] = {\'performance\': \'ALL\'} class SliderVerificationCode(object): def __init__(self): # 初始化一些信息 self.left = 60 # 定义一个左边的起点 缺口一般离图片左侧有一定的距离 有一个滑块 self.url = \'https://passport.bilibili.com/login\' self.driver = webdriver.Chrome(desired_capabilities=caps,options=chrome_options) self.wait = WebDriverWait(self.driver, 20) # 设置等待时间20秒 self.phone = "17369251763" self.passwd = "abcdefg" def input_name_password(self): # 输入账号密码 self.driver.get(self.url) self.driver.maximize_window() input_name = self.driver.find_element_by_xpath("//input[@id=\'login-username\']") input_pwd = self.driver.find_element_by_xpath("//input[@id=\'login-passwd\']") input_name.send_keys("username") input_pwd.send_keys("passport") sleep(3) def click_login_button(self): # 点击登录按钮,出现验证码图片 login_btn = self.driver.find_element_by_class_name("btn-login") login_btn.click() sleep(3) def get_geetest_image(self): # 获取验证码图片 gapimg = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, \'geetest_canvas_bg\'))) sleep(2) gapimg.screenshot(r\'./captcha1.png\') # 通过js代码修改标签样式 显示图片2 js = \'var change = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg");change[0].style = "display:block;"\' self.driver.execute_script(js) sleep(2) fullimg = self.wait.until( EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, \'geetest_canvas_slice\'))) fullimg.screenshot(r\'./captcha2.png\') def is_similar(self, image1, image2, x, y): \'\'\'判断两张图片 各个位置的像素是否相同 #image1:带缺口的图片 :param image2: 不带缺口的图片 :param x: 位置x :param y: 位置y :return: (x,y)位置的像素是否相同 \'\'\' # 获取两张图片指定位置的像素点 pixel1 = image1.load()[x, y] pixel2 = image2.load()[x, y] # 设置一个阈值 允许有误差 threshold = 60 # 彩色图 每个位置的像素点有三个通道 if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs( pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold: return True else: return False def get_diff_location(self): # 获取缺口图起点 captcha1 = Image.open(\'captcha1.png\') captcha2 = Image.open(\'captcha2.png\') for x in range(self.left, captcha1.size[0]): # 从左到右 x方向 for y in range(captcha1.size[1]): # 从上到下 y方向 if not self.is_similar(captcha1, captcha2, x, y): return x # 找到缺口的左侧边界 在x方向上的位置 def get_move_track(self, gap): track = [] # 移动轨迹 current = 0 # 当前位移 # 减速阈值 mid = gap * 4 / 5 # 前4/5段加速 后1/5段减速 t = 0.2 # 计算间隔 v = 0 # 初速度 while current < gap: if current < mid: a = 5 # 加速度为+5 else: a = -5 # 加速度为-5 v0 = v # 初速度v0 v = v0 + a * t # 当前速度 move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t # 移动距离 current += move # 当前位移 track.append(round(move)) # 加入轨迹 return track def move_slider(self, track): slider = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, \'.geetest_slider_button\'))) ActionChains(self.driver).click_and_hold(slider).perform() for x in track: # 只有水平方向有运动 按轨迹移动 ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()
sleep(0.2) sleep(1) ActionChains(self.driver).release().perform() # 松开鼠标 def main(self): self.input_name_password() self.click_login_button() self.get_geetest_image() gap = self.get_diff_location() # 缺口左起点位置 gap = gap - 6 # 减去滑块左侧距离图片左侧在x方向上的距离 即为滑块实际要移动的距离 track = self.get_move_track(gap) self.move_slider(track) if __name__ == "__main__": springAutumn = SliderVerificationCode() springAutumn.main()