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高階Python爬蟲實戰：破解極驗滑動驗證碼

阿新 • • 發佈：2019-01-07

今天給大家帶來的是極驗驗證碼的selenium破解之法，是不是有點小激動呢，小夥伴們等不及了，讓我們趕緊直入主題吧。

虎X網註冊

這次我們是拿虎X開刀，註冊賬號的時候需要滑動圖片到缺口位置，這種驗證碼我們現在也經常遇到，這個就不用詳細介紹了吧 

640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1

針對這種驗證碼我們首先確定了使用selenium模擬滑動破解方式，selenium滑鼠移動點選拖動都比較簡單，那麼問題就在於拖動多少距離，眼睛看起來很直觀，但是程式怎麼獲取呢？利用影象識別......，額，這個只能想想了吧。不如看看網頁原始碼或者請求資訊，看看有沒有有效的資訊。

檢視網頁資訊

滑鼠右鍵點選到圖片上，檢視元素 

640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1

這一瞬間的圖片，還好我二十幾年的麒麟臂沒白練，我們看看元素檢視到的都是什麼東西 640?wx_fmt=png

這看起來有點奇怪哦，有個圖片連結，還有位置資訊，而且還那麼多，先把圖片連結拷貝到瀏覽器裡訪問下看看 

640?wx_fmt=png 

WTF，這是什麼鬼？注意到那個像豬尾巴一樣的6了嗎？還有那個小箭頭，跟上面完整圖片對比一下，發現把箭頭挪動到小6旁邊，豬尾巴就成功了。當然你仔細觀察的話，還有其他的比如文字也是類似。那麼我們可以確認這張圖片應該是被打亂的，如果我們可以把它拼起來，是不是就離計算缺口位置比較近了。現在我們應該要注意到元素檢視裡後面的位置資訊了，那麼多，看起來應該跟這個打亂順序有點關係吧。我們來確認一下。我的想法是這樣子的，既然這個位置和拼圖有關，而且再看我們上面麒麟臂截的圖，我再標記一下 

640?wx_fmt=png

 我們點選檢視元素的時候，瀏覽器會幫我們突出顯示一下，本來我是在圖片上點選檢視的，按照我的想法，它不是應該整張圖片突出顯示一下嗎？看起來好像不是這麼回事，只有那麼一小部分，而且上面還有元素資訊，寬高類名，再回去看看圖3，位置座標裡，前面應該是x軸，後面是y軸，y軸只有58和0，再根據圖2一看，圖片分為上下兩部分，再數一下div的數量，26塊，每一塊寬10x高58。按照這個來算的話，那麼整個圖片的寬就是260，高116，用截圖工具去拉一下圖片的寬高，基本吻合 

640?wx_fmt=gif

接下來就是確定怎麼拼了。這裡很抱歉的告訴大家，豬沒了，等我寫到這裡再去檢視網頁的時候，圖片已經重新整理了。所以接下來的截圖可能不一樣，在這裡提前跟大家說明一下。反正就是找特徵點嘛，每個圖片應該都有的。先隨便找一個特徵點，檢視元素，看它定位到那個div元素那裡，然後再看看後面的位置。基本就是這樣，所以我們找圖片既然和位置有關，那麼我們最好選一些位置明顯的地方，比如中間，或者兩邊。 

640?wx_fmt=png 

這個差不多算中間位置了吧，查那麼一點點無所謂了 

640?wx_fmt=png

我去，這......跟我想的不太一樣呀，再找兩張看看，代表性及其強烈的 

640?wx_fmt=png 

640?wx_fmt=png

640?wx_fmt=png 640?wx_fmt=png

為了防止有人說我水字數，另外兩個角就不截圖了。到這一步可能有人納悶了，為啥？你剛才說圖片寬度260，為什麼座標裡出現了289這樣的座標，這不就是超標了嗎？一開始我也有這樣的疑惑，可能我們看到圖片比實際的小，也許人家在圖片外面還留了邊框呢，我一開始是這麼想的。但是這個座標是前面url裡面的圖片座標，然後我就去看了一下圖4 

640?wx_fmt=gif 

這個圖片盡然比較大，座標問題有答案了，但是這個跟260有什麼關係呢？打亂的圖片比較大，拼好的小，那它是怎麼拼的呢？幸好我們看到了一個比較有用資訊 

640?wx_fmt=png

640?wx_fmt=png

看到這個-1px了嗎？它成功引起了我的注意，因為按照我的想法，如果是從拼圖裡拿出一部分拼成一個完成圖片的話，那麼最左邊拿出來的圖片，應該是從(0,0)，(0,58)，但是我們看到的是(1,0)，(1,58)，y值還是比較符合我們的預期的，第一部分從0開始，高58，第二部分從58開始。但是x值有點問題，按照1作為起點，那第二個應該是11，因為寬度是10，這是確定的，我們找找看

640?wx_fmt=png

是13，難道每一小塊前面都多餘了1個畫素？按照這種的話也應該是12呀，按照這種方式我們繼續找一找剩下的，通過分析我們發現每個小塊+12作為下一個小塊的起點。這樣的話左右各去掉一個畫素，寬度不就是10了嗎？而且每個小塊是12，26個是312，跟我們看到的拼圖大小差不多，說明我們分析的是正確的。按照元素裡提供的座標，取寬度為10的大小即可。接下來分析一下這些座標的意義。

座標分析

分析一下我們圖9到圖12的截圖，首先說圖9，我本來覺得它x、y應該是0，就算不是0，也應該是各位數字吧，結果的y是58，這個算到下半截圖片區域了，x是157，跑中場去了。圖11呢，你的x應該在300左右，y應該100以上吧，結果y是0，到上半段，x是205，在中場偏後，離守門員還遠呢。這是怎麼肥事？不過我們發現了，圖9在元素裡是第一個，圖11在元素裡是最後一個，再結合座標前面的y值全是58，後面的y值全是0，符合我們上半段下半段顛倒的想法了，然後你再分別檢視圖9右邊/圖11左邊的元素就會發現，和元素裡面div的順序一樣。到這裡就差不多了。

總結一下：最終的圖片就是把拼圖，即圖4，按照x=157、y=58、w=10、h=58截取出來，放在上半部分第一個位置，x=145、y=58、w=10、h=58截取出來放在上半部分第二個位置，緊挨著第一個，以此類推，拼成一張整圖。 

640?wx_fmt=png 

這個就是我拼出來的，恩，很好，很不錯嘛小夥子。不過好像哪裡不對，缺口嘞。仔細看看網頁元素 

640?wx_fmt=png原來一個是fullbg，一個是cutbg，這個名字就很有寓意嘛，那就好了，再把cutbg拼一下看看 

640?wx_fmt=png 

這回就對上了。現在的問題就變成怎麼計算缺口位置了

缺口位置

我覺得可能會有計算兩張圖片不同位置的方式吧，度娘來一發，然後獲取了python實戰===用python對比兩張圖片的不同，然後發現了ImageChops.difference這個介面，結果你們知道的，不準確，為啥捏？仔細看拼好的兩張圖，除了缺口還有其他地方不一樣呀。看到圖16缺口後面那個陰影沒，讓我的心裡蒙上了一層陰影，再觀察其他的圖片，基本都有類似的，這可怎麼辦？這在後面還好說，如果是在前面呢，那不就計算到陰影裡去了嘛。如果這個對比有一個容差就好了，我以前用按鍵精靈的時候好像就有這種嘛，這個好不智慧呀。既然它是對比畫素，我直接取畫素對比一下不就得了，而且我還不給它用==，給它一個範圍，如果色差在這個範圍內就算一樣了，這樣不就有容差了嗎？這個缺口一般都非常明顯，而陰影跟背景又很模糊，應該是可行的。思路就是獲取圖片的寬高，然後一個畫素一個畫素的遍歷對比。

色差

這個色差怎麼確定？一種方式就是除錯，這種是比較麻煩的，還有一種方式就是獲取多張圖片，全圖和缺陷圖，然後使用取色工具，取對應位置的顏色值，確定一個大概範圍。距離確定了，下面就是移動了

selenium模擬移動

selenium的模擬操作網上介紹很多，這裡我們只要確認需要哪些介面就行了。 ActionChains方法：

  • movetoelement(to_element) - 滑鼠移動到某個元素

  • clickandhold(on_element =None) - 點選滑鼠左鍵，不鬆開

  • movebyoffset(xoffset，yoffset) - 滑鼠從當前位置移動到某個座標

  • release(on_element = None) - 在某個元素位置鬆開滑鼠左鍵

  • perform() - 執行操作，記住這個很重要，呼叫上面的方法後，一定要執行perform才能真正執行

selenium的操作我就不詳細描述了，這裡用到的都是比較簡單的用法。

原理分析就完了，這一次必須要貼程式碼了，否則可能很多人完成不了，也有利於大家的理解。

（由於篇幅有限，下面為部分程式碼，完整程式碼請關注公眾號“程式設計狗”後回覆“0419”獲取）

  1. # -*- coding: utf-8 -*-

  2. import random

  3. import time, re

  4. from selenium import webdriver

  5. from selenium.common.exceptions importTimeoutException

  6. from selenium.webdriver.common.by importBy

  7. from selenium.webdriver.support.wait importWebDriverWait

  8. from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

  9. from selenium.webdriver.common.action_chains importActionChains

  10. from PIL importImage

  11. import requests

  12. from io importBytesIO

  13. classHuXiu(object):

  14. def __init__(self):

  15.        chrome_option = webdriver.ChromeOptions()

  16. # chrome_option.set_headless()

  17.        self.driver = webdriver.Chrome(executable_path=r"/usr1/webdrivers/chromedriver", chrome_options=chrome_option)

  18.        self.driver.set_window_size(1440, 900)

  19. def visit_index(self):

  20.        self.driver.get("https://www.huxiu.com/")

  21. WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//*[@class="js-register"]')))

  22.        reg_element = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@class="js-register"]')

  23.        reg_element.click()

  24. WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//div[@class="gt_slider_knob gt_show"]')))

  25. # 進入模擬拖動流程

  26.        self.analog_drag()

  27. def analog_drag(self):

  28. #滑鼠移動到拖動按鈕，顯示出拖動圖片

  29.        element = self.driver.find_element_by_xpath('//div[@class="gt_slider_knob gt_show"]')

  30. ActionChains(self.driver).move_to_element(element).perform()

  31.        time.sleep(3)

  32. # 重新整理一下極驗圖片

  33.        element = self.driver.find_element_by_xpath('//a[@class="gt_refresh_button"]')

  34.        element.click()

  35.        time.sleep(1)

  36. # 獲取圖片地址和位置座標列表

  37.        cut_image_url, cut_location = self.get_image_url('//div[@class="gt_cut_bg_slice"]')

  38.        full_image_url, full_location = self.get_image_url('//div[@class="gt_cut_fullbg_slice"]')

  39. # 根據座標拼接圖片

  40.        cut_image = self.mosaic_image(cut_image_url, cut_location)

  41.        full_image = self.mosaic_image(full_image_url, full_location)

  42. # 儲存圖片方便檢視

  43.        cut_image.save("cut.jpg")

  44.        full_image.save("full.jpg")

  45. # 根據兩個圖片計算距離

  46.        distance = self.get_offset_distance(cut_image, full_image)

  47. # 開始移動

  48.        self.start_move(distance)

  49. # 如果出現error

  50. try:

  51. WebDriverWait(self.driver, 5, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//div[@class="gt_ajax_tip gt_error"]')))

  52. print("驗證失敗")

  53. return

  54. exceptTimeoutExceptionas e:

  55. pass

  56. # 判斷是否驗證成功

  57. try:

  58. WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//div[@class="gt_ajax_tip gt_success"]')))

  59. exceptTimeoutException:

  60. print("again times")

  61.            time.sleep(5)

  62. # 失敗後遞迴執行拖動

  63.            self.analog_drag()

  64. else:

  65. # 成功後輸入手機號，傳送驗證碼

  66.            self.register()

  67. # 獲取圖片和位置列表

  68. def get_image_url(self, xpath):

  69.        link = re.compile('background-image: url\("(.*?)"\); background-position: (.*?)px (.*?)px;')

  70.        elements = self.driver.find_elements_by_xpath(xpath)

  71.        image_url = None

  72.        location = list()

  73. for element in elements:

  74.            style = element.get_attribute("style")

  75.            groups = link.search(style)

  76.            url = groups[1]

  77.            x_pos = groups[2]

  78.            y_pos = groups[3]

  79.            location.append((int(x_pos), int(y_pos)))

  80.            image_url = url

  81. return

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