python 滑块验证码 没有原图 自动完成验证

填坑记录 

------------------------2021-05-17：-----------------------------------

坑1：放到服务器（vmware虚拟机）后，报：

pyautogui.FailSafeException: PyAutoGUI fail-safe triggered from mouse moving to a corner of the screen. To disable this fail-safe, set pyautogui.FAILSAFE to False. DISABLING FAIL-SAFE IS NOT RECOMMENDED.

原因：

因为通过mstsc启动远程桌面连接时，被连接的Windows会启动一个会话(Session)。此时你对远程桌面窗口里面的所有操作（鼠标，键盘）将会‘翻译’成TCP包传输过去，被连接的Windows接收到这些包之后，‘还原’命令并且在当前的活动会话上面执行。而当你断开连接时（点X关闭），会话变成断开状态，Windows会自动关闭会话（事实上会话还是在的，只是状态变成断开的），也就导致了所有基于GUI的操作‘失效’了。

解决方案：

新建一个批处理文件，添加以下下代码，断开远程的时候不要直接断开，运行上面的bat断开。就会保持交互状态

for /f "skip=1 tokens=3" %%s in ('query user %USERNAME%') do (
  %windir%System32 scon.exe %%s /dest:console
)

参考：https://www.cnblogs.com/sophia201552/p/13344320.html

坑2：还是在服务器上（虚拟机win server2008），解决了上面的问题后，报：找不到元素

原因：

分析日志发现远程连接上去看到的分辨率（1536*904）和断开连接的分辨率（800*600）不一样，然后使用全屏截图来分析，发现页面产生了滚动条。

解决方案：

尝试方案：开始时希望通过修改屏幕分辨率（QRes.exe）使不产生滚动条（无法执行，报错：没有****模式）

尝试方案：调整坐标，增加计算滚动条（计算太复杂了，调不好，主要是验证码是弹窗到页面中间的，浮动到最上层）

最终方案：在开始计算位置和拖曳前，先滚动到最左边和最上边（这里能这样做的原因是因为滑动验证码是弹窗，滚动时，该弹窗仍然显示在屏幕最中间）
   执行代码：

self.browser.execute_script('window.scrollTo(0, 0);')

------------------------ end 填坑记录 -----------------------------------

遇到过淘宝的滑块验证（只有一个从头到底的滑动），还有类似京东的登录滑块（有缺口的）

1、淘宝的滑块比较简单，直接用selenium的ActionChain（但后来发现淘宝做了模拟浏览器的检测机制，解决要点在怎么扰乱他的检查，这个可以看另一篇文章解决：https://www.cnblogs.com/Denny_Yang/p/14764326.html）

类似这种

 

  

2、类似京东的这种缺口验证码，有两种，一种是前端有暴露原图，另一种是没有暴露原图。暴露原图的要简单一些，没有暴露原图的要引入cv2库来解决

第一种：（实现代码参考：https://www.cnblogs.com/ohahastudy/p/11493971.html）（因为我需要的不是这种所以没有测，但应该比较简单）

（图一）完整初始图

 

（图二）缺失的块图

 

  

（图三）滑块

（图四）原图（没有暴露下面这张原图的，要稍微麻烦点）

注意：稍微好点儿的站点都做了滑动时的速度检测机制，会被判定为机器人行为（如京东）。淘宝做的是直接检测是否是模拟浏览器（你完成拖动后，会报：
哎呀，出错了，点击刷新再来一次(error:9AA9Jd)

这里只贴了没有原图的自动验证代码： 

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-

import requests
import cv2
from PIL import Image
from selenium import webdriver
import pyautogui
from numpy import random
import time


class SliderVerificationCode:

    def __init__(self):
        url = 'https://console.ecapi.cn/user/login'
        self.driver = self.get_url(url, '11111', '222222')

    def get_url(self, url, user, password):
        browser = webdriver.Chrome(executable_path=r'E:pythonGeckoDriverchromedriver.exe')
        browser.get(url)
        browser.maximize_window()
        time.sleep(3)
        user_input = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="username"]')
        pwd_input = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="password"]')
        btn = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="formLogin"]/div[4]/div/div/span/button')
        user_input.send_keys(user)
        pwd_input.send_keys(password)
        btn.click()
        time.sleep(0.5)
        return browser

    def get_image(self):
        time.sleep(3)
        print('frame location:', self.driver.find_element_by_id('tcaptcha_iframe').location)
        self.driver.switch_to.frame('tcaptcha_iframe')
        self.target = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="slideBg"]')
        self.template = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="slideBlock"]')
        self.download_img(self.target.get_attribute('src'), 'target.png')
        self.download_img(self.template.get_attribute('src'), 'temlate.png')

        # 下载下来的原图网页的css有调整尺寸，这样就需要按照网页的尺寸来计算偏移
        self.resize_image('target.png', 'target.png', 341, 195, 'png')
        self.resize_image('temlate.png', 'temlate.png', 68, 68, 'png')

    def resize_image(self, filein, fileout, width, height, type):
        img = Image.open(filein)
        out = img.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)
        # resize image with high-quality
        out.save(fileout, type)

    def download_img(self, img_url, save_name):
        host_referer = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'
        }
        print('download:' + img_url)
        html = requests.get(img_url, headers=host_referer)
        # 图片不是文本文件，以二进制格式写入，所以是html.content
        f = open(save_name, 'wb')
        f.write(html.content)
        f.close()

    def find_pic(self, target='target.png', template='temlate.png'):
        target_rgb = cv2.imread(target)
        target_gray = cv2.cvtColor(target_rgb, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        template_rgb = cv2.imread(template, 0)
        res = cv2.matchTemplate(target_gray, template_rgb, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        value = cv2.minMaxLoc(res)
        # print(value)
        return value[2][0]

    def size(self):
        x = self.find_pic()
        img = cv2.imread('target.png')
        w1 = img.shape[1]
        w2 = self.target.size['width']
        self.offset = int(x * w2 / w1 + 25)  # 这个25没搞清楚为什么是25...
        print(self.offset)

    def drag(self):
        time.sleep(3)
        The_slider = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="tcaptcha_drag_button"]')
        # 780：是验证码弹窗距离浏览器最左边的x轴距离（因为在整个验证码弹窗是个iframe，所以这个元素的x定位是以iframe的来计算的）
        # 284：是y轴的
        x = The_slider.location.get('x') + 780  # 滑块的初始x位置
        y = The_slider.location.get('y') + 284
        print(The_slider.location, ',kw_x = ', x, ',kw_y = ', y)
        xx = self.offset + 780 - 11  # offset=缺口到iframe边框的距离

        pyautogui.moveTo(x, y + 127, duration=0.1)

        pyautogui.mouseDown()

        y += random.randint(9, 19)
        pyautogui.moveTo(x + int(self.offset * random.randint(15, 23) / 20), y, duration=0.28)

        y += random.randint(-9, 0)
        pyautogui.moveTo(x + int(self.offset * random.randint(17, 21) / 20), y, duration=(random.randint(20, 31)) / 100)

        y += random.randint(0, 8)
        pyautogui.moveTo(xx, y, duration=0.3)

        # self.driver.save_screenshot('fullscreen.png')
        print('finally x:{},y:{}'.format(xx, y))

        pyautogui.mouseUp()


if __name__ == '__main__':
    p = SliderVerificationCode()
    p.get_image()
    p.find_pic()
    p.size()
    p.drag()
    print('end')

PPS：用到的额外的插件包括：cv2（仓库名是opencv-python）、numpy

pip install时，如果非常慢，可以通过镜像来安装：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy

安装完后，代码里面有警告，提示找不到引用，这里搞了半天没解决，但代码能正确执行，暂时就没解决了，有解决掉的，烦请告知！

本文源码大部分摘自：https://blog.csdn.net/qq_42899854/article/details/110671815（python实现滑动京东滑块验证码）