Kernel_wu 快速学习的实践者 python3 破解 geetest（极验）的滑块验证码 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains import PIL.Image as image import time,re, random import requests try: from StringIO import StringIO except ImportError: from io import StringIO #爬虫模拟的浏览器头部信息 agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0' headers = { 'User-Agent': agent } # 根据位置对图片进行合并还原 # filename:图片 # location_list:图片位置 #内部两个图片处理函数的介绍 #crop函数带的参数为(起始点的横坐标，起始点的纵坐标，宽度，高度） #paste函数的参数为(需要修改的图片，粘贴的起始点的横坐标，粘贴的起始点的纵坐标） def get_merge_image(filename,location_list): #打开图片文件 im = image.open(filename) #创建新的图片,大小为260*116 new_im = image.new('RGB', (260,116)) im_list_upper=[] im_list_down=[] # 拷贝图片 for location in location_list: #上面的图片 if location['y']==-58: im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,166))) #下面的图片 if location['y']==0: im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58))) new_im = image.new('RGB', (260,116)) x_offset = 0 #黏贴图片 for im in im_list_upper: new_im.paste(im, (x_offset,0)) x_offset += im.size[0] x_offset = 0 for im in im_list_down: new_im.paste(im, (x_offset,58)) x_offset += im.size[0] return new_im #下载并还原图片 # driver:webdriver # div:图片的div def get_image(driver,div): #找到图片所在的div background_images=driver.find_elements_by_xpath(div) location_list=[] imageurl='' #图片是被CSS按照位移的方式打乱的,我们需要找出这些位移,为后续还原做好准备 for background_image in background_images: location={} #在html里面解析出小图片的url地址，还有长高的数值 location['x']=int(re.findall("background-image: url("(.*)"); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][1]) location['y']=int(re.findall("background-image: url("(.*)"); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][2]) imageurl=re.findall("background-image: url("(.*)"); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][0] location_list.append(location) #替换图片的后缀,获得图片的URL imageurl=imageurl.replace("webp","jpg") #获得图片的名字 imageName = imageurl.split('/')[-1] #获得图片 session = requests.session() r = session.get(imageurl, headers = headers, verify = False) #下载图片 with open(imageName, 'wb') as f: f.write(r.content) f.close() #重新合并还原图片 image=get_merge_image(imageName, location_list) return image #对比RGB值 def is_similar(image1,image2,x,y): pass #获取指定位置的RGB值 pixel1=image1.getpixel((x,y)) pixel2=image2.getpixel((x,y)) for i in range(0,3): # 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置 if abs(pixel1[i]-pixel2[i])>=50: return False return True #计算缺口的位置 def get_diff_location(image1,image2): i=0 # 两张原始图的大小都是相同的260*116 # 那就通过两个for循环依次对比每个像素点的RGB值 # 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置 for i in range(0,260): for j in range(0,116): if is_similar(image1,image2,i,j)==False: return i #根据缺口的位置模拟x轴移动的轨迹 def get_track(length): pass list=[] #间隔通过随机范围函数来获得,每次移动一步或者两步 x=random.randint(1,3) #生成轨迹并保存到list内 while length-x>=5: list.append(x) length=length-x x=random.randint(1,3) #最后五步都是一步步移动 for i in range(length): list.append(1) return list #滑动验证码破解程序 def main(): #打开火狐浏览器 driver = webdriver.Firefox() #用火狐浏览器打开网页 driver.get("http://www.geetest.com/exp_embed") #等待页面的上元素刷新出来 WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_slider_knob gt_show']").is_displayed()) WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_cut_bg gt_show']").is_displayed()) WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_cut_fullbg gt_show']").is_displayed()) #下载图片 image1=get_image(driver, "//div[@class='gt_cut_bg gt_show']/div") image2=get_image(driver, "//div[@class='gt_cut_fullbg gt_show']/div") #计算缺口位置 loc=get_diff_location(image1, image2) #生成x的移动轨迹点 track_list=get_track(loc) #找到滑动的圆球 element=driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_slider_knob gt_show']") location=element.location #获得滑动圆球的高度 y=location['y'] #鼠标点击元素并按住不放 print ("第一步,点击元素") ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform() time.sleep(0.15) print ("第二步，拖动元素") track_string = "" for track in track_list: #不能移动太快,否则会被认为是程序执行 track_string = track_string + "{%d,%d}," % (track, y - 445) #xoffset=track+22:这里的移动位置的值是相对于滑动圆球左上角的相对值，而轨迹变量里的是圆球的中心点，所以要加上圆球长度的一半。 #yoffset=y-445:这里也是一样的。不过要注意的是不同的浏览器渲染出来的结果是不一样的，要保证最终的计算后的值是22，也就是圆球高度的一半 ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=track+22, yoffset=y-445).perform() #间隔时间也通过随机函数来获得,间隔不能太快,否则会被认为是程序执行 time.sleep(random.randint(10,50)/100) print (track_string) #xoffset=21，本质就是向后退一格。这里退了5格是因为圆球的位置和滑动条的左边缘有5格的距离 ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform() time.sleep(0.1) ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform() time.sleep(0.1) ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform() time.sleep(0.1) ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform() time.sleep(0.1) ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform() print ("第三步，释放鼠标") #释放鼠标 ActionChains(driver).release(on_element=element).perform() time.sleep(3) #点击验证 # submit = driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_ajax_tip success']") # print(submit.location) # time.sleep(5) #关闭浏览器,为了演示方便,暂时注释掉. #driver.quit() #主函数入口 if __name__ == '__main__': pass main()