爬虫学习笔记（十九）—— 滑动验证码「建议收藏」

一、概念

滑动验证码也叫行为验证码，比较流行的一种验证码，通过用户的操作行为来完成验证，其中最出名的就是极验。滑动验证码的原理就是使用机器学习中的深度学习技术，根据一些特征来区分是否为正常用户。通过记录用户的滑动速度，还有每一小段时间的瞬时速度，用户鼠标点击情况，以及滑动后的匹配程度来识别。而且，不是说滑动到正确位置就是验证通过，而是根据特征识别来区分是否为真用户，滑到正确位置只是一个必要条件。

二、实现步骤

通过代码来模拟验证码滑动主要有4个步骤：

1. 获取验证码图片，包含缺口图，滑块图，完整图
2. 计算缺口位置，滑块位置，滑块要滑动的距离
3. 通过算法模拟人工移动轨迹
4. 通过selenium模拟操作

（练习网址：https://captcha1.scrape.center/）

2.1、获取验证码图片

首先通过“网页调试工具“观察 缺口图，滑块图，完整图 在源码中的位置

三个canvas标签分别对应了缺口图，滑块图和完整图。接下来，我们要通过修改页面样式来获取这三个图:

1. 让滑块隐藏，截取缺口图;
2. 隐藏缺口图，显示滑块图,截取滑块图;
3. 显示完整图，截取完整图。

注意： 获取完图片记得还原，避免在接下来的操作中出错

2.1.1、获取缺口图

通过修改display属性，隐藏滑块，获取缺口图

代码：

js_hide_slice = 'document.getElementsByClassName("geetest_canvas_slice")[0].style.display="none"'
driver.execute_script(js_hide_slice)
#截取缺口图
gap_imgpath = './gap.png'
driver.find_element_by_class_name('geetest_canvas_bg').screenshot(gap_imgpath)

2.1.2、获取滑块图

通过修改display属性，隐藏缺口图，显示滑块图，截取滑块图

代码：

js_hide_gap = 'document.getElementsByClassName("geetest_canvas_bg")[0].style.display="none"'
js_show_slice = 'document.getElementsByClassName("geetest_canvas_slice")[0].style.display="block"'
driver.execute_script(js_hide_gap+';'+js_show_slice)
#截取滑块图
slice_imgpath='./slice.png'
driver.find_element_by_class_name('geetest_canvas_slice').screenshot(slice_imgpath)

2.1.3、获取完整图

通过修改display属性，获取完整图

代码：

js_show_full = 'document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display="block"'
driver.execute_script(js_show_full)
full_imgpath = './full.png'
driver.find_element_by_class_name('geetest_canvas_fullbg').screenshot(full_imgpath)

2.1.4、完整代码

def get_captcha_img():
    "获取验证码图片"
    #1、隐藏滑块 获取缺口图
    time.sleep(3)
    js_hide_slice = 'document.getElementsByClassName("geetest_canvas_slice")[0].style.display="none"'
    driver.execute_script(js_hide_slice)
        #获取缺口图
    gap_imgpath = './gap.png'
    driver.find_element_by_class_name('geetest_canvas_bg').screenshot(gap_imgpath)

    # 2、隐藏缺口图 获取滑块图
    js_hide_gap = 'document.getElementsByClassName("geetest_canvas_bg")[0].style.display="none"'
    js_show_slice = 'document.getElementsByClassName("geetest_canvas_slice")[0].style.display="block"'
    driver.execute_script(js_hide_gap+';'+js_show_slice)
        #获取滑块图
    slice_imgpath='./slice.png'
    driver.find_element_by_class_name('geetest_canvas_slice').screenshot(slice_imgpath)

    # 3、获取完整图 
    js_show_full = 'document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display="block"'
    driver.execute_script(js_show_full)
    full_imgpath = './full.png'
    driver.find_element_by_class_name('geetest_canvas_fullbg').screenshot(full_imgpath)

    # 4、还原验证码图形
    js_hide_full = 'document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display="none"'
    js_show_gap = 'document.getElementsByClassName("geetest_canvas_bg")[0].style.display="block"'
    driver.execute_script(js_hide_full+';'+js_show_gap)
    return gap_imgpath,slice_imgpath,full_imgpath

2.2、计算缺口位置

通过计算缺口位置与滑块位置的差值，获得滑块要移动的距离

代码：

def get_gapX(gap_imgpath,full_imgpath):
    "获取缺口的位置，缺口左边缘X坐标 "
    gap_img = Image.open(gap_imgpath)
    full_img = Image.open(full_imgpath)
    w,h = gap_img.size
    for x in range(w):
        for y in range(h):
            # 彩色图片，每一个点是一个元组
            gap_rgb = gap_img.getpixel((x,y))
            full_rgb = full_img.getpixel((x,y))
            #比较缺口图与完整图，相同的坐标上的点，求颜色差值
            #相同的颜色通道相减之后的绝对值相加；非缺口的地方差别小，缺口大的色差大
            r = gap_rgb[0]-full_rgb[0]
            g = gap_rgb[1]-full_rgb[1]
            b = gap_rgb[2]-full_rgb[2]
            value = abs(r)+abs(g)+abs(b)
            print((x,y),value)
            if value>120:
                return x

def get_sliceX(slice_imgpath):
    "获取滑块的位置，滑块左边缘X坐标"
    slice_img = Image.open(slice_imgpath)
    w,h = slice_img.size
    #滑块为彩色，其余地方为白色
    for x in range(w):
        for y in range(h):
            rgb = slice_img.getpixel((x,y))
            value = rgb[0] + rgb[1] + rgb[2]   #740
            # print((x,y),value)
            if value < 570:
                return x

def get_distance(gap_imgpath, slice_imgpath, full_imgpath):
    "计算距离"
    gapX = get_gapX(gap_imgpath,full_imgpath)
    sliceX = get_sliceX(slice_imgpath)
    return abs(gapX - sliceX)

2.3、模拟人工移动

通过算法模拟人工移动的轨迹：

• 1、直接根据获取到的距离移动，滑块与缺口能够契合，但是不能通过
• 2、牛顿运动定律模拟人工移动，偶尔有通过，概率低;
• 3、增加随机性模拟人工移动轨迹，通过概率高

2.3.1、直接根据距离移动

def move_slice1(distance):
    "1、直接根据距离移动"
    elem = driver.find_element_by_class_name('geetest_slider_button')
    ActionChains(driver).click_and_hold(elem).perform()
    ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=distance,yoffset=0).perform()
    ActionChains(driver).release(elem).perform()

2.3.2、牛顿运动定律模拟人工移动

拖动时的速度要平滑变化，开始变快，后来变慢，最后可能拖过头然后回拖，则速度可能为负，抛物线只是一种方案，轨迹方案体现拖动滑块时速度变化的理解。

这里要稍微用一点高中的物理知识：

代码实现：

def get_track(distance):
    ''' 获得移动轨迹，模仿人的滑动行为，先匀加速后匀减速匀变速运动基本公式: ①v=v0+at ②s=v0t+0.5at^2 :param distance: 需要移动的距离 :return: 每0.2s移动的距离 '''
    #初速度
    v0 = 0
    #单位时间0.2s
    t = 0.2
    #轨迹列表，每个元素代表0.2s的位移
    tracks = []
    #当前的位移
    current = 0
    #达到mid开始减速
    mid = distance*5/8
    #先滑过一点，最后再反着滑动回来
    distance+=10
    while current<=distance:
    	# 增加运动随机性
    	t = random.randint(1,4)/10
        if current<mid:
            #加速度越小，单位时间的位移越小，模拟的轨迹就越多越详细
            a = random.randint(2,7) #加速运动
        else:
            a = -random.randint(2,6) #减速运动
        #0.2s时间的位移
        s = v0*t + 0.5*a*(t**2)
        #当前位置
        current+=s
        #添加到轨迹列表
        tracks.append(round(s))
        #当前速度，作为下次的初速度
        v0 = v0+a*t
	#反着滑动到大概准确位置 
    for i in range(4):
        tracks.append(-random.randint(1,3))
    return tracks

2.4、selenium 移动滑块

def move_slice1(distance):
	"1、直接根据距离移动"
	elem = driver.find_element_by_class_name('geetest_slider_button')
	ActionChains(driver).click_and_hold(elem).perform()
	ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=distance,yoffset=0).perform()
	ActionChains(driver).release(elem).perform()

def move_slice2(distance):
    "2、牛顿运动定律模拟人工移动"
    elem = driver.find_element_by_class_name('geetest_slider_button')
    ActionChains(driver).click_and_hold(elem).perform()
    tracks = get_track(distance)
    for track in tracks:
        ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track,yoffset=0).perform()
    ActionChains(driver).release(elem).perform()

移动卡顿问题

代码在运行的过程中可能会出现卡顿的问题，解决方法是修改pointer_input.py文件中的DEFAULT_MOVE_DURATION的值，把这个值改小一点，这个值的主要作用是控制花费多少毫秒来完成移动鼠标的动作。

python文件下 Lib\site-packages\selenium\webdriver\common\actions\pointer_input.py

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