Python爬虫中破解验证码识别和弹窗处理

这篇文章将为大家详细讲解有关Python爬虫中破解验证码识别和弹窗处理，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

前言

在我们写爬虫的过程中，目标网站常见的干扰手段就是设置验证码等，本就将基于Selenium实战讲解如何处理弹窗和验证码，爬取的目标网站为某仪器预约平台

可以看到登录所需的验证码构成比较简单，是彩色的标准数字配合简单的背景干扰

因此这里的验证码识别不需要借助人工智能的手段，可直接利用二值法对图片处理后交给谷歌的识别引擎tesseract-OCR即可获得图中的数字。

Python实战

首先导入所需模块

import re# 图片处理from PIL import Image# 文字识别import pytesseract# 浏览器自动化from selenium import webdriverimport time

解决弹出框问题

先尝试打开示例网站

url = 'http://lims.gzzoc.com/client'driver = webdriver.Chrome()driver.get(url)time.sleep(30)

有趣的地方出现了，网站显示了一个我们前面没有看到的弹窗，简单说一下弹窗的知识点，初学者可以将弹出框简单分为alert和非alert

alert式弹出框

alert(message)方法用于显示带有一条指定消息和一个 OK 按钮的警告框

confirm(message)方法用于显示一个带有指定消息和 OK 及取消按钮的对话框

prompt(text,defaultText)方法用于显示可提示用户进行输入的对话框

看一下这个弹出框的js是怎么写的：

看起来似乎是alert式弹出框，那么直接用driver.switch_to.alert吗？先不急

非传统alert式弹出框的处理

弹出框位于div层，跟平常定位方法一样

弹出框是嵌套的iframe层，需要切换iframe

弹出框位于嵌套的handle，需要切换窗口

所以我们对这个弹出框进行元素审查

所以问题实际上很简单，直接定位按钮并点击即可

url = 'http://lims.gzzoc.com/client'driver = webdriver.Chrome()driver.get(url)time.sleep(1)driver.maximize_window() # 最大化窗口driver.find_element_by_xpath("//div[@class='jconfirm-buttons']/button").click()

获取图片位置并截图

二值法处理验证码的简单思路如下：

切割截取验证码所在的图片

转为灰度后二值法将有效信息转为黑，背景和干扰转为白色

处理后的图片交给文字识别引擎

输入返回的结果并提交

切割截取验证码的图片进一步思考解决策略：首先获取网页上图片的css属性，根据size和location算出图片的坐标；然后截屏；最后用这个坐标进一步去处理截屏即可(由于验证码js的特殊性，不能简单获取img的href后下载图片后读取识别，会导致前后不匹配)

img = driver.find_element_by_xpath('//img[@id="valiCode"]')time.sleep(1)location = img.locationsize = img.size# left = location['x']# top = location['y']# right = left + size['width']# bottom = top + size['height']left = 2 * location['x']top = 2 * location['y']right = left + 2 * size['width'] - 10bottom = top + 2 * size['height'] - 10driver.save_screenshot('valicode.png')page_snap_obj = Image.open('valicode.png')image_obj = page_snap_obj.crop((left, top, right, bottom))image_obj.show()

正常情况下直接使用注释的四行代码即可，但不同的电脑不同的浏览器，缩放倍率存在差异，因此如果截取出的图存在偏差这需要考虑乘上倍率系数。最后可以再加减数值进行微调

可以看到图片这成功截取出来了！

验证码图片的进一步处理

这个阈值需要具体用Photoshop或者其他工具尝试，即找到一个像素阈值能够将灰度图片中真实数据和背景干扰分开，本例经测试阈值为205

img = image_obj.convert("L")  # 转灰度图pixdata = img.load()w, h = img.sizethreshold = 205# 遍历所有像素，大于阈值的为黑色for y in range(h):    for x in range(w):        if pixdata[x, y] < threshold:            pixdata[x, y] = 0        else:            pixdata[x, y] = 255

根据像素二值结果重新生成图片

data = img.getdata()w, h = img.sizeblack_point = 0for x in range(1, w - 1):    for y in range(1, h - 1):        mid_pixel = data[w * y + x]        if mid_pixel < 50:            top_pixel = data[w * (y - 1) + x]            left_pixel = data[w * y + (x - 1)]            down_pixel = data[w * (y + 1) + x]            right_pixel = data[w * y + (x + 1)]            if top_pixel < 10:                black_point += 1            if left_pixel < 10:                black_point += 1            if down_pixel < 10:                black_point += 1            if right_pixel < 10:                black_point += 1            if black_point < 1:                img.putpixel((x, y), 255)            black_point = 0img.show()

图像处理前后对比如下

文字识别

将处理后的图片就给谷歌的文字识别引擎就能完成识别

result = pytesseract.image_to_string(img)# 可能存在异常符号，用正则提取其中的数字regex = '\d+'result = ''.join(re.findall(regex, result))print(result)

识别结果如下

提交账号密码、验证码等信息

在处理完验证码之后，现在我们就可以向网站提交账号密码、验证码等登陆所需信息

driver.find_element_by_name('code').send_keys(result)driver.find_element_by_name('userName').send_keys('xxx')driver.find_element_by_name('password').send_keys('xxx')# 最后点击确定driver.find_element_by_xpath("//div[@class='form-group login-input'][3]").click()

需要注意的是，二值法识别验证码成功率不是100%，因此需要考虑到验证码识别错误，需要单击图片更换验证码重新识别，可以将上述代码拆解成多个函数后，用如下循环框架试错

while True:    try:        ...        break    except:        driver.find_element_by_id('valiCode').click()

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