python selenium模块联合带带弟弟破解滑块验证码，2024年最新字节跳动上千道精选面试题还不刷起来

拒绝戎余

1304人浏览 · 2024-04-17 14:46:52

拒绝戎余 · 2024-04-17 14:46:52 发布

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

正文

from selenium.webdriver.common.by import By

知识点：

drive = webdriver.Firefox()

#创建实例，浏览器为火狐

element = driver.find_element(By.XPATH,“这里锁定元素输入xpath路径就行”)

#利用By.XPATH锁定元素当然还有By.CLASSNAME、By.ID等等，提供不同元素名锁定元素

element.send_keys(“111”)

#向锁定的element元素输入111值

element.click()

#点击该元素

如果遇到同一CLASSBNAME有两个元素

可以使用

element = driver.find_elements(By.CLASSNAME)[1]

这样的方式锁定第二个元素位置注意：element后面有个s


def login(driver,uname,pwd):
    """
    某系统登录框输入手机号和密码，并点击成功
    """
    driver.get("https://user.xxxx.com/user/ut=1&style=1#/pages/white-hat/login/login")
    # 等待页面加载完成,设置超时停止加载
    try:
        driver.set_page_load_timeout(10)
    except:
        pass
    # 点击同意按钮
    ty = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/form/div[3]/label/span[1]/span")
    ty.click()
    #输入手机号
    phone = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/form/div[1]/div/div[2]/input")
    phone.send_keys(uname)
    #输入密码
    passwd = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/form/div[2]/div/div[2]/input")
    passwd.send_keys(pwd)
    #点击登录
    dl = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/form/div[4]/div/button")
    dl.click()

接下来silder_imgs函数主要是提取出滑动模块的三个图片，主要是为了计算移动距离而准备

def slider_imgs(driver):
    """
    保存每次滑动验证码的三个图片
    """
    #定位背景图元素的位置
    active = True
    while active:
        try:
            time.sleep(1)
            img_element = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas[1]")
            hk_element = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas[2]")
            yt_element = driver.find_element(By.XPATH,"/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/canvas")
            active = False
        except:
            continue
    # 执行js 获取改元素的data:url
    img_data_b64 = driver.execute_script("return arguments[0].toDataURL('image/png').substring(22);",img_element)
    hk_data_b64 = driver.execute_script("return arguments[0].toDataURL('image/png').substring(22);",hk_element)
    yt_data_b64 = driver.execute_script("return arguments[0].toDataURL('image/png').substring(22);",yt_element)
    #解码
    img_data = base64.b64decode(img_data_b64)
    hk_data = base64.b64decode(hk_data_b64)
    yt_data = base64.b64decode(yt_data_b64)
    #以二进制保存
    with open("./imgs/bg.png","wb") as f:
        f.write(img_data)
        #print("[*]滑块验证码背景图已保存")
    with open("./imgs/hk.png","wb") as f:
        f.write(hk_data)
        #print("[*]滑块验证码滑块图片已保存")
    with open("./imgs/yt.png","wb") as f:
        f.write(yt_data)
        #print("[*]滑块验证码原图已保存")
    print("[*]保存滑动验证码成功")

提取出来如下图所示，(hk_jg.png是下一个模块处理后的结果，不用管)

计算距离的主要需要图片就是通过hk.png处理后的hk_jg.png和bg.png两个图片

接下来处理hk.png为hk_jg.png

直接传入hk.png这种图片的路径，可以实现将带有白框的图片截取成只有图片的最小方框，例如：

这么多白框的图片变成下图这种

代码实现如下所示

def hk_chuli(hk_img):
    """
    处理滑块图片
    :return:
    """
    image = Image.open(hk_img)  # 打开tiff图像
    ImageArray = np.array(image)
    row = ImageArray.shape[0]
    col = ImageArray.shape[1]
    # 先计算所有图片的裁剪范围，然后再统一裁剪并输出图片
    x_left = row
    x_top = col
    x_right = 0
    x_bottom = 0

    for r in range(row):
        for c in range(col):
            # if ImageArray[row][col][0] < 255 or ImageArray[row][col][0] ==0:
            if ImageArray[r][c][0] < 255 and ImageArray[r][c][0] != 0:  # 外框有个黑色边框，增加条件判断
                if x_top > r:
                    x_top = r  # 获取最小x_top
                if x_bottom < r:
                    x_bottom = r  # 获取最大x_bottom
                if x_left > c:
                    x_left = c  # 获取最小x_left
                if x_right < c:
                    x_right = c  # 获取最大x_right
    #print(x_left, x_top, x_right, x_bottom)
    cropped = image.crop((x_left - 5, x_top - 5, x_right + 5, x_bottom + 5))  # (left, upper, right, lower)
    cropped.save(r".\imgs\{}.png".format("hk_jg"))
    print("[*]处理滑块图片成功")

现在开始引入带带弟弟（ddddocr）模块计算滑动距离了

模块引用：
import ddddocr

知识点：

det = ddddocr.Dddd0cr(det=False,show_ad=False)

#创建实例

det.slide_match(hk_jg,bgsimple_target=True)

#传入处理好的滑块图片和有缺口的背景图片，实现计算距离，准确度很高，但是可能固定查5左右，要自己调试

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