,,python3 破解 geetest（极验）的滑块验证码功能

,,python3 破解 geetest（极验）的滑块验证码功能

这篇文章主要介绍了python3破解吉斯特（极验)的滑块验证码功能，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

下面一段代码给大家介绍大蟒破解吉斯特验证码功能，具体代码如下所示：

从硒导入网驱动程序

从selenium.webdriver.support.ui导入WebDriverWait

从硒。网络驱动。常见。动作链导入操作链

进口PIL .图像作为图像

导入时间，re，随机

导入请求

尝试：

从斯特林堡进口斯特林堡

除了导入错误：

从超正析象管导入斯特林乔

#爬虫模拟的浏览器头部信息

agent=' Mozilla/5.0(Windows NT 5.1；rv:33.0)壁虎/20100101火狐/33.0 '

标题={

"用户代理":代理

}

# 根据位置对图片进行合并还原

#文件名：图片

# location_list:图片位置

#内部两个图片处理函数的介绍

#裁剪函数带的参数为（起始点的横坐标，起始点的纵坐标，宽度，高度)

#粘贴函数的参数为（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获取_合并_图像(文件名，位置列表):

#打开图片文件

im=image.open(文件名)

#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

对于位置列表中的位置：

#上面的图片

如果位置['y']==-58:

im _ list _ upper。追加(im。作物((abs(位置[' x '])，58，ABS(位置['x']) 10，166)))

#下面的图片

如果位置['y']==0:

im _ list _ down。追加(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

对于im_list_upper中的即时消息：

new_im.paste(im，(x_offset，0))

x_offset=im.size[0]

x_offset=0

对于im_list_down中的即时消息：

new_im.paste(im，(x_offset，58))

x_offset=im.size[0]

返回新消息

#下载并还原图片

#驱动程序：网络驱动程序

# div:图片的差异

def get_image(驱动程序，分区):

#找到图片所在的差异

背景_图像=驱动程序。通过XPath查找元素(div)

location_list=[]

imageurl=' '

#图片是被半铸钢钢性铸铁(铸造半钢)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

对于背景图像中的背景图像：

位置={}

#在超文本标记语言里面解析出小图片的全球资源定位器(统一资源定位器)地址，还有长高的数值

location[' x ']=int(re。查找全部('背景图像：URL \(').*)'\);背景-职位：(。*)px(.*)px；'，背景_图像。get _ attribute(' style ')[0][1])

location[' y ']=int(re。查找全部('背景图像：URL \(').*)'\);背景-职位：(。*)px(.*)px；'，背景_图像。get _ attribute(' style ')[0][2])

imageurl=re。查找全部('背景图像：URL \(').*)'\);背景-职位：(。*)px(.*)px；'，背景_图像。get _ attribute(' style ')[0][0]

位置_列表.追加(位置)

#替换图片的后缀，获得图片的统一资源定位器

imageurl=imageurl。替换(' 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

用打开(imageName，“wb”)作为女：

f.write(r.content)

f.close()

#重新合并还原图片

image=get _ merge _ image(imageName，location_list)

返回图像

#对比RGB值

def is_similar(image1，image2，x，y):

及格

#获取指定位置的RGB值

pixel1=image1.getpixel((x，y))

pixel2=image2.getpixel((x，y))

对于范围(0,3)内的我：

# 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置

如果abs(像素1[I]像素2[i])=50:

返回错误的

返回真实的

#计算缺口的位置

定义获取不同位置(图像1,图像2):

i=0

# 两张原始图的大小都是相同的260*116

# 那就通过两个为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

对于范围内的一(0.260):

对于范围(0,116)内的j:

if is_similar(image1，image2，I，j)==False:

返回我

#根据缺口的位置模拟x轴移动的轨迹

def获取_跟踪(长度):

及格

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)

#生成轨迹并保存到目录内

而长度x=5:

list.append(x)

长度=长度加在以-u结尾的法语词源的名词之后构成复数

x=random.randint(1，3)

#最后五步都是一步步移动

对于范围内的我(长度):

list.append(1)

返回列表

#滑动验证码破解程序

def main():

#打开火狐浏览器

driver=webdriver .火狐()

#用火狐浏览器打开网页

司机。get(' http://www。吉斯特。com/exp _ embed’)

#等待页面的上元素刷新出来

WebDriverWait(司机，30)。直到(lambda the _ driver:the _ driver。find _ element _ by _ XPath('//div[@ class=' gt _ slider _ knob gt _ show ']').is_displayed())

WebDriverWait(司机，30)。直到(lambda the _ driver:the _ driver。find _ element _ by _ XPath('//div[@ class=' gt _ cut _ BG gt _ show ']').is_displayed())

WebDriverWait(司机，30)。直到(lambda the _ driver:the _ driver。find _ element _ by _ XPath('//div[@ class=' gt _ cut _ full BG 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 _ full BG gt _ show ']/div ')

#计算缺口位置

loc=get_diff_location(image1，image2)

#生成x的移动轨迹点

跟踪列表=获取跟踪(位置)

#找到滑动的圆球

元素=驱动程序。find _ element _ by _ XPath('//div[@ class=' gt _ slider _ knob gt _ show ']')

位置=元素。位置

#获得滑动圆球的高度

y=位置['y']

#鼠标点击元素并按住不放

打印('第一步，点击元素)

动作链（驱动程序)。单击并按住(on_element=element).执行()

时间。睡眠(0.15)

打印('第二步，拖动元素)

track_string=' '

对于曲目列表中的曲目：

#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=轨道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

动作链（驱动程序)。move _ to _ element _ with _ offset(to _ element=element，xoffset=track 22，yoffset=y-445).执行()

#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)

打印(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