下面一段代码给大家介绍python破解geetest 验证码功能，具体代码如下所示：
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()
总结
以上所述是小编给大家介绍的python3 破解 geetest（极验）的滑块验证码功能，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对呐喊教程网站的支持！
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