1. <strong id="7actg"></strong>
    2. <table id="7actg"></table>

    3. <address id="7actg"></address>
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      1. <object id="7actg"><tt id="7actg"></tt></object>

        爬蟲遇到頭疼的驗(yàn)證碼?Python實(shí)戰(zhàn)講解彈窗處理和驗(yàn)證碼識別

        共 2265字,需瀏覽 5分鐘

         ·

        2020-10-02 21:23

        點(diǎn)擊上方“Python爬蟲與數(shù)據(jù)挖掘”,進(jìn)行關(guān)注

        回復(fù)“書籍”即可獲贈(zèng)Python從入門到進(jìn)階共10本電子書

        遠(yuǎn)芳侵古道,晴翠接荒城。

        前言

        在我們寫爬蟲的過程中,目標(biāo)網(wǎng)站常見的干擾手段就是設(shè)置驗(yàn)證碼等,本就將基于Selenium實(shí)戰(zhàn)講解如何處理彈窗和驗(yàn)證碼,爬取的目標(biāo)網(wǎng)站為某儀器預(yù)約平臺

        可以看到登錄所需的驗(yàn)證碼構(gòu)成比較簡單,是彩色的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字配合簡單的背景干擾

        因此這里的驗(yàn)證碼識別不需要借助人工智能的手段,可直接利用二值法對圖片處理后交給谷歌的識別引擎tesseract-OCR即可獲得圖中的數(shù)字。

        selenium??tesseract?的配置讀者可自行搜索,本文不做介紹)

        Python實(shí)戰(zhàn)

        首先導(dǎo)入所需模塊

        import?re
        #?圖片處理
        from?PIL?import?Image
        #?文字識別
        import?pytesseract
        #?瀏覽器自動(dòng)化
        from?selenium?import?webdriver
        import?time

        解決彈出框問題


        先嘗試打開示例網(wǎng)站

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

        有趣的地方出現(xiàn)了,網(wǎng)站顯示了一個(gè)我們前面沒有看到的彈窗,簡單說一下彈窗的知識點(diǎn),初學(xué)者可以將彈出框簡單分為alert和非alert

        alert式彈出框

        • alert(message)方法用于顯示帶有一條指定消息和一個(gè) OK 按鈕的警告框
        • confirm(message)方法用于顯示一個(gè)帶有指定消息和 OK 及取消按鈕的對話框
        • prompt(text,defaultText)方法用于顯示可提示用戶進(jìn)行輸入的對話框

        看一下這個(gè)彈出框的js是怎么寫的:

        看起來似乎是alert式彈出框,那么直接用driver.switch_to.alert嗎?先不急

        非傳統(tǒng)alert式彈出框的處理

        • 彈出框位于div層,跟平常定位方法一樣
        • 彈出框是嵌套的iframe層,需要切換iframe
        • 彈出框位于嵌套的handle,需要切換窗口

        所以我們對這個(gè)彈出框進(jìn)行元素審查

        所以問題實(shí)際上很簡單,直接定位按鈕并點(diǎn)擊即可

        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("http://div[@class='jconfirm-buttons']/button").click()

        獲取圖片位置并截圖


        二值法處理驗(yàn)證碼的簡單思路如下:

        1. 切割截取驗(yàn)證碼所在的圖片
        2. 轉(zhuǎn)為灰度后二值法將有效信息轉(zhuǎn)為黑,背景和干擾轉(zhuǎn)為白色
        3. 處理后的圖片交給文字識別引擎
        4. 輸入返回的結(jié)果并提交

        切割截取驗(yàn)證碼的圖片進(jìn)一步思考解決策略:首先獲取網(wǎng)頁上圖片的css屬性,根據(jù)size和location算出圖片的坐標(biāo);然后截屏;最后用這個(gè)坐標(biāo)進(jìn)一步去處理截屏即可(由于驗(yàn)證碼js的特殊性,不能簡單獲取img的href后下載圖片后讀取識別,會(huì)導(dǎo)致前后不匹配)

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

        正常情況下直接使用注釋的四行代碼即可,但不同的電腦不同的瀏覽器,縮放倍率存在差異,因此如果截取出的圖存在偏差這需要考慮乘上倍率系數(shù)。最后可以再加減數(shù)值進(jìn)行微調(diào)

        可以看到圖片這成功截取出來了!

        驗(yàn)證碼圖片的進(jìn)一步處理


        這個(gè)閾值需要具體用Photoshop或者其他工具嘗試,即找到一個(gè)像素閾值能夠?qū)⒒叶葓D片中真實(shí)數(shù)據(jù)和背景干擾分開,本例經(jīng)測試閾值為205

        img?=?image_obj.convert("L")??#?轉(zhuǎn)灰度圖
        pixdata?=?img.load()
        w,?h?=?img.size
        threshold?=?205
        #?遍歷所有像素,大于閾值的為黑色
        for?y?in?range(h):
        ????for?x?in?range(w):
        ????????if?pixdata[x,?y]?????????????pixdata[x,?y]?=?0
        ????????else:
        ????????????pixdata[x,?y]?=?255

        根據(jù)像素二值結(jié)果重新生成圖片

        data?=?img.getdata()
        w,?h?=?img.size
        black_point?=?0
        for?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?=?0
        img.show()

        圖像處理前后對比如下

        文字識別


        將處理后的圖片就給谷歌的文字識別引擎就能完成識別

        result?=?pytesseract.image_to_string(img)
        #?可能存在異常符號,用正則提取其中的數(shù)字
        regex?=?'\d+'
        result?=?''.join(re.findall(regex,?result))
        print(result)

        識別結(jié)果如下

        提交賬號密碼、驗(yàn)證碼等信息


        在處理完驗(yàn)證碼之后,現(xiàn)在我們就可以向網(wǎng)站提交賬號密碼、驗(yàn)證碼等登陸所需信息

        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')
        #?最后點(diǎn)擊確定
        driver.find_element_by_xpath("http://div[@class='form-group?login-input'][3]").click()

        需要注意的是,二值法識別驗(yàn)證碼成功率不是100%,因此需要考慮到驗(yàn)證碼識別錯(cuò)誤,需要單擊圖片更換驗(yàn)證碼重新識別,可以將上述代碼拆解成多個(gè)函數(shù)后,用如下循環(huán)框架試錯(cuò)

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

        為了方便理解,代碼的書寫沒有以函數(shù)形式呈現(xiàn),歡迎讀者自行嘗試修改!

        小結(jié)


        成功登錄后就可以獲得個(gè)人的cookies,接下來可以繼續(xù)用selenium進(jìn)行瀏覽器自動(dòng)化或者把cookies傳給requests,后面就能爬取需要的信息做分析或者實(shí)現(xiàn)一些自動(dòng)化功能,但由于涉及到的爬蟲知識點(diǎn)比較多,我們會(huì)在后續(xù)的爬蟲專題文章中進(jìn)行分享!

        -------------------?End?-------------------

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