seven
作者：互联网
课堂记录：
Actionchains控制某种动作
Js 获取class属性 Getelements 获取id Getelement
完整图片属性由None隐藏修改为 block显示
Ways：
找缺口：
注意 像素差 （也会有迷惑你的像素差模块）
从60开始循环所有的x轴
像素值差等于或者大于60 则找到缺口地方 像素也有可能是负数 我们需要用abs函数获取绝对值 比较坐标元组的每个像素值
加速度滑动 模拟人的行为：
加减速列表 确保速度不一样 随机获取一个加速度
向前滑动列表
后退列表 回退必须要是的负值
取整函数round（） 路程要取整 不然不会滑动
1 ''''''
2 '''
3 破解极验滑动验证
4 破解极验滑动验证
5 博客园登录url:
6 https://account.cnblogs.com/signin?returnUrl=https%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2F
7
8 代码逻辑:
9 1、输入用户名与密码，并点击登录
10 2、弹出滑动验证，获取有缺口与完整的图片
11 3、通过像素点进行比对，获取滑动位移距离
12 4、模拟人的行为轨迹
13 5、开始滑动
14
15 '''
16 from selenium import webdriver # 用来驱动浏览器的
17 from selenium.webdriver import ActionChains # 破解滑动验证码的时候用的 可以拖动图片
18 import time
19 from PIL import Image # pip3 install pillow
20 import random
21
22
23 # 截图图片函数
24 def cut_image(driver):
25 # 获取整个页面图片，图片名字为'snap.png'
26 driver.save_screenshot('snap.png')
27
28 # 获取滑动小画图
29 image = driver.find_element_by_class_name('geetest_canvas_img')
30 print(image.location)
31 print(image.size)
32
33 # 获取小图片的左上右下的位置
34 left = image.location['x']
35 top = image.location['y']
36 right = left + image.size['width']
37 buttom = top + image.size['height']
38 print(left, top, right, buttom)
39
40 # 调用open方法打开全屏图片并赋值给image_obj对象
41 image_obj = Image.open('snap.png')
42
43 # 通过image_obj对象对小图片进行截取
44 # box: The crop rectangle, as a (left, upper, right, lower)-tuple.
45 img = image_obj.crop((left, top, right, buttom))
46 # 打开截取后的小图片
47 # img.show()
48 return img
49
50
51 # 获取完整图片
52 def get_image1(driver):
53 time.sleep(2)
54
55 # 修改document文档树，把完整图片的display属性修改为block
56 js_code = '''
57 var x = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display = "block";
58 '''
59
60 # 执行js代码
61 driver.execute_script(js_code)
62
63 # 截取图片
64 image = cut_image(driver)
65
66 return image
67
68
69 # 获取有缺口图片
70 def get_image2(driver):
71 time.sleep(2)
72
73 # 修改document文档树，把完整图片的display属性修改为block
74 js_code = '''
75 var x = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display = "none";
76 '''
77
78 # 执行js代码
79 driver.execute_script(js_code)
80
81 # 截取图片
82 image = cut_image(driver)
83
84 return image
85
86
87 # 获取滑块滑动距离
88 def get_distance(image1, image2):
89 # 小滑块右侧位置
90 start = 60
91
92 # 像素差
93 num = 60
94 print(image1.size)
95 for x in range(start, image1.size[0]):
96 for y in range(image1.size[1]):
97
98 # 获取image1完整图片每一个坐标的像素点
99 rgb1 = image1.load()[x, y]
100
101 # 获取image2缺口图片每一个坐标的像素点
102 rgb2 = image2.load()[x, y]
103 # (60, 86, 40) (60, 86, 40) rgb
104 print(rgb1, rgb2)
105
106 # abs获取绝对值， 像素点比较的值
107 r = abs(rgb1[0] - rgb2[0])
108 g = abs(rgb1[1] - rgb2[1])
109 b = abs(rgb1[2] - rgb2[2])
110
111 # 如果条件成立，则找到缺口位置
112 if not (r < num and g < num and b < num):
113 # 有误差 - 7像素
114 return x - 7
115
116
117 # 模拟人的滑动轨迹
118 def get_strck_move(distance):
119 distance += 20
120
121 '''
122 滑动行为轨迹
123 加速公式:
124 v = v0 + a * t
125
126 路程公式:
127 s = v0 * t + 0.5 * a * (t ** 2)
128 '''
129
130 # 初速度
131 v0 = 0
132
133 # 时间
134 t = 0.2
135
136 # 位置
137 s = 0
138
139 # 滑动轨迹列表 向前滑动列表
140 move_list = []
141
142 # 中间值,作为加减速度的位置
143 mid = distance / 5 * 3
144
145 # 加减速度列表
146 v_list = [1, 2, 3, 4]
147
148 # 循环位移
149 while s < distance:
150 if s < mid:
151 # 随机获取一个加速度
152 a = v_list[random.randint(0, len(v_list) - 1)]
153
154 else:
155 # 随机获取一个减速度
156 a = -v_list[random.randint(0, len(v_list) - 1)]
157
158 '''
159 匀加速\减速运行
160 v = v0 + a * t
161
162 位移:
163 s = v * t + 0.5 * a * (t**2)
164 '''
165 # 获取初始速度
166 v = v0
167
168 # 路程公式:
169 s1 = v * t + 0.5 * a * (t ** 2)
170 s1 = round(s1) # 取整
171
172 # 加速公式:
173 # v = v0 + a * t
174 m_v = v + a * t
175
176 # 把当前加/减速度赋值给初始速度，以便下一次计算
177 v0 = m_v
178
179 # 把位移添加到滑动列表中
180 move_list.append(s1)
181
182 # 修改滑动初始距离
183 s += s1
184
185 # 后退列表, 自定义后退滑动轨迹,必须是负值
186 back_list = [-1, -1, -2, -3, -2, -1, -1, -2, -3, -2, -1, -1]
187
188 return {'move_list': move_list, 'back_list': back_list}
189
190
191 def main():
192 driver = webdriver.Chrome(r'D:\python\chromedriver_win32\chromedriver.exe')
193 driver.implicitly_wait(10)
194 driver.get('https://account.cnblogs.com/signin?returnUrl=https%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2F')
195
196 # 1、输入用户名与密码，并点击登录
197 user_input = driver.find_element_by_id('LoginName')
198 user_input.send_keys('LettersfromSuperz')
199 time.sleep(0.2)
200
201 pwd_input = driver.find_element_by_id('Password')
202 pwd_input.send_keys('zhu982033')
203 time.sleep(2)
204
205 login_submit = driver.find_element_by_id('submitBtn')
206 login_submit.click()
207
208 # 2、获取完整的图片
209 image1 = get_image1(driver)
210
211 # 3、获取有缺口图片
212 image2 = get_image2(driver)
213
214 # 4、比对两张图片，获取滑动距离
215 distance = get_distance(image1, image2)
216 print(distance)
217
218 # 5、模拟人的滑动轨迹
219 move_dict = get_strck_move(distance)
220 # 获取前进滑动轨迹
221 move_list = move_dict['move_list']
222 # 获取后退滑动轨迹
223 back_list = move_dict['back_list']
224
225 # 6、开始滑动
226 move_tag = driver.find_element_by_class_name('geetest_slider_button')
227 # 点击摁住滑动按钮
228 ActionChains(driver).click_and_hold(move_tag).perform()
229
230 # 向前滑动
231 for move in move_list:
232 ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=move, yoffset=0).perform()
233 time.sleep(0.1)
234
235 time.sleep(0.1)
236
237 # 向后滑动
238 for back in back_list:
239 ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=back, yoffset=0).perform()
240 time.sleep(0.1)
241
242 # 制作微妙晃动
243 ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=3, yoffset=0).perform()
244 ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-3, yoffset=0).perform()
245
246 time.sleep(0.1)
247
248 # 释放滑动按钮
249 ActionChains(driver).release().perform()
250
251 time.sleep(100)
252
253 finally:
254 driver.close()
255
256 if __name__ == '__main__':
257 main()
破解极验滑动验证
标签：seven,list,image,move,driver,获取,滑动 来源： https://www.cnblogs.com/LettersfromSuperz/p/11064434.html