• python之破解极限验证登录


    1.注意将电脑的显示比例调至100%

    ''''''
    '''
    破解极验滑动验证
    破解极验滑动验证
    博客园登录url:
        https://account.cnblogs.com/signin?returnUrl=https%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2F
    
    代码逻辑:
    1、输入用户名与密码,并点击登录
    2、弹出滑动验证,获取有缺口与完整的图片
    3、通过像素点进行比对,获取滑动位移距离
    4、模拟人的行为轨迹
    5、开始滑动
        
    '''
    from selenium import webdriver  # 用来驱动浏览器的
    from selenium.webdriver import ActionChains  # 破解滑动验证码的时候用的 可以拖动图片
    import time
    from PIL import Image  # pip3 install pillow
    import random
    
    # 截图图片函数
    def cut_image(driver):
        # 获取整个页面图片,图片名字为'snap.png'
        driver.save_screenshot('snap.png')
    
        # 获取滑动小画图
        image = driver.find_element_by_class_name('geetest_canvas_img')
        print(image.location)
        print(image.size)
    
        # 获取小图片的左上右下的位置
        left = image.location['x']
        top = image.location['y']
        right = left + image.size['width']
        buttom = top + image.size['height']
        print(left, top, right, buttom)
    
        # 调用open方法打开全屏图片并赋值给image_obj对象
        image_obj = Image.open('snap.png')
    
        # 通过image_obj对象对小图片进行截取
        # box: The crop rectangle, as a (left, upper, right, lower)-tuple.
        img = image_obj.crop((left, top, right, buttom))
        # 打开截取后的小图片
        # img.show()
        return img
    
    # 获取完整图片
    def get_image1(driver):
        time.sleep(2)
    
        # 修改document文档树,把完整图片的display属性修改为block
        js_code = '''
            var x = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display = "block";
        '''
    
        # 执行js代码
        driver.execute_script(js_code)
    
        # 截取图片
        image = cut_image(driver)
    
        return image
    
    # 获取有缺口图片
    def get_image2(driver):
        time.sleep(2)
    
        # 修改document文档树,把完整图片的display属性修改为block
        js_code = '''
            var x = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display = "none";
        '''
    
        # 执行js代码
        driver.execute_script(js_code)
    
        # 截取图片
        image = cut_image(driver)
    
        return image
    
    # 获取滑块滑动距离
    def get_distance(image1, image2):
        # 小滑块右侧位置
        start = 60
    
        # 像素差
        num = 60
        print(image1.size)
        for x in range(start, image1.size[0]):
            for y in range(image1.size[1]):
    
                # 获取image1完整图片每一个坐标的像素点
                rgb1 = image1.load()[x, y]
    
                # 获取image2缺口图片每一个坐标的像素点
                rgb2 = image2.load()[x, y]
                # (60, 86, 40) (60, 86, 40) rgb
                print(rgb1, rgb2)
    
                # abs获取绝对值, 像素点比较的值
                r = abs(rgb1[0] - rgb2[0])
                g = abs(rgb1[1] - rgb2[1])
                b = abs(rgb1[2] - rgb2[2])
    
                # 如果条件成立,则找到缺口位置
                if not (r < num and g < num and b < num):
                    # 有误差 - 7像素
                    return x - 7
    
    # 模拟人的滑动轨迹
    def get_strck_move(distance):
        distance += 20
    
        '''
        滑动行为轨迹
        加速公式:
            v = v0 + a * t
            
        路程公式:
            s = v0 * t + 0.5 * a * (t ** 2)
        '''
    
        # 初速度
        v0 = 0
    
        # 时间
        t = 0.2
    
        # 位置
        s = 0
    
        # 滑动轨迹列表 向前滑动列表
        move_list = []
    
        # 中间值,作为加减速度的位置
        mid = distance / 5 * 3
    
        # 加减速度列表
        v_list = [1, 2, 3, 4]
    
        # 循环位移
        while s < distance:
            if s < mid:
                # 随机获取一个加速度
                a = v_list[random.randint(0, len(v_list) - 1)]
    
            else:
                # 随机获取一个减速度
                a = -v_list[random.randint(0, len(v_list) - 1)]
    
            '''
            匀加速减速运行
            v = v0 + a * t
    
            位移:
            s = v * t + 0.5 * a * (t**2)
            '''
            # 获取初始速度
            v = v0
    
            # 路程公式:
            s1 = v * t + 0.5 * a * (t ** 2)
            s1 = round(s1)  # 取整
    
            # 加速公式:
            # v = v0 + a * t
            m_v = v + a * t
    
            # 把当前加/减速度赋值给初始速度,以便下一次计算
            v0 = m_v
    
            # 把位移添加到滑动列表中
            move_list.append(s1)
    
            # 修改滑动初始距离
            s += s1
    
        # 后退列表, 自定义后退滑动轨迹,必须是负值
        back_list = [-1, -1, -2, -3, -2, -1, -1, -2, -3, -2, -1, -1]
    
        return {'move_list': move_list, 'back_list': back_list}
    
    def main():
        driver = webdriver.Chrome(r'F:python学习Scriptschromedriver')
        driver.implicitly_wait(10)
        try:
            driver.get('https://account.cnblogs.com/signin?returnUrl=https%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2F')
    
            # 1、输入用户名与密码,并点击登录
            user_input = driver.find_element_by_id('LoginName')
            user_input.send_keys('你的博客园账号')
            time.sleep(0.2)
    
            pwd_input = driver.find_element_by_id('Password')
            pwd_input.send_keys('你的博客园密码')
            time.sleep(2)
    
            login_submit = driver.find_element_by_id('submitBtn')
            login_submit.click()
    
            # 2、获取完整的图片
            image1 = get_image1(driver)
    
            # 3、获取有缺口图片
            image2 = get_image2(driver)
    
            # 4、比对两张图片,获取滑动距离
            distance = get_distance(image1, image2)
            print(distance)
    
            # 5、模拟人的滑动轨迹
            move_dict = get_strck_move(distance)
            # 获取前进滑动轨迹
            move_list = move_dict['move_list']
            # 获取后退滑动轨迹
            back_list = move_dict['back_list']
    
            # 6、开始滑动
            move_tag = driver.find_element_by_class_name('geetest_slider_button')
            # 点击摁住滑动按钮
            ActionChains(driver).click_and_hold(move_tag).perform()
    
            # 向前滑动
            for move in move_list:
                ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=move, yoffset=0).perform()
                time.sleep(0.1)
    
            time.sleep(0.1)
    
            # 向后滑动
            for back in back_list:
                ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=back, yoffset=0).perform()
                time.sleep(0.1)
    
            # 制作微妙晃动
            ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=3, yoffset=0).perform()
            ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-3, yoffset=0).perform()
    
            time.sleep(0.1)
    
            # 释放滑动按钮
            ActionChains(driver).release().perform()
    
            time.sleep(100)
    
        finally:
            driver.close()
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
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