使用Selenium破解滑动验证码的原理及解决思路

news2024/11/17 22:26:30

1、获取页面元素信息:

  • 使用Selenium打开目标网页,并通过相关方法获取滑块、背景图等元素的位置和属性信息。可以使用Selenium提供的定位方法(如xpath、CSS选择器等)来找到这些元素。

  • 可以使用find_element_by_xpath或find_element_by_css_selector等方法来获取滑块和背景图元素的位置和属性。

2、下载背景图和缺口图:

  • 通过Selenium或其他网络请求库下载验证码所需的背景图和滑块图。可以使用Selenium提供的函数get_attribute来获取背景图和滑块图的URL地址。

  • 可以使用Python的requests库或Selenium的get方法来下载图片文件。

3、图像处理与比对:

  • 使用图像处理库(例如OpenCV)对下载的背景图和滑块图进行处理,提取出其中的特征信息。可以使用OpenCV的函数进行图像灰度化、二值化等操作。

  • 通过特征提取,可以获得背景图和滑块图中的形状、颜色等特征信息。

  • 对滑块图进行处理,可以使用算法(例如边缘检测、轮廓提取等)来确定滑块在背景图上的位置。

4、计算滑动距离:

  • 根据滑块在背景图上的位置,计算出需要滑动的距离。可以根据滑块的相对位置来计算滑动距离,也可以通过距离换算公式来估算需要滑动的像素值。

5、执行滑动操作:

  • 使用Selenium模拟鼠标移动,将滑块拖动到正确的位置。可以使用Selenium提供的ActionChains类来实现模拟操作。

  • 使用move_by_offset方法来模拟鼠标移动,将滑块滑动到正确的位置。

6、验证结果:

  • 等待页面返回验证结果,并进行处理。可以使用Selenium提供的等待方法(如WebDriverWait)来等待页面更新和验证结果的出现。

  • 可以根据页面返回的结果来判断验证是否成功。

以下是一个使用Selenium破解滑动验证码的示例代码:

  1. from selenium import webdriver

  2. import time

  3. import requests

  4. import cv2

  5. # 打开浏览器

  6. driver = webdriver.Chrome()

  7. # 访问目标网页

  8. driver.get('https://example.com')

  9. # 等待页面加载完成

  10. time.sleep(2)

  11. # 获取滑块和背景图元素

  12. slider = driver.find_element_by_xpath('//div[@class="slider"]')

  13. background_image = driver.find_element_by_xpath('//div[@class="slider-bg-image"]')

  14. # 获取背景图和滑块图的URL

  15. background_image_url = background_image.get_attribute('src')

  16. slider_image_url = slider.get_attribute('src')

  17. # 下载背景图和滑块图

  18. background_image_path = 'background.jpg'

  19. slider_image_path = 'slider.jpg'

  20. response_bg = requests.get(background_image_url)

  21. response_slider = requests.get(slider_image_url)

  22. with open(background_image_path, 'wb') as f:

  23. f.write(response_bg.content)

  24. with open(slider_image_path, 'wb') as f:

  25. f.write(response_slider.content)

  26. # 图像处理与比对

  27. background = cv2.imread(background_image_path)

  28. slider = cv2.imread(slider_image_path)

  29. # 进行图像处理和比对操作,提取特征信息

  30. # 计算滑动距离

  31. distance = 100 # 假设滑动距离为100像素

  32. # 执行滑动操作

  33. action_chains = webdriver.ActionChains(driver)

  34. action_chains.click_and_hold(slider).perform()

  35. action_chains.move_by_offset(distance, 0).perform()

  36. action_chains.release().perform()

  37. # 验证结果

  38. time.sleep(2) # 等待验证结果加载

  39. result = driver.find_element_by_xpath('//div[@class="verification-result"]').text

  40. if result == '验证成功':

  41. print('验证通过')

  42. else:

  43. print('验证失败')

  44. # 关闭浏览器

  45. driver.quit()

以上为基本的破解思路,具体实现可能因不同的网站和验证码设计而有所差异,需要根据实际情况进行适当的调整和改进。

行动吧,在路上总比一直观望的要好,未来的你肯定会感 谢现在拼搏的自己!如果想学习提升找不到资料,没人答疑解惑时,请及时加入扣群: 320231853,里面有各种软件测试+开发资料和技术可以一起交流学习哦。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1664427.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

673. 最长递增子序列的个数(Leetcode)

文章目录 前言一、题目描述二、解题步骤1.小demo介绍2.动态规划1.状态表示2.状态转移方程3.初始化4.填表顺序5.返回值 三、代码编写总结 前言 在本篇文章中,我们将会讲到leetcode中673. 最长递增子序列的个数,我们将会用动态规划方式解决这道问题&#…

weditor安装的时候产生的问题

先放出来github的地址https://github.com/alibaba/web-editor,这个上面给了两种安装方式一种是: pip3 install -U weditor 这种方式会报错误, 具体原因我也不知道。那就采用第二种方式 git clone https://github.com/openatx/weditor pip3…

实体同城商家短视频获客,3天直播课,玩转实体商家私域,引爆门店增长

课程内容: 实体同城3天直播课【资料】 实体商家获客第一天 .mp4 实体商家获客第二天上.mp4 实体商家获客第二天,mp4 实体商家获客第三天.mp4 实体商家获客第4天.mp4 网盘自动获取 链接:https://pan.baidu.com/s/1lpzKPim76qettahxvxtjaQ?pwd0b8x…

【Linux】从零开始认识动静态库 -动态库

送给大家一句话: 我不要你风生虎啸, 我愿你老来无事饱加餐。 – 梁实秋 《我把活着欢喜过了》 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭* ੈ✩‧₊˚ଘ(੭ˊᵕˋ)੭* ੈ✩‧₊˚ଘ(੭ˊᵕˋ)੭* ੈ✩‧₊˚ ଘ(੭ˊᵕˋ)੭* ੈ✩‧₊˚ଘ(੭ˊᵕˋ)੭* ੈ✩‧₊˚ଘ(੭ˊᵕˋ)੭…

数据结构与算法学习笔记三---队列的链式存储表示和实现(C++)

目录 前言 1.队列的概念 2.队列的表示和实现 1.定义 2.初始化 ​编辑 3.销毁队列 4.清空队列 5.队列判空 6.队列长度 7.获取队头元素 8.入队 9.出队 10.遍历 11.完整代码 前言 这篇博客主要讲的是对队列的链式存储。 1.队列的概念 队列是一种访问受限的线性表。…

如何将一个VPS上的网站全部迁移至另外一个VPS服务器

最近我们老的VPS即将到期,由于近期Hostease的VPS活动力度较大,我们购买了Hostease的VPS,购买后需要将原服务器的所有网站迁移到Hostease提供的VPS中。在Hostease技术人员的帮助下,我们成功进行了迁移,下面我就介绍此次…

酷开科技丨母亲节,别让有爱瞬间轻易溜走

在母亲节这个充满温情的节日里,酷开科技以“健健康康才能长长久久”为主题,推出了一系列关怀活动,旨在通过科技的力量,提升母亲们的身体素质和生活质量,同时也为儿女们提供了表达孝心和关怀的机会。 酷开系统特别上线…

域基础-NTLM协议

简介 NTLM(New Technology LAN Manager)协议是微软用于Windows身份验证的主要协议之一。继SMB、LM协议之后微软提出了NTLM协议,这一协议安全性更高,不仅可以用于工作组中的机器身份验证,又可以用于域环境身份验证,还可以为SMB、H…

深入解析RedisSearch:全文搜索的新维度

码到三十五 : 个人主页 在当今的数据时代,信息的检索与快速定位变得尤为关键。Redis,作为一个高性能的内存数据库,已经在缓存和消息系统中占据了重要地位。然而,Redis并不直接支持复杂的搜索功能。为了填补这一空白&am…

Android AOSP Ubuntu源码编译电脑卡顿问题定位解决

文章目录 问题概述分析问题解决问题查看交换分区创建交换分区删除交换分区调整交换分区的活跃度 问题概述 开发SystemUI时,使用内存为16G的主机,Ubuntu 20.04的系统编译SystemUI的源码,编译的过程中发现电脑卡顿,鼠标不能移动。必…

渗透思考题

一,尝试登录。 客户端对密码进行哈希处理并缓存密码hash,丢弃实际的明文密码,然后将用户名发送到服务器,发起认证请求 密文存储位置:数据库文件位于C:WindowsSystem32configsam,同时挂载在注册表中的HKLMSA…

台阶仪测量膜厚原理及优势

台阶仪,也称为探针式轮廓仪或接触式表面轮廓测量仪,主要用于台阶高、膜层厚度、表面粗糙度等微观形貌参数的测量。 台阶仪的工作原理 台阶仪的核心部件是一个精密的触针或探针,它被安装在一个高度可调的支架上。当触针沿被测表面轻轻滑过时…

vue阶段案例,练习filter、map、forEach,双向绑定,三元表达式,以及图片滚动,文字跳动等等。

阶段案例 通过案例来练习双向绑定&#xff0c;三元表达式&#xff0c;以及图片滚动&#xff0c;文字跳动等等。 代码如下&#xff1a; <template><table class"bjtp" ><div class"title" >{{title}}</div><div class"s…

ACM实训冲刺第四天

【碎碎念】最近的任务有点繁重&#xff0c;所以考虑到实际情况&#xff0c;视频学习决定放置一段时间&#xff0c;重点是学校的实训练习题&#xff0c;对于我而言&#xff0c;目标不是优秀/良好&#xff0c;综合考虑我的实际情况&#xff0c;保佑我及格、顺利通过就可&#xff…

机器学习算法应用——神经网络回归任务、神经网络分类任务

神经网络回归任务&#xff08;4-3&#xff09; 神经网络回归任务&#xff0c;通常指的是使用神经网络模型进行回归分析。回归分析是一种统计学方法&#xff0c;用于研究一个或多个自变量&#xff08;预测变量&#xff09;与一个因变量&#xff08;响应变量&#xff09;之间的关…

node pnpm修改默认包的存储路径

pnpm与npm的区别 PNPM和NPM是两个不同的包管理工具。 NPM&#xff08;Node Package Manager&#xff09;是Node.js的官方包管理工具&#xff0c;用于安装、发布和管理Node.js模块。NPM将包安装在项目的node_modules目录中&#xff0c;每个包都有自己的依赖树。 PNPM&#xf…

c++ STL 之栈—— stack 详解

vector 是 stl 的一个关联容器,名叫“栈”&#xff0c;何为“栈”&#xff1f;其实就是一个数组&#xff0c;但有了数组何必还需栈&#xff0c;这是一个高深的问题。 一、简介 1. 定义 栈&#xff0c;是一个柔性数组&#xff08;可变长数组&#xff09;&#xff0c;可以变大变小…

【教程向】从零开始创建浏览器插件(三)解决 Chrome 扩展中弹出页面、背景脚本、内容脚本之间通信的问题

第三步&#xff1a;解决 Chrome 扩展中弹出页面、背景脚本、内容脚本之间通信的问题 Chrome 扩展开发中&#xff0c;弹出页面&#xff08;Popup&#xff09;、背景脚本&#xff08;Background Script&#xff09;、内容脚本&#xff08;Content Script&#xff09;各自拥有独立…

设计模式2——原则篇:依赖倒转原则、单一职责原则、合成|聚合复用原则、开放-封闭原则、迪米特法则、里氏代换原则

设计模式2——设计原则篇 目录 一、依赖倒转原则 二、单一职责原则&#xff08;SRP&#xff09; 三、合成|聚合复用原则&#xff08;CARP&#xff09; 四、开放-封闭原则 五、迪米特法则&#xff08;LoD&#xff09; 六、里氏代换原则 七、接口隔离原则 八、总结 一、依赖…

R语言数据探索与分析-碳排放分析预测

# 安装和加载需要的包 install.packages("readxl") install.packages("forecast") install.packages("ggplot2") library(readxl) library(forecast) library(ggplot2)# 数据加载和预处理 data <- read_excel("全年数据.xlsx") co…