2020-07-29 09:47:04

爬虫遇到头疼的验证码?Python实战讲解弹窗处理和验证码识别

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前言

在我们写爬虫的过程中,目标网站常见的干扰手段就是设置验证码等,本就将基于Selenium 实战讲解如何处理弹窗和验证码,爬取的目标网站为某仪器预约平台

可以看到登录所需的验证码构成比较简单,是彩色的标准数字配合简单的背景干扰

因此这里的验证码识别不需要借助人工智能的手段,可直接利用二值法 对图片处理后交给谷歌的识别引擎tesseract-OCR 即可获得图中的数字。

:selenium  和 tesseract  的配置读者可自行搜索,本文不做介绍)

Python实战

首先导入所需模块

import re  
# 图片处理  
from PIL import Image  
# 文字识别  
import pytesseract  
# 浏览器自动化  
from selenium import webdriver  
import time

解决弹出框问题

先尝试打开示例网站

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

有趣的地方出现了,网站显示了一个我们前面没有看到的弹窗 ,简单说一下弹窗的知识点,初学者可以将弹出框简单分为alert 和非alert

alert 式弹出框

  • alert(message) 方法用于显示带有一条指定消息和一个 OK 按钮的警告框
  • confirm(message) 方法用于显示一个带有指定消息和 OK 及取消按钮的对话框
  • prompt(text,defaultText) 方法用于显示可提示用户进行输入的对话框

看一下这个弹出框的js是怎么写的:

看起来似乎是alert式弹出框,那么直接用driver.switch_to.alert 吗?先不急

非传统alert式 弹出框的处理

  • 弹出框位于div 层,跟平常定位方法一样
  • 弹出框是嵌套的iframe 层,需要切换iframe
  • 弹出框位于嵌套的handle ,需要切换窗口

所以我们对这个弹出框进行元素审查

所以问题实际上很简单,直接定位按钮并点击即可

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

获取图片位置并截图

二值法处理验证码的简单思路如下:

  1. 切割截取验证码所在的图片
  2. 转为灰度后二值法将有效信息转为黑,背景和干扰转为白色
  3. 处理后的图片交给文字识别引擎
  4. 输入返回的结果并提交

切割截取验证码的图片进一步思考解决策略:首先获取网页上图片的css属性,根据size和location算出图片的坐标;然后截屏;最后用这个坐标进一步去处理截屏即可 (由于验证码js的特殊性,不能简单获取img的href后下载图片后读取识别,会导致前后不匹配)

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()

正常情况下直接使用注释的四行代码即可,但不同的电脑不同的浏览器,缩放倍率存在差异,因此如果截取出的图存在偏差这需要考虑乘上倍率系数。最后可以再加减数值进行微调

可以看到图片这成功截取出来了!

验证码图片的进一步处理

这个阈值需要具体用Photoshop或者其他工具尝试,即找到一个像素阈值能够将灰度图片中真实数据和背景干扰分开 ,本例经测试阈值为205

img = image_obj.convert("L")  # 转灰度图  
pixdata = img.load()  
w, h = img.size  
threshold = 205  
# 遍历所有像素,大于阈值的为黑色  
for y in range(h):  
    for x in range(w):  
        if pixdata[x, y] < threshold:  
            pixdata[x, y] = 0  
        else:  
            pixdata[x, y] = 255

根据像素二值结果重新生成图片

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()

图像处理前后对比如下

文字识别

将处理后的图片就给谷歌的文字识别引擎就能完成识别

result = pytesseract.image_to_string(img)  
# 可能存在异常符号,用正则提取其中的数字  
regex = '\d+'  
result = ''.join(re.findall(regex, result))  
print(result)

识别结果如下

提交账号密码、验证码等信息

在处理完验证码之后,现在我们就可以向网站提交账号密码、验证码等登陆所需信息

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')  
# 最后点击确定  
driver.find_element_by_xpath("//div[@class='form-group login-input'][3]").click()

需要注意的是,二值法识别验证码成功率不是100% ,因此需要考虑到验证码识别错误,需要单击图片更换验证码重新识别,可以将上述代码拆解成多个函数后,用如下循环框架试错

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

为了方便理解,代码的书写没有以函数形式呈现,欢迎读者自行尝试修改!

小结

成功登录后就可以获得个人的cookies ,接下来可以继续用selenium进行浏览器自动化或者把cookies 传给requests ,后面就能爬取需要的信息做分析或者实现一些自动化功能,但由于涉及到的爬虫知识点比较多,我们会在后续的爬虫专题文章中进行分享!

PS: 如本文对您有疑惑,可加QQ:1752338621 进行讨论。

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