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滑塊驗(yàn)證碼的原理和破解方法

來(lái) 源:志斌的筆記
作 者:志斌
隨著時(shí)間的推移,技術(shù)的進(jìn)步 , 字符驗(yàn)證碼越來(lái)越容易被破解,所以,開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)了一種新的反爬蟲(chóng)方式——滑塊驗(yàn)證碼反爬蟲(chóng),來(lái)限制爬蟲(chóng)程序 。
今天來(lái)跟大家分享一下如何解決驗(yàn)證碼反爬蟲(chóng)中的滑塊驗(yàn)證碼反爬蟲(chóng) 。

原理
網(wǎng)站開(kāi)發(fā)者們認(rèn)為可以從行為方面來(lái)區(qū)別人類和計(jì)算機(jī) 。例如:人們可以自由的完成拖拽、按下和釋放鼠標(biāo)等操作,但是計(jì)算機(jī)卻不可以 。

破解
01
觀察滑塊和軌道的長(zhǎng)度
我們首先要打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)的開(kāi)發(fā)者模式,來(lái)看一下滑塊和軌道的長(zhǎng)度分別是多少 。
滑塊長(zhǎng)度
軌道長(zhǎng)度
從上面我們知道了滑塊的長(zhǎng)度是50,軌道的長(zhǎng)度是390,也就是說(shuō),滑塊需要滑動(dòng)的距離是340 。
02
模擬滑動(dòng)
在上面我們已經(jīng)知道滑塊要滑動(dòng)的距離了,那么我們現(xiàn)在就可以開(kāi)始嘗試模擬滑動(dòng)了 。這里我們使用來(lái)完成滑塊滑動(dòng)的工作 。
關(guān)于庫(kù)的安裝、配置和使用方法,可以看一下這篇文章學(xué)會(huì) , 實(shí)現(xiàn)真正的可見(jiàn)即可爬! 。
模擬滑動(dòng)主要分為以下兩步:
1. 將鼠標(biāo)定位到滑塊位置
我們打開(kāi)開(kāi)發(fā)者模式 , 對(duì)滑塊進(jìn)行檢查發(fā)現(xiàn) , 滑塊的class屬性是hover,所以定位代碼如下:
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome(r'chromedriver.exe')
url = 'http://www.porters.vip/captcha/sliders.html#'
driver.get(url)
hover = driver.find_element_by_css_selector('.hover')

2. 移動(dòng)鼠標(biāo)到軌道終點(diǎn)
庫(kù)中有一個(gè)模塊模式識(shí)別與人工智能 matlab,它可以模擬鼠標(biāo)按住滑塊進(jìn)行移動(dòng),然后進(jìn)行釋放等操作,很符合我們的需求 。代碼如下:
from selenium import webdriver
import time
move = webdriver.ActionChains(driver)
move.click_and_hold(hover).perform()
time.sleep(1)
move.move_by_offset(340,0)
time.sleep(1)
move.release().perform()


滑塊驗(yàn)證碼的原理和破解方法

文章插圖
滑塊驗(yàn)證碼的原理和破解方法

文章插圖
小結(jié)
1. 本文詳細(xì)介紹了滑塊驗(yàn)證碼反爬蟲(chóng)的原理和破解方法 。
2. 滑塊驗(yàn)證碼是現(xiàn)在比較流行的一種驗(yàn)證碼反爬蟲(chóng),所以大家如果想成為一名爬蟲(chóng)工程師 , 那這是一個(gè)必備技能 。
【滑塊驗(yàn)證碼的原理和破解方法】3. 破解滑塊驗(yàn)證碼主要分兩步:一、計(jì)算出滑塊要滑動(dòng)的距離;二、讓滑塊進(jìn)行移動(dòng) 。
4. 本文僅供學(xué)習(xí)參考,不做它用 。
END
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【內(nèi)容簡(jiǎn)介】
本書(shū)以零基礎(chǔ)講解為宗旨,面向?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能的讀者,通俗地講解每一個(gè)知識(shí)點(diǎn),旨在幫助讀者快速打下數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 。
第1 篇:數(shù)學(xué)知識(shí)基礎(chǔ)篇
主要講述了高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、微積分、泰勒公式與拉格朗日乘子法 。
第 2 篇:數(shù)學(xué)知識(shí)核心篇
主要講述了線性代數(shù)基礎(chǔ)、特征值與矩陣分解、概率論基礎(chǔ)、隨機(jī)變量與概率估計(jì) 。
第 3 篇:數(shù)學(xué)知識(shí)提高篇
主要講述了數(shù)據(jù)科學(xué)的幾種分布、核函數(shù)變換、熵與激活函數(shù) 。
第 4 篇:數(shù)學(xué)知識(shí)應(yīng)用篇
主要講述了回歸分析、假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)分析、方差分析、聚類分析、貝葉斯分析等內(nèi)容 。
【作者簡(jiǎn)介】
唐宇迪,計(jì)算機(jī)專業(yè)博士,網(wǎng)易云課堂人工智能認(rèn)證行家,51CTO學(xué)院講師模式識(shí)別與人工智能 matlab,CSDN博客專家 。
李琳 , 河南工業(yè)大學(xué)副教授,在軟件工程、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和模式識(shí)別等領(lǐng)域有深入研究 。
侯惠芳,教授 , 解放軍信息工程大學(xué)通信與信息系統(tǒng)專業(yè)博士,擅長(zhǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)檢索、人工智能和模式識(shí)別等 。
王社偉 , 河南工業(yè)大學(xué)副教授,西北工業(yè)大學(xué)航空宇航制造專業(yè)博士,挪威科技大學(xué)訪問(wèn)學(xué)者 , 對(duì)數(shù)字化制造、企業(yè)管理系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) 。
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