python3验证码
def gene_text():
source = list(string.letters)
for index in range(0,10):
source.append(str(index))
return ''.join(random.sample(source,number))#number是生成验证码的位数
然后我们要创建一个图片，写入字符串，需要说明的这里面的字体是不同系统而定，如果没有找到系统字体路径的话，也可以不设置
def gene_code():
width,height = size #宽和高
image = Image.new('RGBA',(width,height),bgcolor) #创建图片
font = ImageFont.truetype(font_path,25) #验证码的字体和字体大小
draw = ImageDraw.Draw(image) #创建画笔
text = gene_text() #生成字符串
font_width, font_height = font.getsize(text)
draw.text(((width - font_width) / number, (height - font_height) / number),text,
font= font,fill=fontcolor) #填充字符串
接下来，我们要在图片上画几条干扰线
#用来绘制干扰线
def gene_line(draw,width,height):
begin = (random.randint(0, width), random.randint(0, height))
end = (random.randint(0, width), random.randint(0, height))
draw.line([begin, end], fill = linecolor)
最后创建扭曲，加上滤镜，用来增强验证码的效果。
image = image.transform((width+20,height+10), Image.AFFINE, (1,-0.3,0,-0.1,1,0),Image.BILINEAR) #创建扭曲
image = image.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE) #滤镜，边界加强
image.save('idencode.png') #保存验证码图片
② python 爬虫，关于验证码的问题。输入验证码才能搜索。
#给你个例子参考验证码请求一次就变了
#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
importrequests
importurllib
importurllib2,hashlib,md5
importcookielib
def_md5(password):
md5=hashlib.md5()
md5.update(str.encode(password))
psw=md5.hexdigest()
returnpsw
url='https://passport.liepin.com/captcha/randomcode?2hy270c2ji1'
req=urllib2.Request(url)
res_data=urllib2.urlopen(req)
res=res_data.read()
output_file=open('1.jpg','wb')
output_file.writelines(res)
output_file.close()
verifycode=res_data.headers['Set-Cookie'].split(';')[0]
verifycode=verifycode.replace('verifycode=','')
filename=res_data.headers['Content-disposition'].split(';')[1].strip()
exec(filename)
cookiejar=cookielib.CookieJar()
opener=urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookiejar))
vidcode=raw_input(u"请输入验证码(在本路径1.jpg):")
data={'user_login':"[email protected]",
'isMd5':"1",
'user_pwd':_md5('love123456'),
'verifycode':vidcode,
'url':""}
url='https://passport.liepin.com/h/login.json'
data=urllib.urlencode(data)
headers={'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded','X-Requested-With':'XMLHttpRequest','Cookie':'verifycode={0};'.format(verifycode)}
request=urllib2.Request(url,data,headers)
response=opener.open(request)
print'-------result-------------'
printresponse.read()
print'-------headers-------------'
printresponse.headers
print'-------cookies-------------'
forcookieincookiejar:
printcookie
③ 如何利用Python做简单的验证码识别
1摘要
验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物，充当着很多系统的防火墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。
然后经过了一年的时间，笔者又研究和get到了一种更强大的基于CNN卷积神经网络的直接端到端的验证识别技术（文章不是我的，然后我把源码整理了下，介绍和源码在这里面）：
基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别源码整理(github源码分享)
2关键词
关键词：安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL
3免责声明
本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站完全对外公开的公共图片资源。
本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取，并未越权做任何多余操作。
本文在书写相关报告的时候已经隐去漏洞网站的身份信息。
本文作者已经通知网站相关人员此系统漏洞，并积极向新系统转移。
本报告的主要目的也仅是用于OCR交流学习和引起大家对验证安全的警觉。
4引言
关于验证码的非技术部分的介绍，可以参考以前写的一篇科普类的文章：
互联网安全防火墙（1）--网络验证码的科普
里面对验证码的种类，使用场景，作用，主要的识别技术等等进行了讲解，然而并没有涉及到任何技术内容。本章内容则作为它的技术补充来给出相应的识别的解决方案，让读者对验证码的功能及安全性问题有更深刻的认识。
5基本工具
要达到本文的目的，只需要简单的编程知识即可，因为现在的机器学习领域的蓬勃发展，已经有很多封装好的开源解决方案来进行机器学习。普通程序员已经不需要了解复杂的数学原理，即可以实现对这些工具的应用了。
主要开发环境：
python3.5
python SDK版本
PIL
图片处理库
libsvm
开源的svm机器学习库
准备原始图片素材
图片预处理
图片字符切割
图片尺寸归一化
图片字符标记
字符图片特征提取
生成特征和标记对应的训练数据集
训练特征标记数据生成识别模型
使用识别模型预测新的未知图片集
达到根据“图片”就能返回识别正确的字符集的目标
- def get_feature(img): """
- 获取指定图片的特征值,
- 1. 按照每排的像素点,高度为10,则有10个维度,然后为6列,总共16个维度
- :param img_path:
- :return:一个维度为10（高度）的列表 """
- width, height = img.size
- pixel_cnt_list = []
- height = 10 for y in range(height):
- pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色点
- pix_cnt_x += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):
- pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色点
- pix_cnt_y += 1
- pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list
关于环境的安装，不是本文的重点，故略去。
6基本流程
一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：
7素材准备
7.1素材选择
由于本文是以初级的学习研究目的为主，要求“有代表性，但又不会太难”，所以就直接在网上找个比较有代表性的简单的字符型验证码（感觉像在找漏洞一样）。
最后在一个比较旧的网站（估计是几十年前的网站框架）找到了这个验证码图片。
原始图：
然后就将图片素材特征化，按照libSVM指定的格式生成一组带特征值和标记值的向量文
④ python爬取验证码图片,遇到验证码src属性为完整的网址应该怎么做
爬虫中手动输入验证码方法无法获取图片src地址
验证码在html中图片标签内容：
<class=“verCodeImg” src="/kaptcha.jpg?v=0.234724039578059" οnclick=“verCode(this)”>
< class=“verCodeImg” src="/kaptcha.jpg?v=0.234724239578059" οnclick=“verCode(this)”>
可知获取到验证码的src地址就能动态的获得验证码
因为验证码是动态的！动态的！动态的！
用动态爬取网页的方法：
要用到selenium库
其实获得了验证码的src地址，我还是没能成功登陆
因为即使是相同的链接点进去，每一次刷新都会有不同的验证码
通过动态网页打开是一张
解析src地址出来是另一张
⑤ 【python】爬虫：短信验证码的获取
最近一直在琢磨写一个有点烦人的小爬虫，结果琢磨着，就花了一点点时间山败，写了这样一个“不友好”的，被许多人讨厌的爬虫😂：频繁收取短信验证码的‘坏’程序，姑且称为是生活中的晌唯改一个"小恶作剧"吧。
对不起啦🙈，对那些老被我获取验证码的网站（🙈并非有意要增加你们维护网站的成本💦）。
【备注】：此小程序仅用做技术探究学习，🚫不可用于宴判侵犯他人利益 。
【解释一下】：对验证码的获取，不同的网页有不同的方式，但总结下来，主要分为以下几种：
下面以苏宁易购为例，（界面做的蛮好看的，点个赞）讲述一下大致的短信获取的步骤。
【后续 程序如下】：
【结语】：作者仅出于学习爬虫的初衷，分享本文，如有问题，欢迎留言。
⑥ python抓取网页时是如何处理验证码的
python抓取网页时是如何处理验证码的？下面给大家介绍几种方法：
1、输入式验证码
这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图：
解决思路：这种是最简单的一种，只要识别出里面的内容，然后填入到输入框中即可。这种识别技术叫OCR，这里我们推荐使用Python的第三方库，tesserocr。对于没有什么背影影响的验证码如图2，直接通过这个库来识别就可以。但是对于有嘈杂的背景的验证码这种，直接识别识别率会很低，遇到这种我们就得需要先处理一下图片，先对图片进行灰度化，然后再进行二值化，再去识别，这样识别率会大大提高。
相关推荐：《Python入门教程》
2、滑动式验证码
这种是将备选碎片直线滑动到正确的位置，如下图：
解决思路：对于这种验证码就比较复杂一点，但也是有相应的办法。我们直接想到的就是模拟人去拖动验证码的行为，点击按钮，然后看到了缺口的位置，最后把拼图拖到缺口位置处完成验证。
第一步：点击按钮。然后我们发现，在你没有点击按钮的时候那个缺口和拼图是没有出现的，点击后才出现，这为我们找到缺口的位置提供了灵感。
第二步：拖到缺口位置。
我们知道拼图应该拖到缺口处，但是这个距离如果用数值来表示？
通过我们第一步观察到的现象，我们可以找到缺口的位置。这里我们可以比较两张图的像素，设置一个基准值，如果某个位置的差值超过了基准值，那我们就找到了这两张图片不一样的位置，当然我们是从那块拼图的右侧开始并且从左到右，找到第一个不一样的位置时就结束，这是的位置应该是缺口的left，所以我们使用selenium拖到这个位置即可。
这里还有个疑问就是如何能自动的保存这两张图？
这里我们可以先找到这个标签，然后获取它的location和size，然后 top，bottom，left，right = location['y'] ,location['y']+size['height']+ location['x'] + size['width'] ,然后截图，最后抠图填入这四个位置就行。
具体的使用可以查看selenium文档，点击按钮前抠张图，点击后再抠张图。最后拖动的时候要需要模拟人的行为，先加速然后减速。因为这种验证码有行为特征检测，人是不可能做到一直匀速的，否则它就判定为是机器在拖动，这样就无法通过验证了。
3、点击式的图文验证和图标选择
图文验证：通过文字提醒用户点击图中相同字的位置进行验证。
图标选择： 给出一组图片，按要求点击其中一张或者多张。借用万物识别的难度阻挡机器。
这两种原理相似，只不过是一个是给出文字，点击图片中的文字，一个是给出图片，点出内容相同的图片。
这两种没有特别好的方法，只能借助第三方识别接口来识别出相同的内容，推荐一个超级鹰，把验证码发过去，会返回相应的点击坐标。
然后再使用selenium模拟点击即可。具体怎么获取图片和上面方法一样。
4、宫格验证码
这种就很棘手，每一次出现的都不一样，但是也会出现一样的。而且拖动顺序都不一样。
但是我们发现不一样的验证码个数是有限的，这里采用模版匹配的方法。我觉得就好像暴力枚举，把所有出现的验证码保存下来，然后挑出不一样的验证码，按照拖动顺序命名，我们从左到右上下到下，设为1，2，3，4。上图的滑动顺序为4，3，2，1，所以我们命名4_3_2_1.png，这里得手动搞。当验证码出现的时候，用我们保存的图片一一枚举，与出现这种比较像素，方法见上面。如果匹配上了，拖动顺序就为4，3，2，1。然后使用selenium模拟即可。
⑦ python selenium 获取短信验证码是字符和数字怎么读取数字
读取短信需要在相应的手机上读取呀
由于工作需要，登录网站需要用到验证码。最初是研究过验证码识别的，但是总是不能获取到我需要的那个验证码。直到这周五，才想起这事来，昨天顺利的解决了。
下面正题：
Python版本：3.4.3
所需要的代码库：PIL，selenium，tesseract
先上代码：
#coding:utf-8
import subprocess
from PIL import Image
from PIL import ImageOps
from selenium import webdriver
import time,os,sys
def cleanImage(imagePath):
image = Image.open(imagePath) #打开图片
image = image.point(lambda x: 0 if x<143 else 255) #处理图片上的每个像素点，使图片上每个点“非黑即白”
borderImage = ImageOps.expand(image,border=20,fill='white')
borderImage.save(imagePath)
def getAuthCode(driver, url="http://localhost/"):
captchaUrl = url + "common/random"
driver.get(captchaUrl)
time.sleep(0.5)
driver.save_screenshot("captcha.jpg") #截屏，并保存图片
#urlretrieve(captchaUrl, "captcha.jpg")
time.sleep(0.5)
cleanImage("captcha.jpg")
p = subprocess.Popen(["tesseract", "captcha.jpg", "captcha"], stdout=\
subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
p.wait()
f = open("captcha.txt", "r")
#Clean any whitespace characters
captchaResponse = f.read().replace(" ", "").replace("\n", "")
print("Captcha solution attempt: " + captchaResponse)
if len(captchaResponse) == 4:
return captchaResponse
else:
return False
def withoutCookieLogin(url=""):
driver = webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()
driver.get(url)
while True:
authCode = getAuthCode(driver, url)
if authCode:
driver.back()
driver.find_element_by_xpath("//input[@id='orgCode' and @name='orgCode']").clear()
driver.find_element_by_xpath("//input[@id='orgCode' and @name='orgCode']").send_keys("orgCode")
driver.find_element_by_xpath("//input[@id='account' and @name='username']").clear()
driver.find_element_by_xpath("//input[@id='account' and @name='username']").send_keys("username")
driver.find_element_by_xpath("//input[@type='password' and @name='password']").clear()
driver.find_element_by_xpath("//input[@type='password' and @name='password']").send_keys("password")
driver.find_element_by_xpath("//input[@type='text' and @name='authCode']").send_keys(authCode)
driver.find_element_by_xpath("//button[@type='submit']").click()
try:
time.sleep(3)
driver.find_element_by_xpath("//*[@id='side-menu']/li[2]/ul/li/a").click()
return driver
except:
print("authCode Error:", authCode)
driver.refresh()
return driver
driver = withoutCookieLogin("http://localhost/")
driver.get("http://localhost/enterprise/add/")
怎么获取我们需要的验证码
在这获取验证码的道路上，我掉了太多的坑，看过太多的文章，很多都是教你验证码的识别方法，但是没有说明，怎么获取你当前需要的验证码图片。
我的处理方法是：
1.先用selenium打开你需要的登录的页面地址url1
2.通过审核元素获取验证码的地址url2（其实最简单的是右键打开新页面）
3：在url1页面，输入地址url2进入url2页面，然后截屏保存验证码页面
4：处理验证码得到验证码字符串。然后点击浏览器后退按钮，返回url1登录页面
5：输入登录需要的信息和验证码
6：点击登录
7：验证登录后的页面，判断是否成功，若不成功则需要重新1-7的操作。
为了保护公司的信息，这个页面是我本地搭的服务，我在伯乐在线注册页面进行测试过这个验证码获得方法，可以通过。（这个验证码的处理方法，仅限验证码背景是像素点，若验证码有横线需额外处理。）
第一篇博文，不喜勿喷。
验证码处理方法参考文献：
Web Scraping with python.pdf