import timeimport pytesseractfrom PIL import Image, ImageEnhancefrom selenium import webdriver url = "https://www.xxxxx.com"# 1.打开浏览器,最大化浏览器driver = webdriver.Chrome()driver.get(url)#driver.implicitly_wait(10)#隐式等待10sdriver.maximize_window()#最大化

Python Selenium Cookie 绕过验证码实现登录 之前介绍过博客园的通过cookie 绕过验证码实现登录的方法.这里并不多余,会增加分析和另外一种方法实现登录. 1.思路介绍 1.1.直接看代码,内有详细注释说明 # FileName : Wm_Cookie_Login.py # Author : Adil # DateTime : 2018/3/20 19:47 # SoftWare : PyCharm from selenium import webdriver import

朋友说公司要在测试环境做接口测试,登录时需要传入正确的图片的验证码,本着懒省事的原则,推荐他把测试环境的图片验证码写死,我们公司也是这么做的^_^.劝说无果/(ㄒoㄒ)/~~,只能通过 OCR 技术来识别图片验证码了,看了一下他们的验证码,长这样,还好挺容易识别(背景色是透明的,有个坑需要处理). Python 实现了图片验证码登录 demo,用到的第三方模块有 requests, PIL, pytesseract. # coding: utf-8 import requests from PI

在前面一篇博客<使用 Python + Selenium 打造浏览器爬虫>中,我介绍了 Selenium 的基本用法和爬虫开发过程中经常使用的一些小技巧,利用这些写出一个浏览器爬虫已经完全没有问题了.看了前一篇博客,可能有人会有疑惑,浏览器爬虫的优势感觉并不比传统爬虫多多少啊,特别是通过遍历页面元素来获取爬虫数据的方式和传统爬虫解析 HTML 文档结构的方式如出一辙.为了体现浏览器爬虫的优越性,我特意准备了这篇博客,来看看如果要破解滑块验证码,浏览器爬虫比传统爬虫要容易多少. 一.滑块验证码简

近期在跟进新项目的时候,整体的业务线非常之长,会一直重复登录退出不同账号的这个流程,所以想从登录开始实现部分的自动化.因为是B/S的架构,所以采用的是selenium的框架来实现.大致实现步骤如下: 1.环境准备 2.验证码爬取 3.识别方案选择 4.图像处理和识别 5.自动化实现 一.环境准备 系统:macOS 软件:Pycharm 语言:Python 2.7   浏览器:Chrome 70.0.35 依赖库:selenium 3.141.xlrd 1.1.aip 1.0.0.5.pytess

转载自:博客 对于某些网站登录的时候,往往需要输入验证码才能实现登录.如果要爬虫这类网站,往往总会比这个验证码导致无法爬取数据.以下介绍一种比较折中的方法,也是比较可行的方法: 实现思想: 1.通过截图获取验证码图片,为什么要截图,有的人会说,可以通过验证码图片的链接爬取下来,再用OCR识别就可以了,理论上这个方法是可行的,但是当你用这方法的时候,会发觉下载的图片和你实际页面的图片里面的内容是不一样的. 2.截图图片后,通过OCR识别,返回验证码内容,完成登录. 代码: #保存图片,通过显示器x

1.安装pillow模块 pip install pillow (1)创建图片 from PIL import Image #定义使用Image类实例化一个长为400px,宽为400px,基于RGB的(255,255,255)颜色的图片 img1=Image.new(mode="RGB",size=(400,400),color=(255,255,255)) #把生成的图片保存为"pic.png"格式 with open("pic.png",&q

# _*_ coding:utf-8 _*_from PIL import Imagefrom selenium import webdriverimport pytesseractimport time url = 'https://ec.ayyywl.com/login'driver = webdriver.Chrome()driver.maximize_window() # 将浏览器最大化driver.get(url)# 截取当前网页并放到E盘下命名为printscreen,该网页有我们需

# encoding:utf-8 from PIL import Image from selenium import webdriver url = '网站地址' driver = webdriver.Chrome() driver.maximize_window() # 将浏览器最大化 driver.get(url) # 截取当前网页并放到E盘下命名为printscreen,该网页有我们需要的验证码 driver.save_screenshot('E:\\printscreen.png')

看一下做出来的验证码长啥样 验证码分析 1. 有很多点 2. 有很多线条 3. 有字母,有数字 需要用到的模块: 1. random 2. Pillow  (python3中使用pillow) 安装pillow :  pip install pillow pillow的用法: 创建一张图片: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter img = Image.new("RGB", (150,50), (255,255

from selenium.webdriver import ActionChains action = ActionChains(driver) source=driver.find_element_by_xpath("//*[@id='nc_1_n1t']/span")#需要滑动的元素 action.click_and_hold(source).perform()  #鼠标左键按下不放 action.move_by_offset(298,0)#需要滑动的坐标 action.rele

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 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. 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

Python 2.7 IDE Pycharm 5.0.3 Selenium:Selenium的介绍及使用,强烈推荐@ Eastmount的博客 PIL : Pillow-3.3.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl PIL第三方库的下载 win下安装whl文件 Pytesser:依赖于PIL ,Tesseract 了解pytesser及基本使用 Tesseract:3.0.2 tesseract下载及安装 Firefox浏览器:47.0.1 目的 自动识别验证码模拟登陆,注意是自

python+selenium的环境准备,请自行安装完成,这里直接贴代码,方便做项目时直接使用. import time from selenium import webdriver from PIL import Image #创建一个浏览器对象 browser = webdriver.Chrome() browser.maximize_window() #打开登录页面 browser.get('http://www.chaojiying.com/user/login/') #定位到账号的输入

​​开发工具 Python版本:3.6.4 相关模块: pillow模块: selenium模块: numpy模块: 以及一些Python自带的模块. 其他: chromedriver 环境搭建 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可. 实战记录 本文将记录一次春秋航空的会员注册页面所使用的滑块验证码破解过程,地址为: https://account.ch.com/NonRegistrations-Regist 一. 验证码简介 验证码,即 CAPTCHA,全自动区分计算

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 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. 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

Selenium获取动态图片验证码 关于图片验证码的文章,我想大家都有一定的了解了. 在我们做UI自动化的时候,经常会遇到图片验证码的问题. 当开发不给咱们提供万能验证码,或者测试第三方网站比如知乎的时候,我们就需要自己去识别验证码. OCR OCR是一种图像文字识别的技术,例如图中的验证码,我们用肉眼识别就是c5s3,但机器可不比咱们肉眼.所以我们要利用ocr技术,让我们的Python脚本自动通过图片识别出对应的文字. 常见的识别类库 在Python中其实有许多识别类库,这里只介绍博主自己实践

上一篇文章讲了“e2e 自动化集成测试 架构 京东 商品搜索 实例 WebStorm Node.js Mocha WebDriverIO Selenium Step by step 一 京东 商品搜索” 关于图片验证码的识别, 有多种方法, 之前有在Google, baidu上找了非常多的文章, 有非常多的方法去实现 ,但我学得使用 Google赞助的tesseract 工具,是比较不错的选择.tesseract是一个exe,  其实本文章实际上与Node.js已经没有太大的关系.因为我们要做的

Python生成随机验证码,需要使用PIL模块. 安装: 1 pip3 install pillow 基本使用 1. 创建图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 from PIL import Image img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30), color=(255, 255, 255))    # 在图片查看器中打开 # img.show()    # 保存在本地 with open('code.png','wb') as f:     img

前段时间,笔者忙于应付公司组织的雅思考试,白天.晚上但凡有空,笔者都是埋头伏案,啃剑桥雅思(剑4~剑12)的官方模拟题或者做着与雅思考试相关的准备工作,这个过程持续了40余天.最近总算鼓起勇气走进考场,跟那些尚未毕业.怀揣出国梦想的小年轻同场竞争,虽然结果还未出来,但是至少短时间不用再高强度复习英语了,笔者工作重心得以回归到Python +Selenium的自动化中. 言归正传,笔者这次准备利用JavaScript来修改页面节点的属性,方便selenium传参.具体案例是这样的: 下图所示的页面