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這篇文章主要講解了“Python彈窗處理和驗(yàn)證碼識(shí)別的方法”,文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“Python彈窗處理和驗(yàn)證碼識(shí)別的方法”吧!
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在我們寫(xiě)爬蟲(chóng)的過(guò)程中,目標(biāo)網(wǎng)站常見(jiàn)的干擾手段就是設(shè)置驗(yàn)證碼等,本就將基于Selenium
實(shí)戰(zhàn)講解如何處理彈窗和驗(yàn)證碼,爬取的目標(biāo)網(wǎng)站為某儀器預(yù)約平臺(tái)
可以看到登錄所需的驗(yàn)證碼構(gòu)成比較簡(jiǎn)單,是彩色的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字配合簡(jiǎn)單的背景干擾
因此這里的驗(yàn)證碼識(shí)別不需要借助人工智能的手段,可直接利用二值法對(duì)圖片處理后交給谷歌的識(shí)別引擎tesseract-OCR
即可獲得圖中的數(shù)字。
注:selenium
和 tesseract
的配置讀者可自行搜索,本文不做介紹)
首先導(dǎo)入所需模塊
import re
# 圖片處理
from PIL import Image
# 文字識(shí)別
import pytesseract
# 瀏覽器自動(dòng)化
from selenium import webdriver
import time
先嘗試打開(kāi)示例網(wǎng)站
url = 'http://lims.gzzoc.com/client'
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
time.sleep(30)
有趣的地方出現(xiàn)了,網(wǎng)站顯示了一個(gè)我們前面沒(méi)有看到的彈窗,簡(jiǎn)單說(shuō)一下彈窗的知識(shí)點(diǎn),初學(xué)者可以將彈出框簡(jiǎn)單分為alert
和非alert
alert
式彈出框
alert(message)
方法用于顯示帶有一條指定消息和一個(gè) OK 按鈕的警告框confirm(message)
方法用于顯示一個(gè)帶有指定消息和 OK 及取消按鈕的對(duì)話框prompt(text,defaultText)
方法用于顯示可提示用戶進(jìn)行輸入的對(duì)話框
看一下這個(gè)彈出框的js是怎么寫(xiě)的:
看起來(lái)似乎是alert式彈出框,那么直接用
driver.switch_to.alert
嗎?先不急
非傳統(tǒng)alert式
彈出框的處理
彈出框位于 div
層,跟平常定位方法一樣彈出框是嵌套的 iframe
層,需要切換iframe彈出框位于嵌套的 handle
,需要切換窗口
所以我們對(duì)這個(gè)彈出框進(jìn)行元素審查
所以問(wèn)題實(shí)際上很簡(jiǎn)單,直接定位按鈕并點(diǎn)擊即可
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("http://div[@class='jconfirm-buttons']/button").click()
二值法處理驗(yàn)證碼的簡(jiǎn)單思路如下:
切割截取驗(yàn)證碼所在的圖片 轉(zhuǎn)為灰度后二值法將有效信息轉(zhuǎn)為黑,背景和干擾轉(zhuǎn)為白色 處理后的圖片交給文字識(shí)別引擎 輸入返回的結(jié)果并提交
切割截取驗(yàn)證碼的圖片進(jìn)一步思考解決策略:首先獲取網(wǎng)頁(yè)上圖片的css屬性,根據(jù)size和location算出圖片的坐標(biāo);然后截屏;最后用這個(gè)坐標(biāo)進(jìn)一步去處理截屏即可(由于驗(yàn)證碼js的特殊性,不能簡(jiǎn)單獲取img的href后下載圖片后讀取識(shí)別,會(huì)導(dǎo)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()
正常情況下直接使用注釋的四行代碼即可,但不同的電腦不同的瀏覽器,縮放倍率存在差異,因此如果截取出的圖存在偏差這需要考慮乘上倍率系數(shù)。最后可以再加減數(shù)值進(jìn)行微調(diào)
可以看到圖片這成功截取出來(lái)了!
這個(gè)閾值需要具體用Photoshop或者其他工具嘗試,即找到一個(gè)像素閾值能夠?qū)⒒叶葓D片中真實(shí)數(shù)據(jù)和背景干擾分開(kāi),本例經(jīng)測(cè)試閾值為205
img = image_obj.convert("L") # 轉(zhuǎn)灰度圖
pixdata = img.load()
w, h = img.size
threshold = 205
# 遍歷所有像素,大于閾值的為黑色
for y in range(h):
for x in range(w):
if pixdata[x, y] < threshold:
pixdata[x, y] = 0
else:
pixdata[x, y] = 255
根據(jù)像素二值結(jié)果重新生成圖片
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()
圖像處理前后對(duì)比如下
將處理后的圖片就給谷歌的文字識(shí)別引擎就能完成識(shí)別
result = pytesseract.image_to_string(img)
# 可能存在異常符號(hào),用正則提取其中的數(shù)字
regex = '\d+'
result = ''.join(re.findall(regex, result))
print(result)
識(shí)別結(jié)果如下
在處理完驗(yàn)證碼之后,現(xiàn)在我們就可以向網(wǎng)站提交賬號(hào)密碼、驗(yàn)證碼等登陸所需信息
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')
# 最后點(diǎn)擊確定
driver.find_element_by_xpath("http://div[@class='form-group login-input'][3]").click()
需要注意的是,二值法識(shí)別驗(yàn)證碼成功率不是100%,因此需要考慮到驗(yàn)證碼識(shí)別錯(cuò)誤,需要單擊圖片更換驗(yàn)證碼重新識(shí)別,可以將上述代碼拆解成多個(gè)函數(shù)后,用如下循環(huán)框架試錯(cuò)
while True:
try:
...
break
except:
driver.find_element_by_id('valiCode').click()
為了方便理解,代碼的書(shū)寫(xiě)沒(méi)有以函數(shù)形式呈現(xiàn),歡迎讀者自行嘗試修改!
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,后面就能爬取需要的信息做分析或者實(shí)現(xiàn)一些自動(dòng)化功能,但由于涉及到的爬蟲(chóng)知識(shí)點(diǎn)比較多,我們會(huì)在后續(xù)的爬蟲(chóng)專題文章中進(jìn)行分享!
感謝各位的閱讀,以上就是“Python彈窗處理和驗(yàn)證碼識(shí)別的方法”的內(nèi)容了,經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對(duì)Python彈窗處理和驗(yàn)證碼識(shí)別的方法這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì),具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián),小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章,歡迎關(guān)注!