极验验证滑块破解，canvas

前言

请勿用于商务用途哦，仅限于学习，否则后果自负哦
有两篇关于极验验证滑块破解的文章，在此分享一下：
https://www.jianshu.com/p/c8df1194b514
https://www.jianshu.com/p/f12679a63b8d
这两篇文章针对不同滑块，有不同的寻找缺口的以及滑动的方法，收益颇多。
本博客是基于第一篇文章上写的，寻找缺口的方法和滑动的方法是一模一样的。唯一不同是，保存图片的方式，第一篇文章有图片的链接地址，并且图片是乱序的。我这里是canvas。所以这里只介绍前半部分，后半部分寻找缺口以及滑动距离，请大家参考原文。

正文

爬取的网址：https://www.binance.co/login.html

首先，可以看到图片是以canvas的形式呈现出来的，所以无法进行下载保存到本地。
其次，我们要找到有缺口的图片以及完整的图片。

仔细观察class的名字，可以很明显的发现，geetest_canvas_bg 是有缺口的背景图，geetest_canvas_slice是那一小块缺口，geetest_canvas_fullbg是完整的图片，有注意到我绿色框框吗，你只要把这个删掉，就可以看到完整的图片，css把它隐藏了而已，实际上它是存在的。

参考了第一种方式，所以我这里需要下载，有缺口的背景图以及完整的图片，具体实现方法如下

    def save_img(self, img_name, class_name):
        # img_name 是保存图片的名字，class_name 是需要保存的canvas的className
        getImgJS = 'return document.getElementsByClassName("' + class_name + '")[0].toDataURL("image/png");'
        img = self.driver.execute_script(getImgJS)
        base64_data_img = img[img.find(',') + 1:]
        image_base = base64.b64decode(base64_data_img)
        file = open(img_name, 'wb')
        file.write(image_base)
        file.close()

其它没有多大的改动，这里距离可能要根据具体情况进行调节，在方法start_move里面，我把distance调高了点，变成：distance += 25。
以下是全部代码

import random
import time, re
from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from PIL import Image
import base64

'''
极验验证滑块3.0版本
'''

class Binance(object):
    def __init__(self):
        chrome_option = webdriver.ChromeOptions()
        chrome_option.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
        self.driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_option)
        self.driver.set_window_size(1440, 900)

    def visit_index(self):
        # 输入邮箱和密码
        self.driver.get("https://www.binance.co/login.html")
        email = WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'email')))
        email.clear()
        email.send_keys("[email protected]")
        pwd = WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'pwd')))
        pwd.clear()
        pwd.send_keys("xxxxxxxxx")

        # 点击登录，弹出滑块验证码
        login_btn = WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, 'login-btn')))
        login_btn.click()
        WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_canvas_fullbg')))

        # 进入模拟拖动流程
        self.analog_drag()

    def analog_drag(self):

        # 刷新一下极验图片
        element = self.driver.find_element_by_xpath('//a[@class="geetest_refresh_1"]')
        element.click()
        time.sleep(1)

        # 保存两张图片
        self.save_img('full.jpg', 'geetest_canvas_fullbg')
        self.save_img('cut.jpg','geetest_canvas_bg')
        full_image = Image.open('full.jpg')
        cut_image = Image.open('cut.jpg')

        # 根据两个图片计算距离
        distance = self.get_offset_distance(cut_image, full_image)

        # 开始移动
        self.start_move(distance)

        # 如果出现error
        try:
            WebDriverWait(self.driver, 5, 0.5).until(
                EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//div[@class="geetest_slider geetest_error"]')))
            print("验证失败")
            return
        except TimeoutException as e:
            pass

        # 判断是否验证成功
        try:
            WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(
                EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//div[@class="geetest_slider geetest_success"]')))
        except TimeoutException:
            print("again times")
            self.analog_drag()
        else:
            print("验证成功")

    def save_img(self, img_name, class_name):
        getImgJS = 'return document.getElementsByClassName("' + class_name + '")[0].toDataURL("image/png");'
        img = self.driver.execute_script(getImgJS)
        base64_data_img = img[img.find(',') + 1:]
        image_base = base64.b64decode(base64_data_img)
        file = open(img_name, 'wb')
        file.write(image_base)
        file.close()

    # 判断颜色是否相近
    def is_similar_color(self, x_pixel, y_pixel):
        for i, pixel in enumerate(x_pixel):
            if abs(y_pixel[i] - pixel) > 50:
                return False
        return True

    # 计算距离
    def get_offset_distance(self, cut_image, full_image):
        for x in range(cut_image.width):
            for y in range(cut_image.height):
                cpx = cut_image.getpixel((x, y))
                fpx = full_image.getpixel((x, y))
                if not self.is_similar_color(cpx, fpx):
                    img = cut_image.crop((x, y, x + 50, y + 40))
                    # 保存一下计算出来位置图片，看看是不是缺口部分
                    img.save("1.png")
                    return x

    # 开始移动
    def start_move(self, distance):
        element = self.driver.find_element_by_xpath('//div[@class="geetest_slider_button"]')

        # 这里就是根据移动进行调试，计算出来的位置不是百分百正确的，加上一点偏移
        distance -= element.size.get('width') / 2
        distance += 25

        # 按下鼠标左键
        ActionChains(self.driver).click_and_hold(element).perform()
        time.sleep(0.5)
        while distance > 0:
            if distance > 10:
                # 如果距离大于10，就让他移动快一点
                span = random.randint(5, 8)
            else:
                # 快到缺口了，就移动慢一点
                span = random.randint(2, 3)
            ActionChains(self.driver).move_by_offset(span, 0).perform()
            distance -= span
            time.sleep(random.randint(10, 50) / 100)

        ActionChains(self.driver).move_by_offset(distance, 1).perform()
        ActionChains(self.driver).release(on_element=element).perform()

if __name__ == "__main__":
    b = Binance()
    b.visit_index()

其实一开始我是在【国家企业信用信息公示系统】http://www.gsxt.gov.cn/index.html 里面来破解滑块验证码，但是我一用selenium，貌似是可以检测出我访问异常的，所以后面弹出来的验证码是，文字点选的验证码，这个难度大多了，我到现在也没有找到能够不被它检测出我用了selenium的，所以有兄弟姐妹们看到了，麻烦共享下。