写在前面
今天带给大家一个突破点选验证码的案例，利用爬虫模拟登陆哔哩哔哩，并且把一些采坑的地方给大家强调一下，避免大家想我一样(唉，菜鸡本菜)还是老规矩在文末会附上完整代码，需要的小伙伴自取就好了，能帮助到你的话别忘了点赞关注喔~
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一、需求分析
模拟登陆哔哩哔哩
网站链接: https://passport.bilibili.com/login
效果图如下：
验证成功后会自动跳转B站的登录界面，为了保护我的信息安全，我用了假用户名，当然如果各位小伙伴非常想加我的话，欢迎私聊加VX喔((✿◡‿◡))
二、编程思路
首先利用xpath或者css选择器等方法找到要输入内容的元素位置，然后用自动化爬虫工具Selenium模拟点击输入等操作来进行登录并分析页面，获取点选验证码的点选图片，通过将图片发送给快识别打码平台识别后获取坐标信息，根据快识别返回的数据，模拟坐标的点选，即可实现登录。
三、前期准备
1.下载chrome driver
就是下载谷歌浏览器的驱动器，当然如果你用其他浏览器那么就要下载其他浏览器的相应驱动，这里我以chrome浏览器为例，为什么要用英文呢？啊，这还用问当然是为了洋气啦！(手动狗头)
下载驱动的时候必须要下载相应的版本，可以在浏览器上方输入chrome://version，即可查看自己的chrome版本。
然后进入 https://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/网站下载相应版本的驱动。
2.安装selenium库
由于是第三方库，所以在使用selenium之前需要先安装：
pip install selenium
安装的时候建议大家换镜像源，具体方法可以参考这篇文章
链接: https://www.jb51.net/article/202564.htm
3.对接打码平台
根据我们前面的编程思路我们需要到快识别网站http://www.kuaishibie.cn/根据给出的开发文档和我们所需要的打码功能构建一个自己的api。
代码如下:
#快识别网址 http://www.kuaishibie.cn/
#interface
import base64
import json
import requests
def base64_api(uname,pwd,img):
'''
验证码识别接口
:param uname: 快识别用户名
:param pwd: 快识别密码
:param img: 图片路径
:return: 返回识别结果
'''
with open(img, 'rb') as f:
base64_data = base64.b64encode(f.read())
b64 = base64_data.decode()
data = {"username": uname, "password": pwd, "image": b64,"typeid":21}
#result = json.loads(requests.post("http://api.ttshitu.com/base64", json=data).text)
result = json.loads(requests.post("http://api.ttshitu.com/imageXYPlus", json=data).text)
if result['success']:
return result["data"]["result"]
else:
return result["message"]
三、完整代码
代码中的一些难点和相关步骤我都做了注释，根据上面给出的编程思路大家一步一步做就好了，我就不再详细解释了，如果任何问题欢迎评论区提问或者私信我都可以喔~
#login_bilibili
from selenium import webdriver
import time
from PIL import Image
from selenium.webdriver import ActionChains #导入动作链模块
KUAI_USERNAME = '快识别账号'
KUAI_PASSWORD = '快识别密码'
USERNAME = 'B站账号'
PASSWORD = 'B站密码'
#创建浏览器对象
driver = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver.exe')
#打开请求网页页面
driver.get('https://passport.bilibili.com/login')
driver.implicitly_wait(10) #隐式等待浏览器渲染完成，sleep是强制等待
#driver.execute_script("document.body.style.zoom='0.67'") #浏览器内容缩放67%
driver.maximize_window()#最大化浏览器
'''
用selenium自动化工具操作浏览器，操作的顺序和平常用浏览器操作的顺序是一样的
'''
'''
找到用户名和密码框输入密码
'''
user_input = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="login-username"]') #使用xpath定位用户名标签元素
user_input.send_keys(USERNAME)
time.sleep(1)
user_input = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="login-passwd"]') #用户密码标签
user_input.send_keys(PASSWORD)
time.sleep(1)
#点击登录
Login_input = driver.find_element_by_css_selector('#geetest-wrap > div > div.btn-box > a.btn.btn-login')
Login_input.click()
time.sleep(5)
#对图片验证码进行提取
img_label = driver.find_element_by_css_selector('body > div.geetest_panel.geetest_wind > div.geetest_panel_box.geetest_no_logo.geetest_panelshowclick > div.geetest_panel_next > div > div') #提取图片标签
#保存图片
driver.save_screenshot('big.png') #截取当前整个页面
time.sleep(5)
#location可以获取这个元素左上角坐标
print(img_label.location)
#size可以获取这个元素的宽(width)和高(height)
print(img_label.size)
#计算验证码的左右上下横切面
left = img_label.location['x']
top = img_label.location['y']
right = img_label.location['x'] + img_label.size['width']
down = img_label.location['y'] + img_label.size['height']
im = Image.open('big.png')
im = im.crop((left,top,right,down))
im.save('yzm.png')
#对接打码平台
from interface import base64_api #显示报错也无妨，可以运行的不要被唬住
img_path = 'yzm.png'
result = base64_api(uname=KUAI_USERNAME, pwd=KUAI_PASSWORD, img=img_path)
print(result)
print('验证码识别结果：', result)
result_list = result.split('|')
for result in result_list:
x = result.split(',')[0]
y = result.split(',')[1]
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(img_label, int(x), int(y)).click().perform() # perform()执行整个动作链
#点击确认按钮
driver.find_element_by_css_selector('body > div.geetest_panel.geetest_wind > div.geetest_panel_box.geetest_no_logo.geetest_panelshowclick > div.geetest_panel_next > div > div > div.geetest_panel > a > div').click()
input() # 用户输入 阻塞浏览器关闭
# 关闭浏览器
driver.quit()
注：chrome driver一定要和项目文件放在一起，这样更加方便也更稳定。interface接口文件最好也喝项目文件在一起，方便import导入
然后就可以自动登录到B站啦，还在等什么，赶紧试试吧~
引用源自
B站Python学习者 链接：https://www.bilibili.com/video/BV1qJ411S7F6
到此这篇关于Python爬虫模拟登陆哔哩哔哩(bilibili)并突破点选验证码功能的文章就介绍到这了,更多相关Python爬虫登陆哔哩哔哩内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！