1、利用超级鹰的ocr识别图片验证码模拟登录超级鹰网站
2、利用百度云的ocr识别自如租房网的价格图片,获取到自如网的价格数据
import requests
from hashlib import md5
import requests
import re
import pymysql
from lxml import etree
class Chaojiying_Client(object):
def __init__(self, username, password, soft_id):
self.username = username
self.password = md5(password.encode('utf8')).hexdigest()
self.soft_id = soft_id
self.base_params = {
'user': self.username,
'pass2': self.password,
'softid': self.soft_id,
}
self.headers = {
'Connection': 'Keep-Alive',
'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0)',
}
def PostPic(self, im, codetype):
"""
im: 图片字节
codetype: 题目类型 参考 http://www.chaojiying.com/price.html
"""
params = {
'codetype': codetype,
}
params.update(self.base_params)
files = {
'userfile': ('ccc.jpg', im)}
r = requests.post('http://upload.chaojiying.net/Upload/Processing.php', data=params, files=files, headers=self.headers)
return r.json()
def ReportError(self, im_id):
"""
im_id:报错题目的图片ID
"""
params = {
'id': im_id,
}
params.update(self.base_params)
r = requests.post('http://upload.chaojiying.net/Upload/ReportError.php', data=params, headers=self.headers)
return r.json()
if __name__ == '__main__':
# 需要的header头部
headers = {
'authority': 'www.chaojiying.com',
'referer': 'https://www.chaojiying.com/',
'origin': 'https://www.chaojiying.com',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'
}
# 用session记录cookie的状态,因为此网站的cookie可变,注意后面对该网站的所有请求均是以h开头
h = requests.Session()
# 首先获取登录界面的图片验证码
source = h.get('https://www.chaojiying.com/user/login/', headers=headers).text
img = 'https://www.chaojiying.com/'+etree.HTML(source).xpath('/html/body/div[3]/div/div[3]/div[1]/form/div/img/@src')[0]
pic = h.get(img, headers=headers).content
# 并将图片保存 到本地
op = open('F:\pycharm\lx\chaojiying\/a.jpg', 'wb')
op.write(pic)
op.close()
# 超级鹰的图片识别区
chaojiying = Chaojiying_Client('17158232693', 'yytax245.', '912200') # 用户中心>>软件ID 生成一个替换 96001
# 取出本地的图片,并读取
im = open('F:\pycharm\lx\chaojiying\/a.jpg', 'rb').read() # 本地图片文件路径 来替换 a.jpg 有时WIN系统须要//
# 1902是超级鹰的价格模型,针对不同类型的图片验证码的价格编号
pic_str = chaojiying.PostPic(im, 1902)['pic_str']
print(pic_str)
# data是用户登录需要的数据
data = {
'user': '超级鹰用户名',
'pass': '超级鹰密码',
'imgtxt': pic_str,
'act': '1',
}
# post登录连接,带上header头和用户需要的data数据
a = h.post('https://www.chaojiying.com/user/login/', headers=headers, data=data).text
# get获取到登录成功页面的代码
index = h.get('https://www.chaojiying.com/user/', headers=headers).text
print(index)
from aip import AipOcr
from lxml import etree
import requests
import re
from decimal import Decimal
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0(Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'
}
# 获取到自如租房的房间页面的代码
source =requests.get('http://tj.ziroom.com/x/754539414.html', headers=headers).text
print(source)
# 获取到该房间的价格每个数字的位置px,以及所对应数字串的序列(每次请求该数字序列在变化)图片
url = etree.HTML(source).xpath('/html/body/section/aside/div[1]/i/@style')
# 创建一个列表存放数字的位置px
px = []
# 创建一个字符串存放数字串的序列图片
pic = ''
# 循环取出价格中的每个数字位置以及序列图片
for i in url:
# 用正则匹配出数字位置信息和序列图片的链接
demo = re.compile('background-position:-(.*?)px;background-image: url\((.*?)\);')
lists = demo.findall(i)
# 将数字位置信息存放到px列表中
px.append(lists[0][0])
# 拼凑出数字序列图片的url
pic = 'http:'+ lists[0][1]
print(px, pic)
# 创建一个字典用来0到9的十个数字分别对应一个位置信息
dicts = {
}
# 其中为了防止python计算小数时不够精确,所以用了Decimal包用来精确计算数字的位置小数
n = Decimal('0')
for i in range(10):
if n != 0:
nn = float(n)
else:
nn=0
# 创建一个0到9对应31.24倍数的一个字典
dicts[str(nn)]=i
n+=Decimal('31.24')
print(dicts)
# 按自如网中给出价格的位置信息取出本地字典对应数字即第几个数字
index = [dicts[x] for x in px]
print(index)
# 将数字序列图片存进到本地
pic_source = requests.get(pic, headers=headers).content
op = open('F:\pycharm\lx\ziru\/' + pic.split('/')[-1], 'wb')
op.write(pic_source)
op.close()
# 百度给出的图片识别模块ocr,读取出图片中的数字
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '23607939'
API_KEY = 'IeLbRMdThIIj6TP3ggLSqy0m'
SECRET_KEY = 'xjKTDz8KzkIPkZen1YotMaHtrrAhb5w2'
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
""" 读取图片 """
def get_file_content(filePath):
with open(filePath, 'rb') as fp:
return fp.read()
# 需要识别的图片名以及地址
image = get_file_content('F:\pycharm\lx\ziru\/' + pic.split('/')[-1])
""" 调用通用文字识别(高精度版) """
client.basicAccurate(image);
""" 如果有可选参数 """
options = {
}
options["detect_direction"] = "true"
options["probability"] = "true"
""" 带参数调用通用文字识别(高精度版) """
# 百度给出的ocr读出的data信息,数字信息就放在里面
data = client.basicAccurate(image, options)
print(data)
# 按格式取出数字序列
words = data['words_result'][0]['words']
print(words)
# 按index中元素的值,取出words中相应位置的数字,并拼在一起
price = ''.join([words[x] for x in index])
print(price)