一、获取图片地址:
1.方法一:使用selenium通过获取接口返回请求获取图片地址:
#获取背景图和缺口图地址;此方法比较复杂,需要知道验证图片接口的请求地址;通过接口响应获取验证码图片地址: 此方法使用时,需要大家将接口相关信息改为自己产品的接口及json数据信息。
此方法为通过selenium获取到页面访问的网络请求,在所以网络请求中获取到对应图片验证码接口的请求,获取到该请求的的requestid,在通过requestid获取到对应接口的响应结果;
使用json数据过滤获取出图片的地址;
def getpicpath():
request_log = browser.get_log('performance')
print(request_log)
for i in range(len(request_log)):
message = json.loads(request_log[i]['message'])
message = message['message']['params']
# .get() 方式获取是了避免字段不存在时报错
request = message.get('request')
if (request is None):
continue
url = request.get('url')
if ("https://c.dun.163.com/api/v2/get?referer" in url):
# 得到requestId
print(message['requestId'])
# 通过requestId获取接口内容
content = browser.execute_cdp_cmd('Network.getResponseBody', {'requestId': message['requestId']})
# print(content)
data = json.loads(content['body'][18:-2])
# print(data)
url1 = data['data']['bg'][0]
url2 = data['data']['front'][0]
print(url1)#1为背景图
print(url2)#2为缺口图
break
return url1,url2
2.方法二:通过selenium获取元素属性获取图片地址:获取后将图片存储;
# 获取验证码中的图片
def get_image(driver):
# 获取背景图url
block_img_url = driver.find_element_by_xpath('/html/body/XXXXXXXXXXXX/div/div[1]/img[1]').get_attribute('src')
print(block_img_url)
# 获取移动块url
target_img_url = driver.find_element_by_xpath('/html/body/XXXXXXXXXXXX/div/div[1]/div/div[1]/img[2]').get_attribute('src')
print(target_img_url)
try:
img_b = requests.get(block_img_url).content
with open('background.png', "wb") as f_b:
f_b.write(img_b)
img_t = requests.get(target_img_url).content
with open('target.png', "wb") as f_t:
f_t.write(img_t)
return True
except:
return False
二、图片存储:
def save_img(block_img_url,target_img_url):
"""
保存图片
:param block_img_url: 图片url
:return:
"""
try:
img_b = requests.get(block_img_url).content
with open('background.png', "wb") as f_b:
f_b.write(img_b)
img_t = requests.get(target_img_url).content
with open('target.png', "wb") as f_t:
f_t.write(img_t)
return True
except:
return False
三、计算图片滑动像素距离:重点功能,这里是通过OpenCV实现的。
#计算图片滑动像素点
def show(name):
'''展示圈出来的位置'''
cv2.imshow('Show', name)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
def _tran_canny(image):
"""消除噪声"""
image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
return cv2.Canny(image, 50, 150)
def detect_displacement(img_slider_path, image_background_path):
"""detect displacement"""
# # 参数0是灰度模式
image = cv2.imread(img_slider_path, 0)
template = cv2.imread(image_background_path, 0)
# 寻找最佳匹配
res = cv2.matchTemplate(_tran_canny(image), _tran_canny(template), cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 最小值,最大值,并得到最小值, 最大值的索引
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
top_left = max_loc[0] # 横坐标
# 展示圈出来的区域
x, y = max_loc # 获取x,y位置坐标
w, h = image.shape[::-1] # 宽高
cv2.rectangle(template, (x, y), (x + w, y + h), (7, 249, 151), 2)
# show(template)
return top_left
四、拖动滑块移动:
1.匀速滑动;
def drag_btn(distance):
# 拖动按钮的div, 得到滑块的初始位置,并进行异常处理
try:
dragBtn = browser.find_element_by_xpath("/html/body/div[4]/div[2]/div/div/div[2]/div/div[2]/div[2]/span")
print('开始拖动滑块。')
except Exception as e:
print("get button failed: ", e)
ActionChains(browser).move_to_element(dragBtn).perform()
ActionChains(browser).click_and_hold(dragBtn).perform()
while distance > 5:
ActionChains(browser).move_by_offset(5, 0).perform()
time.sleep(10 / 1000)
distance -= 5
ActionChains(browser).release().perform()
2.模拟人员操作滑动:
计算人为滑动的移动速率;每0.01秒的移动像素距离list;
# 这个是用来模拟人为拖动滑块行为,快到缺口位置时,减缓拖动的速度,服务器就是根据这个来判断是否是人为登录的。
# 这个是用来模拟人为拖动滑块行为,快到缺口位置时,减缓拖动的速度,服务器就是根据这个来判断是否是人为登录的。
def get_tracks(dis):
v = 0
m = 0.3
# 保存0.3内的位移
tracks = []
current = 0
mid = dis * 4 / 5
while current <= dis:
if current < mid:
a = 2
else:
a = -3
v0 = v
s = v0 * m + 0.5 * a * (m ** 2)
current += s
tracks.append(round(s))
v = v0 + a * m
return tracks
def drag_btn_personify(distance):
# 原图的像素是276*172,而网页的是340*212,图像放大了。 340/276 = 1.231884058
double_distance = int(distance+10)
tracks = get_tracks(double_distance)
# 由于计算机计算的误差,导致模拟人类行为时,会出现分布移动总和大于真实距离,这里就把这个差添加到tracks中,也就是最后进行一步左移。
tracks.append(-(sum(tracks) - double_distance))
# 拖动按钮的div, 得到滑块的初始位置,并进行异常处理
try:
dragBtn = browser.find_element_by_xpath("/html/body/div[4]/div[2]/div/div/div[2]/div/div[2]/div[2]/span")
print('开始拖动滑块。')
except Exception as e:
print("get button failed: ", e)
ActionChains(browser).move_to_element(dragBtn).perform()
ActionChains(browser).click_and_hold(dragBtn).perform()
for track in tracks:
ActionChains(browser).move_by_offset(track, 0).perform()
time.sleep(10 / 1000)
ActionChains(browser).release().perform()
如有问题可联系QQ:334650037