实现网页登录代码
python
一、前言
这是鄙人在知乎写的第一篇文章，旨在总结一下近期所学，本文通过selenium工具实现工作所用网站的自动登录，下图为网站登录界面。
1、运行环境
操作系统：Windows10
python版本：python3.7
2、需要的python第三方库
1、selenium
安装：
pip install seleniumselenium是ThoughtWorks提供的一个强大的基于浏览器的开源自动化测试工具。支持的浏览器包括IE、Chrome和Firefox等。
另外还需要下载浏览器驱动，我这里用的是Google浏览器驱动。
Google浏览器驱动：官网链接
选择适配的浏览器版本和Windows系统，然后将下载得到的exe文件放到python的安装目录下。
2、baidu_api
安装：
pip install baidu_apibaidu_api是百度文字识别的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），很多人可能会用tesseract库，但以测试的效果来看，百度的API识别效果更好。了解此库大家可以看官方文档。百度OCR-API官方文档
3、pillow
安装：
pip install pillowpillow库是python最常用的第三方图像处理库
二、代码实现
1、导入第三方库
from selenium import webdriver
from PIL import Image
from aip import AipOcr2、验证码的获取与处理
在进行验证码的获取之前，需要先实例化一个browser对象，代码如下：
browser = webdriver.Chrome() # 实例化对象获取验证码的方法是通过实例化后的browser对象的查找元素方法的得到验证码元素并截图。下为网站源代码的验证码标签。
代码如下：
url = 'http://120.77.44.123/Login/Login.aspx?title=exit&recode=1'
browser.get(url)
png = browser.find_element_by_id('captcha_img') # 查找验证码元素
png.screenshot('capt.png') # 对验证码进行截图并保存这是获得的验证码图片：
为了提高验证码的识别率，我们需要用pillow库对验证码进行图像处理。
处理方法如下：
1、先将图像转换成灰度模式
2、通过对阈值的调整使得多余的噪点消失
img = Image.open('capt.png')
img = img.convert('L') # P模式转换为L模式(灰度模式默认阈值127)
count = 165 # 设定阈值
table = []
for i in range(256):
if i < count:
table.append(0)
else:
table.append(1)
img = img.point(table, '1')
img.save('captcha1.png') # 保存处理后的验证码处理效果如下：
可以通多对阈值的调整使得程序获得更高的识别率。
3、验证码的识别
处理完验证码后现在我们可以对其进行识别，调用baidu_api的通用文字识别接口，官方文档上有详细的调用方法，每日可以免费使用5000次，这个数字也够挥霍了。
# 识别码
APP_ID = '*** '
API_KEY = '***'
SECRET_KEY = '***'
# 初始化对象
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 读取图片
def get_file_content(file_path):
with open(file_path, 'rb') as f:
return f.read()
image = get_file_content('captcha.png')
# 定义参数变量
options = {'language_type': 'ENG', } # 识别语言类型，默认为'CHN_ENG'中英文混合
# 调用通用文字识别
result = client.basicGeneral(image, options) # 高精度接口 basicAccurate
for word in result['words_result']:
captcha = (word['words'])
print('识别结果：' + captcha)
return captcha这是打印出的识别结果：
整体来看，识别效果还可以，当然这个验证码本身就不难。
4、自动键入信息并登录
这里用到的依然是browser对象的元素查找方法，代码如下：
browser.find_element_by_id('j_username').send_keys('***') # 找到账号框并输入账号
browser.find_element_by_id('j_password').send_keys('***') # 找到密码框并输入密码
browser.find_element_by_id('j_captcha').send_keys(captcha) # 找到验证码框并输入验证码
browser.find_element_by_id('login_ok').click() # 找到登陆按钮并点击代码执行到这里，也就实现了网站的自动登录，下面是程序的完整代码。
三、完整代码
from selenium import webdriver
from PIL import Image
from aip import AipOcr
# 验证码的获取和处理
def get_captcha():
# 获取验证码图片
url = 'http://120.77.44.123/Login/Login.aspx?title=exit&recode=1'
browser.get(url)
png = browser.find_element_by_id('captcha_img')
png.screenshot('capt.png') # 将图片截屏并保存
# 处理验证码
img = Image.open('capt.png')
img = img.convert('L') # P模式转换为L模式(灰度模式默认阈值127)
count = 160 # 设定阈值
table = []
for i in range(256):
if i < count:
table.append(0)
else:
table.append(1)
img = img.point(table, '1')
img.save('captcha.png') # 保存处理后的验证码
# 验证码的识别
def discern_captcha():
# 识别码
APP_ID = '*** '
API_KEY = '***'
SECRET_KEY = '***'
# 初始化对象
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 读取图片
def get_file_content(file_path):
with open(file_path, 'rb') as f:
return f.read()
image = get_file_content('captcha.png')
# 定义参数变量
options = {'language_type': 'ENG', } # 识别语言类型，默认为'CHN_ENG'中英文混合
# 调用通用文字识别
result = client.basicGeneral(image, options) # 高精度接口 basicAccurate
for word in result['words_result']:
captcha = (word['words'])
print('识别结果：' + captcha)
return captcha
# 登录网页
def login(captcha):
browser.find_element_by_id('j_username').send_keys('***') # 找到账号框并输入账号
browser.find_element_by_id('j_password').send_keys('***') # 找到密码框并输入密码
browser.find_element_by_id('j_captcha').send_keys(captcha) # 找到验证码框并输入验证码
browser.find_element_by_id('login_ok').click() # 找到登陆按钮并点击
def get_file():
browser.find_element_by_xpath('/html/body/header/div/nav/ul/li[6]/a').click() # 找到文件按钮并点击
if __name__ == '__main__':
browser = webdriver.Chrome() # 实例化对象
get_captcha()
captcha = discern_captcha()
login(captcha)
get_file()HTML
先看一下最终效果，登陆和注册
背景图片：
附源码：
login.html
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