模擬登入之滑塊驗證碼的破解，具體程式碼如下所示：

# 影象處理標準庫
from PIL import Image
# web測試
from selenium import webdriver
# 滑鼠操作
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
# 等待時間 產生隨機數
import time,random
# 滑塊移動軌跡
def get_tracks1(distance):
 # 初速度
 v = 0
 # 單位時間為0.3s來統計軌跡，軌跡即0.3s內的位移
 t = 0.3
 # 位移/軌跡列表
 tracks = []
 # 當前的位移
 current = 0
 # 到達mid值開始減速
 mid = distance * 4 / 5
 while current < distance:
  if current < mid:
   # 加速度越小，單位時間內的位移越小，模擬的軌跡就越多越詳細
   a = 2
  else:
   a = -3
  # 初速度
  v0 = v
  # 0.3s時間內的位移
  s = v0 * t + 0.5 * a * (t ** 2)
  # 當前位置
  current += s
  # 新增到軌跡列表
  tracks.append(round(s))
  # 速度已經達到V，該速度作為下次的初速度
  v = v0 + a * t
 return tracks
# 計算滑塊位移距離
def get_diff_location(image1,image2):
 # （0,340）（0,340）為滑塊圖片區域，可根據實際情況修改
 for i in range(0,340):
  for j in range(0,198):
   # 遍歷原圖與缺口影象素值尋找缺口位置
   if is_similar(image1,image2,i,j) == False:
    return i
 return -1
# 對比RGB值得到缺口位置
def is_similar(image1,x,y):
 pixel1 = image1.getpixel((x,y))
 pixel2 = image2.getpixel((x,y))
 # 截影象素也許存在誤差，50作為容差範圍
 if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) >= 50 and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) >= 50 and abs(pixel1[2] - pixel2[2]) >= 50:
  return False
 return True
def login():
 # 例項化瀏覽器
 driver = webdriver.Chrome()
 # 請求登入網址
 driver.get('https://account.cnblogs.com/signin?returnUrl=https%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2F')
 # 最大化瀏覽器
 driver.maximize_window()
 # 輸入賬號
 driver.find_element_by_xpath('//*[@id="LoginName"]').send_keys('你的賬號')
 # 輸入密碼
 driver.find_element_by_xpath('//*[@id="Password"]').send_keys('你的密碼')
 # 點選登入
 driver.find_element_by_xpath('//*[@id="submitBtn"]/span[1]').click()
 # 等待2s使驗證彈窗載入完成
 time.sleep(2)
 # 定位到圓球
 slider = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[2]/div[2]')
 # 點選滑鼠左鍵，不鬆開
 ActionChains(driver).click_and_hold(slider).perform()
 # 拖動到最右邊，為了後續方便對比
 ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=198,yoffset=0).perform()
 # 定位到彈出的驗證視窗
 y_element = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]')
 # print(y_element.location)
 # print(y_element.size)
 # 獲取左上，右，左下的座標確定一個圖片範圍
 left = y_element.location['x']
 top = y_element.location['y']
 right = left + y_element.size['width']
 bottom = top + y_element.size['height']
 # 全視窗截圖
 driver.save_screenshot('a.png')
 # 開啟截圖的圖片
 im = Image.open('a.png')
 # 區域性截圖
 im = im.crop((left + 160,top + 55,right + 225,bottom - 30))
 # 儲存有缺口的驗證圖片
 im.save('b.png')
 # 放開滑鼠
 ActionChains(driver).release(slider).perform()
 time.sleep(2)
 # 定位到可以顯示無缺圖片的位置
 block = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/canvas')
 # 修改其屬性值，使顯示無缺圖片
 driver.execute_script('arguments[0].style = "display: block; opacity: 1;"',block)
 time.sleep(2)
 # 全視窗截圖
 driver.save_screenshot('a.png')
 # 開啟截圖的圖片
 im = Image.open('a.png')
 # 區域性截圖
 im = im.crop((left + 160,bottom - 30))
 # 儲存無缺口的驗證圖片
 im.save('c.png')
 time.sleep(0.5)
 # 開啟獲取的兩個圖片
 imageb = Image.open('b.png')
 imagec = Image.open('c.png')
 # 獲取缺口位置
 visualstack = get_diff_location(imagec,imageb)
 # 減去左邊圖片空白畫素值
 print(visualstack - 10)
 # 點選滑鼠左鍵，不鬆開
 ActionChains(driver).click_and_hold(slider).perform()
 # 先快速拖動圓球到中間位置
 ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=visualstack/2,yoffset=0).perform()
 # 根據軌跡拖動圓球
 track_list = get_tracks1((visualstack/2 - 48))
 for track in track_list:
  ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track,yoffset=0).perform()
 # 放開圓球
 time.sleep(0.8)
 ActionChains(driver).release(slider).perform()
 print(driver.page_source)
 time.sleep(4)
 if '你的暱稱' in driver.page_source:
  print('登入成功')
  print(driver.get_cookies())
 else:
  driver.close()
  login()
if __name__ == '__main__':
 login()

總結

以上所述是小編給大家介紹的Python模擬登入之滑塊驗證碼的破解，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回覆大家的。在此也非常感謝大家對我們網站的支援！
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