1.輸入式驗證碼

圖1                           圖2

解決思路：這種是最簡單的一種，只要識別出裡面的內容，然後填入到輸入框中即可。這種識別技術叫OCR，這裡我們推薦使用Python的第三方庫，tesserocr。對於沒有什麼背影影響的驗證碼如圖2，直接通過這個庫來識別就可以。但是對於有嘈雜的背景的驗證碼這種，直接識別識別率會很低，遇到這種我們就得需要先處理一下圖片，先對圖片進行灰度化，然後再進行二值化，再去識別，這樣識別率會大大提高。

2.滑動式驗證碼

這種是將備選碎片直線滑動到正確的位置，如下圖

解決思路：對於這種驗證碼就比較複雜一點，但也是有相應的辦法。我們直接想到的就是模擬人去拖動驗證碼的行為，點選按鈕，然後看到了缺口  的位置，最後把拼圖拖到缺口位置處完成驗證。

第一步：點選按鈕。然後我們發現，在你沒有點選按鈕的時候那個缺口和拼圖是沒有出現的，點選後才出現，這為我們找到缺口的位置提供了靈感。

第二步：拖到缺口位置。我們知道拼圖應該拖到缺口處，但是這個距離如果用數值來表示？通過我們第一步觀察到的現象，我們可以找到缺口的位置。這裡我們可以比較兩張圖的畫素，設定一個基準值，如果某個位置的差值超過了基準值，那我們就找到了這兩張圖片不一樣的位置，當然我們是從那塊拼圖的右側開始並且從左到右，找到第一個不一樣的位置時就結束，這是的位置應該是缺口的left，所以我們使用selenium拖到這個位置即可。這裡還有個疑問就是如何能自動的儲存這兩張圖？這裡我們可以先找到這個標籤，然後獲取它的location和size，然後 top，bottom，left，right = location['y'] ,location['y']+size['height']+ location['x'] + size['width']  ,然後截圖，最後摳圖填入這四個位置就行。具體的使用可以檢視selenium文件，點選按鈕前摳張圖，點選後再摳張圖。最後拖動的時候要需要模擬人的行為，先加速然後減速。因為這種驗證碼有行為特徵檢測，人是不可能做到一直勻速的，否則它就判定為是機器在拖動，這樣就無法通過驗證了。

3.點選式的圖文驗證 和  圖示選擇

圖文驗證：通過文字提醒使用者點選圖中相同字的位置進行驗證。

圖示選擇： 給出一組圖片，按要求點選其中一張或者多張。借用萬物識別的難度阻擋機器。

這兩種原理相似，只不過是一個是給出文字，點選圖片中的文字，一個是給出圖片，點出內容相同的圖片。

這兩種沒有特別好的方法，只能藉助第三方識別介面來識別出相同的內容，推薦一個超級鷹，把驗證碼發過去，會返回相應的點選座標。

然後再使用selenium模擬點選即可。具體怎麼獲取圖片和上面方法一樣。

4.宮格驗證碼

這種就很棘手，每一次出現的都不一樣，但是也會出現一樣的。而且拖動順序都不一樣。

但是我們發現不一樣的驗證碼個數是有限的，這裡採用模版匹配的方法。我覺得就好像暴力列舉，把所有出現的驗證碼儲存下來，然後挑出不一樣的驗證碼，按照拖動順序命名，我們從左到右上下到下，設為1,2,3,4。上圖的滑動順序為4,3,2,1所以我們命名4_3_2_1.png，這裡得手動搞。當驗證碼出現的時候，用我們儲存的圖片一一列舉，與出現這種比較畫素，方法見上面。如果匹配上了，拖動順序就為4,3,2,1。然後使用selenium模擬即可。

參考資料：

Python3網路爬蟲開發實戰教程

				<script>
					(function(){
						function setArticleH(btnReadmore,posi){
							var winH = $(window).height();
							var articleBox = $("div.article_content");
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								articleBox.css({
									'height':winH*posi+'px',
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								})
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									articleBox.removeAttr("style");
									$(this).parent().remove();
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						var btnReadmore = $("#btn-readmore");
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				</script>
				</article>