小编这次要给大家分享的是Python3爬虫如何实现识别点触点选验证码，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

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上一节我们实现了极验验证码的识别，但是除了极验其实还有另一种常见的且应用广泛的验证码，比较有代表性的就是点触验证码。

可能你对这个名字比较陌生，但是肯定见过类似的验证码，比如 12306，这就是一种典型的点触验证码，如图所示：

我们需要直接点击图中符合要求的图，如果所有答案均正确才会验证成功，如果有一个答案错误，验证就会失败，这种验证码就可以称之为点触验证码。

另外还有一个专门提供点触验证码服务的站点，叫做 TouClick，其官方网站为：https://www.touclick.com/，本节就以它为例讲解一下此类验证码的识别过程。

1. 本节目标

本节我们的目标是用程序来识别并通过点触验证码的验证。

2. 准备工作

本次我们使用的 Python 库是 Selenium，使用的浏览器为 Chrome，在此之前请确保已经正确安装好了 Selenium 库、Chrome浏览器并配置好了 ChromeDriver，相关流程可以参考第一章的说明。

3. 了解点触验证码

TouClick 官方网站的验证码样式如图 8-19 所示：

和 12306 站点有相似之处，不过这次是点击图片中的文字，不是图片了，另外还有各种形形色色的点触验证码，其交互形式可能略有不同，但基本原理都是类似的。

接下来我们就来统一实现一下此类点触验证码的识别过程。

4. 识别思路

此种验证码的如果依靠图像识别的话识别难度非常之大。

例如就 12306 来说，其识别难点有两个点，第一点是文字识别，如图 8-20 所示：

如点击图中所有的漏斗，“漏斗”二字其实都经过变形、放缩、模糊处理了，如果要借助于前面我们讲的 OCR 技术来识别，识别的精准度会大打折扣，甚至得不到任何结果。第二点是图像的识别，我们需要将图像重新转化文字，可以借助于各种识图接口，可经我测试识别正确结果的准确率非常低，经常会出现匹配不正确或匹配不出结果的情况，而且图片本身的的清晰度也不够，所以识别难度会更大，更何况需要同时识别出八张图片的结果，且其中几个答案需要完全匹配正确才能验证通过，综合来看，此种方法基本是不可行的。

再拿 TouClick 来说，如图所示：

我们需要从这幅图片中识别出植株二字，但是图片的背景或多或少会有干扰，导致 OCR 几乎不会识别出结果，有人会说，直接识别白色的文字不就好了吗？但是如果换一张验证码呢？如图 8-22 所示：

这张验证码图片的文字又变成了蓝色，而且还又有白色阴影，识别的难度又会大大增加。

那么此类验证码就没法解了吗？答案当然是有，靠什么？靠人。

靠人解决？那还要程序做什么？不要急，这里说的人并不是我们自己去解，在互联网上存在非常多的验证码服务平台，平台 7×24 小时提供验证码识别服务，一张图片几秒就会获得识别结果，准确率可达 90% 以上，但是就需要花点钱来购买服务了，毕竟平台都是需要盈利的，不过不用担心，识别一个验证码只需要几分钱。

在这里我个人比较推荐的一个平台是超级鹰。

其提供的服务种类非常广泛，可识别的验证码类型非常多，其中就包括此类点触验证码。

另外超级鹰平台同样支持简单的图形验证码识别，如果 OCR 识别有难度，同样可以用本节相同的方法借助此平台来识别，下面是此平台提供的一些服务：

英文数字，提供最多20位英文数字的混合识别

中文汉字，提供最多7个汉字的识别

纯英文，提供最多12位的英文的识别

纯数字，提供最多11位的数字的识别

任意特殊字符，提供不定长汉字英文数字、拼音首字母、计算题、成语混合、 集装箱号等字符的识别

坐标选择识别，如复杂计算题、选择题四选一、问答题、点击相同的字、物品、动物等返回多个坐标的识别

而本节我们需要解决的就是属于最后一类，坐标多选识别的情况，我们需要做的就是将验证码图片提交给平台，然后平台会返回识别结果在图片中的坐标位置，接下来我们再解析坐标模拟点击就好了。

原理非常简单，下面我们就来实际用程序来实验一下。

5. 注册账号

在开始之前，我们需要先注册一个超级鹰账号并申请一个软件ID，注册页面链接为：https://www.chaojiying.com/user/reg/，注册完成之后还需要在后台开发商中心添加一个软件ID，最后一件事就是充值一些题分，充值多少可以根据价格和识别量自行决定。

6. 获取API

做好上面的准备工作之后我们就可以开始用程序来对接验证码的识别了。

首先我们可以到官方网站下载对应的 Python API，链接为：https://www.chaojiying.com/api-14.html，但是此 API 是Python2 版本的，是用 Requests 库来实现的，我们可以简单更改几个地方即可将其修改为 Python3 版本。

修改之后的API如下：

import requests
from hashlib import md5
class Chaojiying(object):
    def __init__(self, username, password, soft_id):
        self.username = username
        self.password = md5(password.encode('utf-8')).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 post_pic(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 report_error(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()

本文标题：Python3爬虫如何实现识别点触点选验证码-创新互联
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