pythonseleniumUI自动化解决验证码的4种方法-创新互联
本文介绍了python selenium UI自动化解决验证码的4种方法,分享给大家,具体如下:
测试环境
- windows7+
- firefox50+
- geckodriver # firefox浏览器驱动
- python3
- selenium3
selenium UI自动化解决验证码的4种方法:去掉验证码、设置万能码、验证码识别技术-tesseract、添加cookie登录,本次主要讲解验证码识别技术-tesseract和添加cookie登录。
1. 去掉验证码
去掉验证码,直接通过用户名和密码登陆网站。
2. 设置万能码
设置万能码,就是不管什么情况,输入万能码,都可以成功登录网站。
3. 验证码识别技术-tesseract
准备条件
- tesseract,下载地址:https://github.com/parrot-office/tesseract/releases/tag/3.5.1
- Python3.x,下载地址:https://www.python.org/downloads/
- pillow(Python3图像处理库)
安装好Python,通过pip install pillow安装pillow库。然后将tesseract中的tesseract.exe和testdata文件夹放到测试脚本所在目录下,testdata中默认有eng.traineddata和osd.traineddata,如果要识别汉语,请自行下载对应包。
以下是两个主要文件,TesseractPy3.py是通过python代码去调用tesseract以达到识别验证码的效果。code.py是通过selenium获取验证码图片,进而使用TesseractPy3中的函数得到验证码,实现网站的自动化登陆。
TesseractPy3.py
#coding=utf-8 import os import subprocess import traceback import logging from PIL import Image # 来源于Pillow库 TESSERACT = 'tesseract' # 调用的本地命令名称 TEMP_IMAGE_NAME = "temp.bmp" # 转换后的临时文件 TEMP_RESULT_NAME = "temp" # 保存识别文字临时文件 CLEANUP_TEMP_FLAG = True # 清理临时文件的标识 INCOMPATIBLE = True # 兼容性标识 def image_to_scratch(image, TEMP_IMAGE_NAME): # 将图片处理为兼容格式 image.save(TEMP_IMAGE_NAME, dpi=(200,200)) def retrieve_text(TEMP_RESULT_NAME): # 读取识别内容 inf = open(TEMP_RESULT_NAME + '.txt','r') text = inf.read() inf.close() return text def perform_cleanup(TEMP_IMAGE_NAME, TEMP_RESULT_NAME): # 清理临时文件 for name in (TEMP_IMAGE_NAME, TEMP_RESULT_NAME + '.txt', "tesseract.log"): try: os.remove(name) except OSError: pass def call_tesseract(image, result, lang): # 调用tesseract.exe,将识读结果写入output_filename中 args = [TESSERACT, image, result, '-l', lang] proc = subprocess.Popen(args) retcode = proc.communicate() def image_to_string(image, lang, cleanup = CLEANUP_TEMP_FLAG, incompatible = INCOMPATIBLE): # 假如图片是不兼容的格式并且incompatible = True,先转换图片为兼容格式(本程序将图片转换为.bmp格式),然后获取识读结果;如果cleanup=True,操作之后删除临时文件。 logging.basicConfig(filename='tesseract.log') try: try: call_tesseract(image, TEMP_RESULT_NAME, lang) text = retrieve_text(TEMP_RESULT_NAME) except Exception: if incompatible: image = Image.open(image) image_to_scratch(image, TEMP_IMAGE_NAME) call_tesseract(TEMP_IMAGE_NAME, TEMP_RESULT_NAME, lang) text = retrieve_text(TEMP_RESULT_NAME) else: raise return text except: s=traceback.format_exc() logging.error(s) finally: if cleanup: perform_cleanup(TEMP_IMAGE_NAME, TEMP_RESULT_NAME)
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