selenium 滑块问题解决

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滑块问题解决

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问题解决分为两步

图片处理

滑块移动处理

图片处理

1.图片获取

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这里获取的是背景以及滑块图片

- 获取图片
	通过requests.get(),将图片下载到本地
	    with open('./yuan/image.html','r',encoding='utf-8') as fp:
        page_text = fp.read()
    html = etree.HTML(page_text)
    img1 = html.xpath('/html/head/link[4]/@href')
    img2 = html.xpath('/html/head/link[5]/@href')

    imgCon1 = requests.get(url=img1[0],headers=headers).content
    imgCon2 = requests.get(url=img2[0],headers=headers).content
    List = []

    with open('./img/background.png','wb') as fp:
        fp.write(imgCon1)
    with open('./img/frag.png', 'wb') as fp:
        fp.write(imgCon2)

2.将图片进行降噪,灰度化处理,采用图片模板位置匹配,归一化相关系数匹配,将会得出大致距离

def _tran_canny(image):
    """降噪"""
    image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
    return cv2.Canny(image, 50, 150)


def detect_displacement(img_slider_path, image_background_path):
    """detect displacement"""
    # 灰度化
    image = cv2.imread(img_slider_path, 0)
    template = cv2.imread(image_background_path, 0)
    # 图片模板位置匹配 归一化相关系数匹配法cv2.TM_CCOEFF_NORMED
    res = cv2.matchTemplate(_tran_canny(image), _tran_canny(template), method=cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
    top_left = max_loc[0]  # 横坐标
    print(top_left)
    return top_left

滑块位置处理

1.构造滑块轨迹

def get_tracks(distance):
    # 构造滑动轨迹
    tracks = []
    v = 0
    t = 0.9  # 单位时间
    current = 0  # 滑块当前位移
    distance += 10  # 多移动10px,然后回退
    while current < distance:
        if current < distance * 5 / 8:
            a = random.randint(1, 3)
        else:
            a = -random.randint(2, 4)
        v0 = v  # 初速度
        track = v0 * t + 0.5 * a * (t ** 2)  # 单位时间（0.2s）的滑动距离
        tracks.append(round(track))  # 加入轨迹
        current += round(track)
        v = v0 + a * t
    # 回退到大致位置
    for i in range(5):
        tracks.append(-random.randint(1, 2))
        # tracks.append(-random.choice([0.3, 0.5, 0.8]))
    return tracks

2.模拟拖动

# from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
# webDriver = Chrome(executable_path=path,options=chrome_options)

# wait1 = WebDriverWait(webDriver, 3)
# browser = webDriver
# trace 就是图片处理返回的距离

def move_to_gap(wait1,browser,trace):
    # 得到滑块标签
    # slider = wait1.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'verify-move-block')))
    slider = wait1.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="captcha__frame__bottom"]/div[2]/div[2]')))
    # 使用click_and_hold()方法悬停在滑块上，perform()方法用于执行
    ActionChains(browser).click_and_hold(slider).perform()
    for x in trace:
        # 使用move_by_offset()方法拖动滑块，perform()方法用于执行
        ActionChains(browser).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()
    # 模拟人类对准时间
    sleep(0.5)
    # 释放滑块
    ActionChains(browser).release().perform()

# **	幂 - 返回x的y次幂	a**b 为10的20次方， 输出结果 100000000000000000000
# round() 方法返回浮点数x的四舍五入值。
# random.randint() 方法返回指定范围内的整数。
randint(start, stop) 等价于 randrange(start, stop+1)。
# choice() 方法返回一个列表，元组或字符串的随机项。

本人成功是成功了,可惜被查出是机器人

如果用selenium,在控制台输入window.navigator.webdriver	会显示true
# 1.chrome的版本号如果小于88
	在启动浏览器的时候(此时没有加载任何内容时),将页面嵌入js代码,去掉webdriver
  2.chrome的版本号如果大于88
  	from selenium.webdriver.chrome.options import Options
    chrome_options.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled')