python绕过图片滑动验证码实现爬取PTA所有题目功能附源码

Shirley ·

更新时间:2024-09-21

· 904 次阅读

最近学了python爬虫，本着学以致用的态度去应用在生活中。突然发现算法的考试要来了，范围就是PTA刷过的题。让我一个个复制粘贴？不可能，必须爬它！

先开页面，人傻了，PTA的题目是异步加载的，爬了个寂寞（空数据）。AJAX我又不熟，突然想到了selenium。

selenium可以模拟人的操作让浏览器自动执行动作，具体的自己去了解，不多说了。干货来了：

登录界面有个图片的滑动验证码

验证码

破解它的最好方式就是用opencv，opencv巨强，自己了解。
思路开始：
1.将背景图片和可滑动的图片下载
2.用opencv匹配这两张图片的最匹配位置，不用在意怎么实现的，算法极其BT，不是我这种数学不及格的人能想的。最终会得到一个匹配度最高的XY值
3.由于Y值不用考虑，拖动滑块是X值的事情，调用selenium里抓放的函数，把X值丢进去，让浏览器自动滑动即可。
注意：由于算法问题，可能不能一次成功，重启程序就行了，或者改动代码。
4.进去之后就用selenium各种操作爬就完事了
以下是源码：


from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
import requests
import time
import numpy
import cv2
import os
#作者：许文鸿
#未经允许不可转载，转载时注明出处
#创建 WebDriver 对象，指明使用chrome浏览器驱动
web = webdriver.Chrome(r'd:\chromedriver.exe')
web.implicitly_wait(5)
#调用WebDriver 对象的get方法 可以让浏览器打开指定网址
web.get('https://pintia.cn/auth/login')
zh = web.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div/div[2]/form/div[1]/div[1]/div/div/div[1]/input')
mm = web.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div/div[2]/form/div[1]/div[2]/div/div/div[1]/input')
#在PTA的账号密码：
zh.send_keys('******@qq.com')
mm.send_keys('******')
#找到登录按钮并点击
web.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div/div[2]/form/div[2]/button/div/div').click()
#等待两秒，验证码加载完成
time.sleep(2)
#bg背景图片
bg_img_src = web.find_element_by_xpath(
 '/html/body/div[3]/div[2]/div/div/div[2]/div/div[1]/div/div[1]/img[1]').get_attribute('src')
#front可拖动图片
front_img_src = web.find_element_by_xpath(
 '/html/body/div[3]/div[2]/div/div/div[2]/div/div[1]/div/div[1]/img[2]').get_attribute('src')
#保存图片
with open("bg.jpg", mode="wb") as f:
 f.write(requests.get(bg_img_src).content)
with open("front.jpg", mode="wb") as f:
 f.write(requests.get(front_img_src).content)
#将图片加载至内存
bg = cv2.imread("bg.jpg")
front = cv2.imread("front.jpg")
js = 'alert("本人可能将此程序用于python课设，请靓仔靓女不要直接提交本人代码。即将报错，需要删除第42~44行代码即可正常运行");'
web.execute_script(js)
time.sleep(15)
#将背景图片转化为灰度图片，将三原色降维
bg = cv2.cvtColor(bg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#将可滑动图片转化为灰度图片，将三原色降维
front = cv2.cvtColor(front, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
front = front[front.any(1)]
#用cv算法匹配精度最高的xy值
result = cv2.matchTemplate(bg, front, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
#numpy解析xy，注意xy与实际为相反，x=y,y=x
x, y = numpy.unravel_index(numpy.argmax(result), result.shape)
#找到可拖动区域
div = web.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div/div/div[2]/div/div[2]/div[2]')
#拖动滑块，以实际相反的y值代替x
ActionChains(web).drag_and_drop_by_offset(div, xoffset=y // 0.946, yoffset=0).perform()
#至此成功破解验证码，由于算法问题，准确率不能达到100%，可能需要多运行1~2次
for page in range(0, 1000):
 time.sleep(1)
 #此处的网址为PTA固定网页，仅需要更换page
 web.get('https://pintia.cn/problem-sets?tab=1&filter=all&page={page_}'.format(page_=page))
 #获取当前页面题目集网址，A_s为a标签的列表，urls用户存放网址
 A_s = web.find_elements_by_class_name('name_QIjv7')
 urls = []
 for a in A_s:
  urls.append(a.get_attribute('href'))
 #当页面不存在可爬取的网址，则退出程序
 if urls.__len__() == 0:
  print('爬取完成')
  os._exit()
 #对刚才获取的网址列表进行遍历
 for url in urls:
  web.get(url)
  #找到对应的题目对象
  tm = web.find_elements_by_css_selector("[class='problemStatusRect_3kpmC PROBLEM_ACCEPTED_1Dzzi']")
  tm_total = 0
  for i in range(0, 1000):
   # 遍历该页面的题型
   try:
    tm_type = web.find_element_by_xpath(
     '/html/body/div/div[3]/div[2]/div/div[2]/div[{i_}]/div/div[2]'.format(i_=i * 2 + 2)).text
    # 如果题型为编程/函数，记录对应的数量，方便后续爬取
    if tm_type == '编程题' or tm_type == '函数题':
     tm_total += int(web.find_element_by_xpath(
      '/html/body/div/div[3]/div[2]/div/div[2]/div[{i_}]/a/div/div'.format(i_=i * 2 + 2)).text[0])
   except:
    break
  # 根据函数/编程题数量取相应的题目对象，舍弃其他题目
  if tm_total != 0:
   tm = tm[-tm_total:]
  else:
   tm = []
  # 遍历剩余题目
  for tm_index in tm:
   try:
    tm_index.click()
    time.sleep(0.5)
    #获取题目中的代码
    tm_title = web.find_element_by_css_selector(
     "[class='text-center black-3 text-4 font-weight-bold my-3']").text
    mycode = web.find_element_by_css_selector('textarea').get_attribute('value')
    print('题目：' + tm_title)
    print(mycode)
    #接下来可以存入
   except:
    continue

到此这篇关于python绕过图片滑动验证码实现爬取PTA所有题目功能附源码的文章就介绍到这了,更多相关python图片滑动验证码内容请搜索软件开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持软件开发网！

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