验证码识别

爬虫是什么呢，简单而片面的说，爬虫就是由计算机自动与服务器交互获取数据的工具。爬虫的最基本就是get一个网页的源代码数据，如果更深入一些，就会出现和网页进行POST交互，获取服务器接收POST请求后返回的数据。一句话，爬虫用来自动获取源数据，至于更多的数据处理等等是后续的工作，这篇文章主要想谈谈爬虫获取数据的这一部分。爬虫请注意网站的Robot.txt文件，不要让爬虫违法，也不要让爬虫对网站造成伤害。 反爬及反反爬概念的不恰当举例 基于很多原因（如服务器资源，保护数据等），很多网站是限制了爬虫效果的。 考虑一下，由人来充当爬虫的角色，我们怎么获取网页源代码？最常用的当然是右键源代码。 网站屏蔽了右键，怎么办？ 拿出我们做爬虫中最有用的东西 F12（欢迎讨论） 同时按下F12就可以打开了（滑稽） 源代码出来了！！ 在把人当作爬虫的情况下，屏蔽右键就是反爬取策略，F12就是反反爬取的方式。 讲讲正式的反爬取策略 事实上，在写爬虫的过程中一定出现过没有返回数据的情况，这种时候也许是服务器限制了UA头（user-agent），这就是一种很基本的反爬取，只要发送请求的时候加上UA头就可以了…是不是很简单？ 其实一股脑把需要不需要的Request Headers都加上也是一个简单粗暴的办法…… 有没有发现网站的验证码也是一个反爬取策略呢？为了让网站的用户能是真人，验证码真是做了很大的贡献

查看源码 自定义SessionIdGenerator 配置： 验证 注意点 没有100%可靠的算法，暴力破解，穷举 限制时间内ip登录错误次数 增加图形验证码，不能过于简单，常用的OCR可以识别验证码 建议：微服务里面，特别是对C端用户的应用，不要做过于复杂的权限校验，特别是影响性能这块 源码地址：https://github.com/woxbwo/is-rbac-shiro-service/tree/master/src/main/java/com/is/shiro/service/config 完成！！！ 来源： https://www.cnblogs.com/woxbwo/p/11427456.html

一、准备 1、环境基础：Python3+pycharm+selenium +接口识别request+Pillow 库（图片切割），chrome浏览器的驱动环境 2、易源网站-算法的接口（收费的），这里需要注册后购买验证码接口算法，准备用户id（App_ID）和 密码（App_serect） 二、实现 1、在易源网站-图片验证码识别-请求示例，下载Python-SDK，解压后放在Python安装目录库下（如：D:\Python37\Lib）； 2、使用selenium启动chrome浏览器，进入验证码填写页面： 1 '''调用chrome浏览器，打开最大化浏览器''' 2 driver = webdriver.Chrome() # 打开浏览器 3 driver.get("验证码网址页面")# 打开地址 4 driver.maximize_window() 5 time.sleep(2) View Code 3、截图浏览器中的图片，进行切割（Pillow库），编写图片切割函数： 1 '''2、截图浏览器中的图片，进行切割（Pillow库），从网页中提取出验证码图片''' 2 def jietu(): 3 driver.save_screenshot("D:/yemian.png") 4 '''使用坐标方式，拿到验证码左上角坐标''' 5 left_top = driver.find

转载请标明出处！ 随着机器学习与图像识别技术的发展，第一代、第二代验证码已经失去了安全验证的作用。为了增加识别难度，网站暴力升级图片验证码，严重破坏了用户体验。第三代验证码的诞生解决了这一痛点，第三代验证码已经不再是狭义上的验证码，它通过多场景多维度进行数据收集，为网站提供立体式安全保障。 声明 本文内容仅限于研究，不涉及各安全厂商具体源码与风控策略。维护网络安全，人人有责。 验证码划代 （一）第一代验证码 定义：主要利用简单知识构建验证码。如中文、英文、数字等。 （二）第二代验证码 定义：以第一代验证码为基础，以创新交互方式的思想构建验证码。如看题选字、看图选物等。 （三）第三代验证码 定义：多场景多维度收集数据信息，为网站提供立体式安全防护。 第一第二代验证码退出历史舞台的原因 以下是我总结的两点原因 （1）随着机器学习与图像是被技术的发展，第一代、第二代验证码已经失去了安全验证的作用； （2）为了增加识别难度，网站暴力升级图片验证码，严重破坏用户体验。 举个例子 以上类型验证码我们通过肉眼识别准确率大约为30%，但我们拿到图片打码平台（魔镜）上用训练后发现准确率能超过90%。机器能做得比人好，其实这已经失去的验证码的意义。 第三代验证码“很简单” 最近常常会有人问我，研究的第三代验证码是不是就是滑块验证码？不就是把滑块滑动到指定位置吗？这有什么难的？ 这让我想起

图象识别 Python的强大，在于它有非常多的第三方库。对于验证码识别，Python也已经有了现成的库来供我们使用了。开源的OCR库pytesseract配合tesseract，可以用来将图片中的文字转化为文本。 不过这种方式我们在爬虫中用的并不多。因为现在大部分的验证码都加上了干扰的纹理，已经很少能用单机版的图片识别方式来识别了。所以我们这里仅仅使用简单地图片来进行介绍。如果有一天你的运气足够好，遇到了非常工整的验证码，那么你可以使用这个办法来试一试。 安装 tesseract (1) Windows 请在这里下载安装包： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Downloads 在 3rd party Windows exe's/installer 下面可以找到 exe 安装包。 (2) Mac 使用 homebrew 安装： $ brew install tesseract (3) Linux 使用 apt-get 安装: $ sudo apt-get install tesseract-orc 更多的安装帮助信息，可以参阅： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki 安装 Python库 要使用 tesseract 来做图像识别，我们还需要安装两个库： $ pip

1. 安装tesseract 　　OCR，即Optical Character Recognition， 光学字符识别 ，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程。对于图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符确实是由字符稍加扭曲变换得到的内容。 tesseract下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 进入下载页面，可以看到有各种.exe文件的下载列表，这里可以选择下载3.0版本。 其中文件名中带有dev的为开发版本，不带dev的为稳定版本，可以选择下载不带dev的版本，例如可以选择下载tesseract-ocr-setup-3.05.02.exe。 下载完成后双击，此时会出现如下图所示的页面。 此时可以勾选Additional language data(download)选项来安装OCR识别支持的语言包，这样OCR便可以识别多国语言。当然如果只是识别英文和数字就不用下载了，大家根据自己所需。 然后一路点击Next按钮即可。 接下来，为了在python代码中使用tesseract功能，使用pip安装pytesseract： pip install pytesseract 2、配置环境变量并验证 　　将tesseract的安装目录添加到path环境变量中 D:\Program Files

本节我们首先来尝试识别最简单的一种验证码，图形验证码，这种验证码出现的最早，现在也很常见，一般是四位字母或者数字组成的，例如中国知网的注册页面就有类似的验证码，链接为： http://my.cnki.net/elibregister/commonRegister.aspx ，页面如图 8-1 所示： 图 8-1 知网注册页面 表单的最后一项就是图形验证码，我们必须完全输入正确图中的字符才可以完成注册。 1. 本节目标 本节我们就以知网的验证码为例，讲解一下利用 OCR 技术识别此种图形验证码的方法。 2. 准备工作 识别图形验证码需要的库有 Tesserocr，如果没有安装可以参考第一章的安装说明。 3. 获取验证码 为了便于实验，我们先将验证码的图片保存到本地，以供测试。 打开开发者工具，找到验证码元素，可以看到这是一张图片，它的 src 属性是 CheckCode.aspx，在这里我们直接将这个链接打开：就可以看到一个验证码，直接右键保存下来即可，将名称命名为 code.jpg，学习过程中有不懂的可以加入我们的学习交流秋秋圈784中间758后面214，与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python，和学习什么内容。相关学习视频资料、开发工具都有分享如图 8-2 所示： ![( https://upload-images.jianshu.io/upload

本节我们首先来尝试识别最简单的一种验证码，图形验证码，这种验证码出现的最早，现在也很常见，一般是四位字母或者数字组成的，例如中国知网的注册页面就有类似的验证码，链接为： http://my.cnki.net/elibregister/commonRegister.aspx ，页面如图 8-1 所示： 图 8-1 知网注册页面 表单的最后一项就是图形验证码，我们必须完全输入正确图中的字符才可以完成注册。 1. 本节目标 本节我们就以知网的验证码为例，讲解一下利用 OCR 技术识别此种图形验证码的方法。 2. 准备工作 识别图形验证码需要的库有 Tesserocr，如果没有安装可以参考第一章的安装说明。 3. 获取验证码 为了便于实验，我们先将验证码的图片保存到本地，以供测试。 打开开发者工具，找到验证码元素，可以看到这是一张图片，它的 src 属性是 CheckCode.aspx，在这里我们直接将这个链接打开： http://my.cnki.net/elibregister/CheckCode.aspx ，就可以看到一个验证码，直接右键保存下来即可，将名称命名为 code.jpg，学习过程中有不懂的可以加入我们的学习交流秋秋圈784中间758后面214，与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python，和学习什么内容。相关学习视频资料、开发工具都有分享如图 8-2

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 8-18 所示： 图 8-18 12306 验证码 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。学习过程中有不懂的可以加入我们的学习交流秋秋圈784中间758后面214，与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python，和学习什么内容。相关学习视频资料、开发工具都有分享 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： 图 8-19

上节我们了解了图形验证码的识别，简单的图形验证码我们可以直接利用 Tesserocr 来识别，但是近几年又出现了一些新型验证码，如滑动验证码，比较有代表性的就是极验验证码，它需要拖动拼合滑块才可以完成验证，相对图形验证码来说识别难度上升了几个等级，本节来讲解下极验验证码的识别过程。 1. 本节目标 本节我们的目标是用程序来识别并通过极验验证码的验证，其步骤有分析识别思路、识别缺口位置、生成滑块拖动路径，最后模拟实现滑块拼合通过验证。 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。学习过程中有不懂的可以加入我们的学习交流秋秋圈784中间758后面214，与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python，和学习什么内容。相关学习视频资料、开发工具都有分享 3. 了解极验验证码 极验验证码其官网为： http://www.geetest.com/ ，它是一个专注于提供验证安全的系统，主要验证方式是拖动滑块拼合图像，若图像完全拼合，则验证成功，即可以成功提交表单，否则需要重新验证，样例如图8-5 和 8-6 所示： 图 8-5 验证码示例 图 8-6 验证码示例