Utilisez les extensions Python et WebDriver pour traiter automatiquement les codes de vérification sur les pages Web-tutoriel php-php.cn

Utilisez les extensions Python et WebDriver pour traiter automatiquement les codes de vérification sur les pages Web

PHPz

Libérer： 2023-07-07 19:26:01

original

1246 Les gens l'ont consulté

Utilisez les extensions Python et WebDriver pour traiter automatiquement les codes de vérification sur les pages Web

Lorsque nous automatisons le traitement des pages Web, les codes de vérification sont souvent un problème très difficile. Les méthodes traditionnelles de traitement des codes de vérification incluent la saisie manuelle ou l'utilisation de services tiers de reconnaissance de codes de vérification, mais ces méthodes ne sont pas pratiques. Dans cet article, nous utiliserons la technologie Python et WebDriver pour traiter automatiquement les codes de vérification sur les pages Web.

Tout d'abord, nous devons installer Python et WebDriver. Python est un langage de script populaire doté de puissantes capacités de traitement de texte et de mise en réseau. WebDriver est un outil de test automatisé qui contrôle le comportement du navigateur.

Ensuite, nous utiliserons la bibliothèque Selenium en Python pour faire fonctionner WebDriver. Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque Selenium :

from selenium import webdriver

Copier après la connexion

Ensuite, nous pouvons choisir notre navigateur préféré pour instancier WebDriver. Voici le navigateur Chrome à titre d'exemple :

driver = webdriver.Chrome()

Copier après la connexion

Ensuite, nous devons accéder à une page Web qui nécessite un code de vérification et trouver l'élément du code de vérification. Nous pouvons utiliser la méthode de positionnement d'élément fournie par WebDriver pour trouver l'élément de code de vérification.

captcha_element = driver.find_element_by_id("captcha")

Copier après la connexion

Ensuite, nous pouvons enregistrer l'image du code de vérification localement via la fonction de capture d'écran. WebDriver fournit une méthode save_screenshot() pour implémenter cette fonction. save_screenshot()方法来实现这个功能。

driver.save_screenshot("screenshot.png")

Copier après la connexion

接下来，我们可以使用第三方库PIL来处理图像。我们可以通过PIL的Image模块打开截屏的图像，并利用验证码的元素坐标进行裁剪。

from PIL import Image

screenshot = Image.open("screenshot.png")
captcha_image = screenshot.crop((x, y, width + x, height + y))

Copier après la connexion

然后，我们可以使用PIL的图像处理功能，例如将图像转换为灰度图。

captcha_image = captcha_image.convert('L')

Copier après la connexion

现在，我们可以使用第三方库tesseract来识别验证码。tesseract是一个开源的OCR引擎，可以用于图像文字识别。

首先，我们需要安装tesseract，并将其配置到环境变量中。然后，在Python代码中，我们可以使用pytesseract库来调用tesseract。

import pytesseract

text = pytesseract.image_to_string(captcha_image)

Copier après la connexion

最后，我们可以将识别的验证码填入到网页的相应输入框中。我们可以继续使用WebDriver提供的元素定位方法来找到输入框，并使用其send_keys()

input_element = driver.find_element_by_id("captcha-input")
input_element.send_keys(text)

Copier après la connexion

Ensuite, nous pouvons utiliser la bibliothèque tierce PIL pour traiter l'image. Nous pouvons ouvrir l'image de capture d'écran via le module Image de PIL et la recadrer en utilisant les coordonnées d'élément du code de vérification.

from selenium import webdriver
from PIL import Image
import pytesseract

# 实例化WebDriver
driver = webdriver.Chrome()

# 访问网页并找到验证码元素
captcha_element = driver.find_element_by_id("captcha")

# 截屏保存验证码图像
driver.save_screenshot("screenshot.png")

# 打开截屏的图像，并裁剪出验证码图像
screenshot = Image.open("screenshot.png")
captcha_image = screenshot.crop((x, y, width + x, height + y))

# 图像处理，转换为灰度图
captcha_image = captcha_image.convert('L')

# 使用tesseract识别验证码
text = pytesseract.image_to_string(captcha_image)

# 填写验证码
input_element = driver.find_element_by_id("captcha-input")
input_element.send_keys(text)

Copier après la connexion

Nous pouvons alors utiliser les capacités de traitement d'image de PIL, comme la conversion de l'image en niveaux de gris.

rrreee

Maintenant, nous pouvons utiliser la bibliothèque tierce tesseract pour reconnaître le code de vérification. tesseract est un moteur OCR open source qui peut être utilisé pour la reconnaissance de texte d'image.

Tout d'abord, nous devons installer tesseract et le configurer dans des variables d'environnement. Ensuite, en code Python, nous pouvons utiliser la bibliothèque pytesseract pour appeler tesseract. 🎜rrreee🎜Enfin, nous pouvons remplir le code de vérification reconnu dans la zone de saisie correspondante sur la page Web. Nous pouvons continuer à utiliser la méthode de positionnement d'élément fournie par WebDriver pour trouver la zone de saisie, et utiliser sa méthode send_keys() pour remplir le code de vérification. 🎜rrreee🎜Jusqu'à présent, nous avons implémenté la fonction de traitement automatique des codes de vérification sur les pages Web à l'aide des extensions Python et WebDriver. L'exemple de code complet est le suivant : 🎜rrreee🎜Il convient de noter que la reconnaissance d'image et le positionnement des éléments de code de vérification nécessitent certains débogages et tests. Si la difficulté du CAPTCHA est élevée, envisagez d'autres approches, telles que l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond pour identifier le CAPTCHA. 🎜🎜En résumé, utiliser les extensions Python et WebDriver pour traiter automatiquement les codes de vérification sur les pages Web est une tâche très difficile. Cependant, grâce à une sélection raisonnable de méthodes et d'outils, nous pouvons automatiser efficacement le traitement des codes de vérification sur les pages Web et améliorer l'efficacité et la précision du traitement automatisé. J'espère que le contenu de cet article sera utile à tout le monde. 🎜

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!