「本文目录」
- 1 分析登录界面结构
- 2 使用selenium打开登录页面
- 3 获取页面当前验证码图片
- 4 使用超级鹰识别验证码
- 5 对获取的坐标数据进行提取，并用动作链完成点击
1 分析登录界面结构
首先明确我们的目标，打开登陆界面，定位用户名和密码对应的标签，输入相关数据后，点击登录，此时页面会弹出验证码。
下面用两种方法进行验证码的获取，然后提交给**「超级鹰」** 进行识别，接收到汉字的坐标后，处理数据，然后用动作链进行点击操作，最后定位点击确认，登陆成功。
2 使用selenium打开登录页面
「代码实现：」
# 使用selenium打开登录界面
bro = webdriver.Chrome(executable_path='./chromedriver')
bro.get('https://passport.bilibili.com/login')
# 定位用户名，密码输入框
username = bro.find_element_by_id('login-username')
password = bro.find_element_by_id('login-passwd')
sleep(1)
# 将自己的用户名密码替换xxxxxx
username.send_keys('xxxxxx')
sleep(1)
password.send_keys('xxxxxx')
sleep(1)
# 定位登录按钮并点击
bro.find_element_by_xpath('//*[@id="geetest-wrap"]/div/div[5]/a[1]').click()
sleep(2)
3 获取页面当前验证码图片
3.1 方法一：页面截图，将验证码区域进行裁剪保存
使用此方法时，注意我们截取验证码图片时需要 截取完整 ，完整验证码截图如下:
首先做的当然是将点击登录后的页面进行 截图 ，然后 定位 到验证码的位置，通过 location() 方法获取验证码左上角的坐标， size() 获取验证码的宽和高，左上角坐标加上宽和高就是验证码右下角的坐标。获取坐标后就可以用 crop() 方法来进行裁剪，然后将裁剪到的验证码图片保存。
此时虽然获取了验证码图片，但是还不能直接提交给超级鹰。
因为超级鹰识别的验证码图片的 宽和高有限制 ，最好不超过 460px*310px 。
但是截取到的验证码图片宽高为 338px*432px ，这时就要先将图片缩小一倍再提交即可，等到收到坐标数据再将 坐标乘2 。
「代码实现：」
# 本文相关完整代码可以关注微信公众号：简说Python，回复：B站 获取。
# save\_screenshot就是将当前页面进行截图且保存
bro.save_screenshot('page.png')
# 定位验证码图片的位置
code_img_ele = bro.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div')
location = code_img_ele.location # 验证码左上角的坐标x,y
size = code_img_ele.size # 验证码图片对应的长和宽
# 左上角和右下角的坐标
# 这里坐标乘1.25是由于电脑屏幕的比例不是100%，我的是125%，请自行在设置中查看
rangle = (
int(location['x'] * 1.25), int(location['y'] * 1.25), int((location['x'] + size['width']) * 1.25),
int((location['y'] + size['height']) * 1.25)
)
i = Image.open('./page.png')
code_img_name = './code.png'
# crop根据rangle元组内的坐标进行裁剪
frame = i.crop(rangle)
frame.save(code_img_name)
# 缩小图片，宽为169,高为216
code = Image.open('./code.png')
small_img = code.resize((169, 216))
small_img.save('./small\_img.png')
print(code.size, small_img.size)
3.2方法二、通过网页获取图片地址，并保存
这种方法比上一种更加方便，分析网页源码获取图片地址，对该地址发送请求，接收返回的二进制文件，进行保存。首先打开网页源码找到图片地址。
图片地址是img标签的src属性值，通过xpath得到地址，直接对此url发送请求，接收数据并保存即可。
「注意：」 由于获取的图片的高度仍然大于超级鹰标准格式，所以也需要将图片缩小。
「代码实现：」
# 本文相关完整代码可以关注微信公众号：简说Python，回复：B站 获取。
# 获取img标签的src属性值
img_url = bro.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div/div[2]/div[1]/div/div[2]/img').get_attribute('src')
headers = {
'Users-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.117 Safari/537.36'
}
# 获取图片二进制数据
img_data = requests.get(url=img_url, headers=headers).content
with open('./node1.png', 'wb')as fp:
fp.write(img_data)
i = Image.open('./node1.png')
# 将图片缩小并保存，设置宽为172，高为192
small_img = i.resize((172, 192))
small_img.save('./small\_img1.png')
4 使用超级鹰识别验证码
这部分没什么说的，直接调用就行。
「代码如下：」
# 本文相关完整代码可以关注微信公众号：简说Python，回复：B站 获取。
# 将验证码提交给超级鹰进行识别
chaojiying = Chaojiying_Client('用户名', '密码', '96001') # 用户中心>>软件ID 生成一个替换 96001
im = open('small\_img.png', 'rb').read() # 本地图片文件路径 来替换 a.jpg 有时WIN系统须要//
# 9004是验证码类型
print(chaojiying.PostPic(im, 9004)['pic\_str'])
result = chaojiying.PostPic(im, 9004)['pic\_str']
5 对获取的坐标数据进行提取，并用动作链完成点击
超级鹰识别返回的数据格式是：123,12 | 234,21。
我们可以将数据以' | '进行分割，保存到列表中，再以逗号分割将x，y的坐标保存，得到[ [123，12]，[234，21] ]这一格式，然后遍历这一列表，使用动作链对每一个列表元素对应的x,y指定的位置进行点击操作，最后定位并点击确认，登录成功。
「代码实现：」
# 本文相关完整代码可以关注微信公众号：简说Python，回复：B站 获取。
all_list = [] # 要存储即将被点击的点的坐标 [[x1,y1],[x2,y2]]
if '|' in result:
list_1 = result.split('|')
count_1 = len(list_1)
for i in range(count_1):
xy_list = []
x = int(list_1[i].split(',')[0])
y = int(list_1[i].split(',')[1])
xy_list.append(x)
xy_list.append(y)
all_list.append(xy_list)
else:
x = int(result.split(',')[0])
y = int(result.split(',')[1])
xy_list = []
xy_list.append(x)
xy_list.append(y)
all_list.append(xy_list)
# 遍历列表，使用动作链对每一个列表元素对应的x,y指定的位置进行点击操作
# x,y坐标乘2和0.8，是由于
for l in all_list:
x = l[0] * 2 * 0.8
y = l[1] * 2 * 0.8
# 将点击操作的参照物移动到指定的模块，
# 若用方法二获取的验证码图片，要添加下面代码对code\_img\_ele赋值
# code\_img\_ele = bro.find\_element\_by\_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div/div[2]/div[1]/div/div[2]/img')
ActionChains(bro).move_to_element_with_offset(code_img_ele, x, y).click().perform()
sleep(0.1)
print('点击已完成')
# 完成动作链点击操作后，定位确认按钮并点击
bro.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div/div[3]/a').click()
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