Python爬虫入门教程 57-100

发布时间:2019-05-26 22:30:37编辑:auto阅读(1948)

    滑动验证码介绍

    本篇博客涉及到的验证码为滑动验证码,不同于极验证,本验证码难度略低,需要的将滑块拖动到矩形区域右侧即可完成。

    python识别验证码

    这类验证码不常见了,官方介绍地址为:https://promotion.aliyun.com/ntms/act/captchaIntroAndDemo.html
    使用起来肯定是非常安全的了,不是很好通过机器检测

    如何判断验证码类型

    这个验证码的标识一般比较明显,在页面源码中一般存在一个 nc.js 基本可以判定是阿里云的验证码了

    <script type="text/javascript" src="//g.alicdn.com/sd/ncpc/nc.js?t=1552906749855"></script>

    识别套路

    截止到2019年3月18日,本验证码加入了大量的selenium关键字验证,所以单纯的模拟拖拽被反爬的概率满高的,你也知道一般情况爬虫具备时效性 不确保这种手段过一段时间还可以使用!

    导入selenium必备的一些模块与方法

    from selenium import webdriver
    from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
    # from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
    # from selenium.webdriver.common.by import By
    from selenium.webdriver.chrome.options import Options
    from selenium.webdriver import ActionChains
    
    import time
    import random
    

    在启动selenium之前必须要设置一个本机的代理,进行基本的反[反爬] 处理,很多爬虫在获取用户指纹的时候,都比较喜欢selenium,因为使用selenium模拟浏览器进行数据抓取,能够绕过客户JS加密,绕过爬虫检测,绕过签名机制

    但是selenium越来越多的被各种网站进行了相关屏蔽,因为selenium在运行的时候会暴露出一些预定义的Javascript变量(特征字符串),例如"window.navigator.webdriver",在非selenium环境下其值为undefined,而在selenium环境下,其值为true

    python识别验证码
    下图所示为selenium驱动下Chrome控制台打印出的值
    在这里插入图片描述
    细致的绕过去的方法,可能需要单独的一篇博客进行赘述了,这里我只对上面的参数进行屏蔽,使用到的是之前博客中涉及的mitmdump进行代理

    https://docs.mitmproxy.org/stable/concepts-certificates/

    mitmdump进行代理

    技术参考来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/43581988

    关于这个模块的基本使用,参考我前面的博客即可,这里核心使用了如下代码

    indject_js_proxy.py

    from mitmproxy import ctx
    injected_javascript = '''
    // overwrite the `languages` property to use a custom getter
    Object.defineProperty(navigator, "languages", {
      get: function() {
        return ["zh-CN","zh","zh-TW","en-US","en"];
      }
    });
    // Overwrite the `plugins` property to use a custom getter.
    Object.defineProperty(navigator, 'plugins', {
      get: () => [1, 2, 3, 4, 5],
    });
    // Pass the Webdriver test
    Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
      get: () => false,
    });
    // Pass the Chrome Test.
    // We can mock this in as much depth as we need for the test.
    window.navigator.chrome = {
      runtime: {},
      // etc.
    };
    // Pass the Permissions Test.
    const originalQuery = window.navigator.permissions.query;
    window.navigator.permissions.query = (parameters) => (
      parameters.name === 'notifications' ?
        Promise.resolve({ state: Notification.permission }) :
        originalQuery(parameters)
    );
    '''
     
    def response(flow):
        # Only process 200 responses of HTML content.
        if not flow.response.status_code == 200:
            return
     
        # Inject a script tag containing the JavaScript.
        html = flow.response.text
        html = html.replace('<head>', '<head><script>%s</script>' % injected_javascript)
        flow.response.text = str(html)
        ctx.log.info('>>>> js代码插入成功 <<<<')
     
        # 只要url链接以target开头,则将网页内容替换为目前网址
        # target = 'https://target-url.com'
        # if flow.url.startswith(target):
        #     flow.response.text = flow.url
    

    上述脚本放置任意目录,之后进行mitmdump的启动即可

    C:\user>mitmdump -s indject_js_proxy.py   
    Loading script indject_js_proxy.py
    Proxy server listening at http://*:8080

    启动之后,通过webdriver访问

    测试网站:https://intoli.com/blog/not-possible-to-block-chrome-headless/chrome-headless-test.html

    如果webDriver是绿色,也说明代理起作用了

    在这里插入图片描述

    selenium爬取

    接下来就是通过selenium进行一些模拟行为的操作了,这部分代码比较简单,编写的时候参考一下注释即可。

    # 实例化一个启动参数对象
    chrome_options = Options()
    # 添加启动参数
    chrome_options.add_argument('--proxy-server=127.0.0.1:8080')
    # 将参数对象传入Chrome,则启动了一个设置了窗口大小的Chrome
    driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)
    

    关键函数

    def move_to_gap(tracks):
    
        driver.get("https://passport.zcool.com.cn/regPhone.do?appId=1006&cback=https://my.zcool.com.cn/focus/activity")
    
        # 找到滑块span
        need_move_span = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="nc_1_n1t"]/span')
        # 模拟按住鼠标左键
        ActionChains(driver).click_and_hold(need_move_span).perform()
        for x in tracks:  # 模拟人的拖动轨迹
            print(x)
            ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=x,yoffset=random.randint(1,3)).perform()
        time.sleep(1)
        ActionChains(driver).release().perform()  # 释放左键
    

    注意看到上述代码中有何核心的点 --- 拖拽距离的 列表tracks

    if __name__ == '__main__':
        move_to_gap(get_track(295))
    

    这个地方可以借鉴网上的方案即可

    def get_track(distance):
        '''
        拿到移动轨迹,模仿人的滑动行为,先匀加速后匀减速
        匀变速运动基本公式:
        ①v=v0+at
        ②s=v0t+(1/2)at²
        ③v²-v0²=2as
    
        :param distance: 需要移动的距离
        :return: 存放每0.2秒移动的距离
        '''
        # 初速度
        v=0
        # 单位时间为0.2s来统计轨迹,轨迹即0.2内的位移
        t=0.1
        # 位移/轨迹列表,列表内的一个元素代表0.2s的位移
        tracks=[]
        # 当前的位移
        current=0
        # 到达mid值开始减速
        mid=distance * 4/5
    
        distance += 10  # 先滑过一点,最后再反着滑动回来
    
        while current < distance:
            if current < mid:
                # 加速度越小,单位时间的位移越小,模拟的轨迹就越多越详细
                a = 2  # 加速运动
            else:
                a = -3 # 减速运动
    
            # 初速度
            v0 = v
            # 0.2秒时间内的位移
            s = v0*t+0.5*a*(t**2)
            # 当前的位置
            current += s
            # 添加到轨迹列表
            tracks.append(round(s))
    
            # 速度已经达到v,该速度作为下次的初速度
            v= v0+a*t
    
        # 反着滑动到大概准确位置
        for i in range(3):
           tracks.append(-2)
        for i in range(4):
           tracks.append(-1)
        return tracks
    

    代码注释已经添加好,可以自行查阅,临摹一下即可明白

    最后开始进行尝试,实测中,发现可以自动拖动,但是,出现一个问题是最后被识别为机器,这个地方,我进行了多次的修改与调整,最终从代码层面发现实现确实有些复杂,所以改变策略,找一下chromedriver.exe是否有修改过的版本,中间去除了selenium的一些关键字,运气不错,被我找到了。

    python识别验证码

    目前只有windows10版本和linux16.04版本
    gitee地址:https://gitee.com/bobozhangyx/java-crawler/tree/master/file/%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%90%8E%E7%9A%84chromedriver

    下载之后,替换你的 chromedriver.exe

    在这里插入图片描述
    再次运行,成功验证

    python识别验证码

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