【原创】Python 极验滑块验证

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记一次 极验滑块验证分析并通过

操作环境

• win10 、 mac
• Python3.9
• selenium、seleniumwire

分析

最近在做的一个项目登录时会触发一个滑块验证，就长下面这个样子可以很明显的看出来是极验3代验证，借助之前写阿里云盾的经验使用selenium+pyautoui先测试一下，详细可参考：阿里云盾滑块验证直接提示被怪物吃掉了！！！还是先来研究一下官方文档看一下验证的业务逻辑：极验验证接入文档本以为是检测到了selenium，手动测试了一下发现是可以滑过的，那就是说明应该是滑动的轨迹触发了风控。

分析了一波效验规则及原理，搞明白原理就好办了

解决方案

使用selenium请求url，并触发滑块验证

def open(self): """ 登录模块 """ # 定位密码登录 self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="app"]/div/div/div/div/div/div[1]/div[2]').click() # 输入账号 username = '123456' self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="app"]/div/div/div/div/div/div[2]/div[1]/form/div[1]/div/div/input').send_keys(username) time.sleep(1) # 输入密码 password = '123456789' self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="app"]/div/div/div/div/div/div[2]/div[1]/form/div[2]/div/div/input').send_keys(password) time.sleep(1) # 登录 self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="app"]/div/div/div/div/div/div[2]/div[3]/button').click()

获取验证图片并计算滑块距离

def get_images(self): """ 获取验证码图片 :return: 图片的location信息 """ # 带缺口图片，使用js定位并读取图片的data信息 data:image/png;base64，直接调用识别缺口 fullgb = self.driver.execute_script('return document.getElementsByClassName("geetest_canvas_bg geetest_absolute")[0].toDataURL("image/png")') # 完整图片，使用js定位并读取图片的data信息 data:image/png;base64，直接调用识别缺口 bg = self.driver.execute_script('return document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute")[0].toDataURL("image/png")') return bg, fullgb def get_decode_image(self, location_list): """ 解码图片的base64数据 """ # 提取图片base64数据 _, img = location_list.split(",") # 数据转换为Bytes字节 img = base64.decodebytes(img.encode()) # 读取图片 new_im: PngImagePlugin.PngImageFile = image.open(BytesIO(img)) # new_im.convert("RGB") # new_im.save(filename) return new_im def compute_gap(self, img1, img2): """ 计算缺口偏移 这种方式成功率很高 """ # 将图片修改为RGB模式 img1 = img1.convert("RGB") img2 = img2.convert("RGB") # 计算差值 diff = ImageChops.difference(img1, img2) # 灰度图 diff = diff.convert("L") # 二值化 diff = diff.point(self.table, '1') left = 43 for w in range(left, diff.size[0]): lis = [] for h in range(diff.size[1]): if diff.load()[w, h] == 1: lis.append(w) if len(lis) > 5: return w

生成滑动轨迹

def get_tracks(self, distance, seconds, ease_func): """ :param distance: 缺口位置 :param seconds: 时间 :param ease_func: 生成函数 :return: 轨迹数组 """ tracks = [0] offsets = [0] for t in np.arange(0.0, seconds, 0.1): ease = ease_func offset = round(ease(t / seconds) * distance) tracks.append(offset - offsets[-1]) offsets.append(offset) return tracks

滑动模块

def move_to_gap(self, track): """滑动滑块""" print('第一步,点击滑动按钮') slider = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_slider_button'))) ActionChains(self.driver).click_and_hold(slider).perform() time.sleep(1) print('第二步,拖动元素') for track in track: ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform() # 鼠标移动到距离当前位置（x,y） time.sleep(0.0001)

效果

完美解决

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