【原创】Python 极验滑块验证



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

defopen(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

defget_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")')

  returnbg, fullgb

defget_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)

  returnnew_im

defcompute_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

  forwinrange(left, diff.size[0]):

      lis = []

      forhinrange(diff.size[1]):

          ifdiff.load()[w, h] == 1:

              lis.append(w)

          iflen(lis) >5:

              returnw

生成滑动轨迹

defget_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]

   fortinnp.arange(0.0, seconds, 0.1):

       ease = ease_func

       offset = round(ease(t/seconds) *distance)

       tracks.append(offset-offsets[-1])

       offsets.append(offset)

   returntracks

滑动模块

defmove_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')

    fortrackintrack:

        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

资源下载

https://download.csdn.net/download/qq_38154948/85328666