python+Playwright绕过验证码
时间: 2025-01-09 15:53:09 AIGC 浏览: 100
### 使用 Python 和 Playwright 绕过验证码的最佳实践
#### 1. 利用机器学习模型识别验证码图像
对于复杂的图形验证码,可以采用预训练的YOLOv5模型来检测和解析验证码中的特定元素。这种方法特别适用于滑动验证场景,在这些情况下,可以通过定位图片缺口的位置来进行自动填充[^2]。
```python
from pathlib import Path
import torch
def load_model():
model_path = "path/to/yolov5/model"
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path, force_reload=True).to(device)
return model
model = load_model()
results = model(image) # image 是待处理的验证码截图
```
#### 2. 自动化交互流程模拟人类行为
为了提高成功率并减少被反作弊机制捕获的风险,应该模仿真实用户的鼠标移动轨迹以及点击间隔时间等细节特征。这通常涉及到生成随机但自然的动作序列,并将其应用于浏览器实例中执行相应的DOM操作[^3]。
```javascript
// JavaScript code snippet to simulate human-like mouse movements using PlayWright API.
await page.mouse.move(x_start, y_start);
const duration = Math.random() * (maxDuration - minDuration) + minDuration;
await page.mouse.down();
for(let i=0;i<steps;i++){
let newX = x_start + ((i/steps)*(x_end-x_start));
await page.mouse.move(newX,y,{ steps: stepCount });
}
await page.mouse.up();
```
#### 3. 处理基于HTML5 canvas绘制的动态验证码
针对某些网站可能使用的canvas技术创建的动态变化型验证码(如拖拽拼图),则需先截取整个页面作为背景图层保存下来;接着利用OpenCV库计算两幅图像之间的差异区域从而找到目标对象的确切坐标位置[^4]。
```python
import cv2
import numpy as np
def find_gap_position(bg_img, fg_img):
bg_gray = cv2.cvtColor(np.array(bg_img), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
fg_gray = cv2.cvtColor(np.array(fg_img), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
diff = cv2.absdiff(bg_gray,fg_gray)
_, thresh = cv2.threshold(diff, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours,_ = cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]
contour = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]
rect = cv2.minAreaRect(contour)
box = cv2.boxPoints(rect)
gap_x = int((box[0][0]+box[2][0])/2)
return gap_x
```
阅读全文
相关推荐


















