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python+opencv+selenium如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化登錄郵箱

發(fā)布時(shí)間:2021-07-05 14:44:38 來(lái)源:億速云 閱讀:134 作者:小新 欄目:開(kāi)發(fā)技術(shù)

這篇文章主要為大家展示了“python+opencv+selenium如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化登錄郵箱”,內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“python+opencv+selenium如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化登錄郵箱”這篇文章吧。

如下:

python+opencv+selenium如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化登錄郵箱
??

在我們做自動(dòng)化登錄時(shí),總會(huì)遇到各種奇奇怪怪的驗(yàn)證碼,滑塊驗(yàn)證碼就是其中最常見(jiàn)的一種。若我們的程序自動(dòng)輸入賬號(hào)密碼之后,還需要我們?nèi)斯とセ瑒?dòng)驗(yàn)證碼那還能稱(chēng)得上是自動(dòng)化嗎?
那么先給大家說(shuō)一下我的‘解題步驟'。

1.使用selenium打開(kāi)郵箱首頁(yè)。
2.定位到賬號(hào)密碼框,鍵入賬號(hào)密碼。
3.獲取驗(yàn)證圖片,使用opencv處理返回滑塊應(yīng)拖動(dòng)的距離。
4.創(chuàng)建鼠標(biāo)事件,模擬拖動(dòng)滑塊完成驗(yàn)證。

??需要解決的問(wèn)題:

1.頁(yè)面元素的定位。
2.文本框和驗(yàn)證碼的frame嵌套。
3.opencv處理驗(yàn)證圖片缺口圖像匹配并返回距離。
4.webdriver在網(wǎng)頁(yè)中使用xpath時(shí)如何定位自身元素。
5.原始圖片尺寸與在網(wǎng)頁(yè)中的實(shí)際尺寸同比例縮放(距離的縮放)。

??OK,思路清晰上代碼?。?!

??源代碼:

#滑稽研究所出品
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium import webdriver

import requests
import time
import cv2

#下載圖片
def download_img(url,filename):
    r = requests.get(url)
    with open( filename + '.png', 'wb') as f:
        # 對(duì)于圖片類(lèi)型的通過(guò)r.content方式訪問(wèn)響應(yīng)內(nèi)容,將響應(yīng)內(nèi)容寫(xiě)入yanzheng.png中
        f.write(r.content)
        print(filename + '下載完成')

def get_image():
    #為什么這里要定義全局變量?因?yàn)閐river在函數(shù)內(nèi),函數(shù)運(yùn)行完畢就會(huì)關(guān)閉,
    #相應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)也會(huì)被關(guān)閉,這就是網(wǎng)上很多問(wèn)為什么網(wǎng)頁(yè)會(huì)自動(dòng)關(guān)閉的原因。
    global driver
    driver= webdriver.Chrome() #獲取瀏覽器對(duì)象
    driver.get("https://mail.qq.com/") #加載百度首頁(yè)
    #窗口最大化操作,如果窗口過(guò)小,會(huì)導(dǎo)致后續(xù)拖動(dòng)滑塊時(shí)出現(xiàn)視野丟失的問(wèn)題
    driver.maximize_window()
    time.sleep(2) #睡眠兩秒

    driver.find_element_by_xpath('/html/body/div/div[2]/div/div[1]/div/div[1]/div[2]').click()

    time.sleep(1)

    driver.switch_to.frame('login_frame')
    # driver.find_element_by_xpath('//*[@id="switcher_plogin"]').click()

    #輸入賬號(hào)密碼
    input=driver.find_element_by_xpath('//*[@id="u"]')#定位QQ賬號(hào)框
    time.sleep(1)
    input.send_keys("zhanghao") #搜索框輸入內(nèi)容

    input=driver.find_element_by_xpath('//*[@id="p"]')#定位QQ密碼框
    input.send_keys("你的密碼") #搜索框輸入內(nèi)容
    print('賬號(hào)密碼輸入完成。')
    #這里停頓一下,不然不會(huì)顯示滑動(dòng)驗(yàn)證,應(yīng)該是檢測(cè)自動(dòng)化工具的手段。(反爬)
    time.sleep(1)
    driver.find_element_by_xpath('//*[@id="login_button"]').click()

    #注意我們這里又需要跳到驗(yàn)證碼的子框(又一個(gè)嵌套)
    time.sleep(1)
    driver.switch_to.frame('tcaptcha_iframe')
    #webdriver的定位方法和瀏覽器xpath不一樣,不能直接定位到標(biāo)簽的屬性.
    #需要首先定位到webelement,之后get到屬性!!!!!!!
    bk = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="slideBg"]').get_attribute('src')
    print(bk)
    #獲取背景和滑塊地址,下載到本地。
    key = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="slideBlock"]').get_attribute('src')
    print(bk)

    download_img(bk,filename= 'bk')
    download_img(key,filename= 'key')

    #鎖定滑塊
    slider = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="tcaptcha_drag_thumb"]')
    #獲取應(yīng)滑動(dòng)距離
    dis = get_distance()
    print(dis)

    #滑塊部分,沒(méi)有問(wèn)題,已完成。
    newact =  ActionChains(driver)
    newact.click_and_hold(slider).perform()

    newact.move_by_offset(xoffset=dis-20,yoffset=0).perform()
    time.sleep(0.5)
    newact.release().perform()

#處理得到滑塊應(yīng)移動(dòng)的距離。
def get_distance():
    path = 'bk.png'
    img = cv2.imread(path)

    path = 'key.png'
    img2 = cv2.imread(path)

    imgContour = img.copy()
    print('img.shape:', img.shape)

    imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (3, 3), 1)
    imgCanny = cv2.Canny(imgBlur, 400, 500)

    imgGray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    imgBlur2 = cv2.GaussianBlur(imgGray2, (3, 3), 1)
    imgCanny2 = cv2.Canny(imgBlur2, 400, 500)

    cv2.imshow("O", imgCanny)

    # 匹配拼圖
    result = cv2.matchTemplate(imgCanny, imgCanny2, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

    # 歸一化
    cv2.normalize(result, result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1)

    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)

    print('min_loc:', min_loc)
    print('max_loc:', max_loc)

    # 匹配后結(jié)果畫(huà)圈
    cv2.rectangle(imgContour, max_loc, (max_loc[0] + 135, max_loc[1] + 135), (0, 0, 255), 2)

    # 原圖為680*390 在瀏覽器resize為280*161,這里我們只用到寬。所以需要進(jìn)行同比例縮放。
    res = min_loc[0] / (680 / 280)

    cv2.imshow("Canny Image", imgContour)
    #這里不可以用0,因?yàn)閳D片窗口會(huì)一直顯示,程序卡住無(wú)法return出距離給滑塊功能使用。
    cv2.waitKey(100)
    print('應(yīng)滑動(dòng)距離獲取成功。')
    return res

if __name__ == '__main__':
    get_image()

??下面是運(yùn)行結(jié)果,兩種不同的驗(yàn)證碼背景圖都可以正確識(shí)別出來(lái)。紅框?yàn)榇a識(shí)別缺口之后標(biāo)記的紅框

python+opencv+selenium如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化登錄郵箱

python+opencv+selenium如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化登錄郵箱

??可以看到在跳出驗(yàn)證碼之后,我們的程序正確的識(shí)別到了缺口的位置,并且正確的返回了縮放后的距離。模擬的鼠標(biāo)事件完美的把滑塊拖動(dòng)到了缺口的位置。提示我們驗(yàn)證成功,不過(guò)我們并沒(méi)有給代碼正確的賬號(hào)和密碼因此會(huì)提醒我們賬號(hào)或密碼錯(cuò)誤。大家只需填入正確的賬號(hào)密碼即可成功登入。非常的好用~
??需要注意一個(gè)問(wèn)題,就是要保持網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定,不要有太大波動(dòng)。長(zhǎng)時(shí)間加載不出來(lái)頁(yè)面元素,就會(huì)出現(xiàn)獲取不到頁(yè)面元素的報(bào)錯(cuò)。

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