python破解bilibili滑动验证码登录功能

地址:https://passport.bilibili.com/login

左图事完整验证码图,右图是有缺口的验证码图

                                  

步骤:

1.准备bilibili账号

2.工具:pycharm selenium chromedriver PIL

3.破解思路:

找到完整验证码和有缺口的验证码图片,然后计算缺口坐标,再利用selenium移动按钮到指定位置,齐活

步骤代码如下:

先导入需要的包和库

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 import ActionChains
from urllib.request import urlretrieve
from bs4 import BeautifulSoup
from lxml.html import etree
import re,requests
from PIL import Image
from time import sleep
from .config import username,password
class Jiyan_test:
  def __init__(self):
    self.url='https://passport.bilibili.com/login'
    self.brower=webdriver.Chrome('chromedriver')
    self.wait=WebDriverWait(self.brower,20)#设置等待

  def login(self):
    self.brower.get(self.url)
    self.user=self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'login-username')))
    self.passwd=self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'login-passwd')))
    self.user.send_keys(username)
    self.passwd.send_keys(password)
  def get_images(self):#获取验证码图片
    # print(self.brower.page_source)
    full_position=[]#完整散图坐标
    bg_position=[]#缺口散图坐标
    html=etree.HTML(self.brower.page_source)
    gt_cut_fullbg_slices=html.xpath('//div[@class="gt_cut_fullbg_slice"]/@style')
    full_slice_url=re.findall('url\(\"(.*)\"\);',gt_cut_fullbg_slices[0])[0].replace('webp','jpg')
    gt_cut_bg_slices = html.xpath('//div[@class="gt_cut_bg_slice"]/@style')
    bg_slice_url = re.findall('url\(\"(.*)\"\);', gt_cut_bg_slices[0])[0].replace('webp', 'jpg')
    print(gt_cut_fullbg_slices)
    for i in gt_cut_fullbg_slices:
      position=re.findall('background-position: (.*);',i)[0].replace('px','').split(' ')
      position=[int(i) for i in position]
      full_position.append(position)
    for i in gt_cut_fullbg_slices:
      position = re.findall('background-position: (.*);', i)[0].replace('px','').split(' ')
      position=[int(i) for i in position]
      bg_position.append(position)
    print(full_position)
    print(bg_position)
    print(full_slice_url)
    print(bg_slice_url)
    full_pic_data=requests.get(full_slice_url).content
    bg_pic_data=requests.get(bg_slice_url).content
    with open('image/full_pic.jpg','wb') as f:
      f.write(full_pic_data)
    with open('image/bg_pic.jpg', 'wb') as f:
      f.write(bg_pic_data)
    full_image=Image.open('image/full_pic.jpg')
    bg_image=Image.open('image/bg_pic.jpg')
    return full_image,bg_image,full_position,bg_position

分割图片 

def pic_cut(self,file,position):#分割图片
    first_line_pic=[]
    second_line_pic=[]
    # full_image, bg_image, full_position, bg_position=self.get_images()
    for p in position:
      if p[1]==-58:
        first_line_pic.append(file.crop((abs(p[0]),58,abs(p[0])+10,166)))
      if p[1]==0:
        second_line_pic.append(file.crop((abs(p[0]),0,abs(p[0])+10,58)))
    print(first_line_pic)
    print(second_line_pic)
    return first_line_pic,second_line_pic

合并图片

 def merge_pics_new(self,first_line_pic,second_line_pic,file_name):
    #新建图片
    image=Image.new('RGB',(260,116))
    offset=0#设置偏移量
    #拼接第一行
    for i in first_line_pic:
      image.paste(i,(offset,0))
      offset+=i.size[0]
    offset_x=0
    #拼接第二行
    for j in second_line_pic:
      image.paste(j,(offset_x,58))
      offset_x+=j.size[0]
    image.save('image/'+file_name)#合成完整图片

  def merge_pics(self):#合并图片
    #先割切乱码图片
    full_image, bg_image, full_position, bg_position=self.get_images()
    first_line_pic, second_line_pic=self.pic_cut(full_image,full_position)
    self.merge_pics_new(first_line_pic, second_line_pic,'full_new_pic.jpg')
    first_line_pic, second_line_pic = self.pic_cut(bg_image, bg_position)
    self.merge_pics_new(first_line_pic, second_line_pic, 'bg_new_pic.jpg')

再判断图片是否一样

  def check_pics_is_same(self,bg_image,full_image,x,y):#判断图片是否一样
    bg_pixel=bg_image.getpixel((x,y))
    full_pixel=full_image.getpixel((x,y))
    for i in range(0,3):
      if abs(bg_pixel[i]-full_pixel[i])>=50:
        return False
      else:
        return True

计算滑块距离

def reckon_distance2(self):#计算滑块
    try:
      full_image = Image.open('image/full_new_pic.jpg')
      bg_image = Image.open('image/bg_new_pic.jpg')
      for i in range(0,full_image.size[0]):
        for j in range(0,full_image.size[1]):
          if not self.check_pics_is_same(bg_image,full_image,i,j):
            return i
    except Exception:
      print('图片读取失败')

计算运动轨迹

def reckon_trail(self):#计算运动轨迹
    print('计算运动轨迹')
    track=[]
    distance=self.reckon_distance2()
    distance=int(distance)-7#矫正值
    print('缺口坐标',distance)
    fast_distance=distance*(4/5)
    start,v0,t=0,0,0.2
    while start<distance:
      if start<fast_distance:#加速状态
        a=1.5#加速
      else:
        a=-3#减速
      #数学公式 s=v0*t+1/2 v*t平方
      move=v0*t+1/2*a*t*t
      #当前速度
      v=v0+a*t
      #重置粗速度
      v0=v
      #重置起始位置
      start+=move
      track.append(round(move))
    return track

模拟拖动

def move_block(self):# 模拟拖动滑块
    print('开始模拟')
    track=self.reckon_trail()
    #找寻滑块标签
    slider=self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'gt_slider_knob')))
    ActionChains(self.brower).click_and_hold(slider).perform()#执行
    for x in track:
      ActionChains(self.brower).move_by_offset(xoffset=x,yoffset=0).perform()
    sleep(0.4)
    ActionChains(self.brower).release().perform()#释放滑块

if __name__ == '__main__':
  c=Jiyan_test()
  c.login()
  c.merge_pics()
  c.move_block()

测试运行正常,偶尔有对不准的现象,需要调整distance的值

总结

以上所述是小编给大家介绍的python破解bilibili滑动验证码登录功能,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

(0)

相关推荐

  • python爬虫之验证码篇3-滑动验证码识别技术

    滑动验证码介绍 本篇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. 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/j

  • Python 200行代码实现一个滑动验证码过程详解

    前言 做网络爬虫的同学肯定见过各种各样的验证码,比较高级的有滑动.点选等样式,看起来好像挺复杂的,但实际上它们的核心原理还是还是很清晰的,本文章大致说明下这些验证码的原理以及带大家实现一个滑动验证码. 实际上这类验证码的校验是分为两个步骤的: 1.第一步就是前端的校验.一般来说,登录注册页面在点击提交的时候都会伴随着一个表单提交,在表单提交的时候会有 JavaScript 事件的触发.如果加入了验证码,那么在表单提交的时候会多加一个额外的验证,判断这个验证码是否已经成功完成了操作.如果没有的话,

  • 使用python实现滑动验证码功能

    首先安装一个需要用到的模块 pip install social-auth-app-django 安装完后在终端输入pip list会看到 social-auth-app-django 3.1.0 social-auth-core 3.0.0 然后可以来我的github,下载关于滑动验证码的这个demo:https://github.com/Edward66/slide_auth_code 下载完后启动项目 python manage.py runserver 启动这个项目后,在主页就能看到示例

  • 使用Python的OpenCV模块识别滑动验证码的缺口(推荐)

    最近终于找到一个好的方法,使用Python的OpenCV模块识别滑动验证码的缺口,可以将滑动验证码中的缺口识别出来了. 测试使用如下两张图片: target.jpg template.png 现在想要通过"template.png"在"target.jpg"中找到对应的缺口,代码实现如下: # encoding=utf8 import cv2 import numpy as np def show(name): cv2.imshow('Show', name) cv

  • Python爬虫 bilibili视频弹幕提取过程详解

    两个重要点 1.获取弹幕的url是以 .xml 结尾 2.弹幕url的所需参数在视频url响应的 javascript 中 先看代码 import requests from lxml import etree import re # 使用手机UA headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like

  • python验证码识别教程之滑动验证码

    前言 上篇文章记录了2种分割验证码的方法,此外还有一种叫做"滴水算法"(Drop Fall Algorithm)的方法,但本人智商原因看这个算法看的云里雾里的,所以今天记录滑动验证码的处理吧.网上据说有大神已经破解了滑动验证码的算法,可以不使用selenium来破解,但本人能力不足还是使用笨方法吧. 基础原理很简单,首先点击验证码按钮后的图片是滑动后的完整结果,点击一下滑块后会出现拼图,对这2个分别截图后比较像素值来找出滑动距离,并结合selenium来实现拖拽效果. 至于seleni

  • Python3网络爬虫开发实战之极验滑动验证码的识别

    上节我们了解了图形验证码的识别,简单的图形验证码我们可以直接利用 Tesserocr 来识别,但是近几年又出现了一些新型验证码,如滑动验证码,比较有代表性的就是极验验证码,它需要拖动拼合滑块才可以完成验证,相对图形验证码来说识别难度上升了几个等级,本节来讲解下极验验证码的识别过程. 1. 本节目标 本节我们的目标是用程序来识别并通过极验验证码的验证,其步骤有分析识别思路.识别缺口位置.生成滑块拖动路径,最后模拟实现滑块拼合通过验证. 2. 准备工作 本次我们使用的 Python 库是 Selen

  • python破解bilibili滑动验证码登录功能

    地址:https://passport.bilibili.com/login 左图事完整验证码图,右图是有缺口的验证码图                                    步骤: 1.准备bilibili账号 2.工具:pycharm selenium chromedriver PIL 3.破解思路: 找到完整验证码和有缺口的验证码图片,然后计算缺口坐标,再利用selenium移动按钮到指定位置,齐活 步骤代码如下: 先导入需要的包和库 from selenium impor

  • Python破解BiliBili滑块验证码的思路详解(完美避开人机识别)

    准备工作 B站登录页 https://passport.bilibili.com/login python3 pip install selenium (webdriver框架) pip install PIL (图片处理) chrome driver:http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html firefox driver:https://github.com/mozilla/geckodriver/releases B站的滑块验

  • python绕过图片滑动验证码实现爬取PTA所有题目功能 附源码

    最近学了python爬虫,本着学以致用的态度去应用在生活中.突然发现算法的考试要来了,范围就是PTA刷过的题.让我一个个复制粘贴?不可能,必须爬它! 先开页面,人傻了,PTA的题目是异步加载的,爬了个寂寞(空数据).AJAX我又不熟,突然想到了selenium. selenium可以模拟人的操作让浏览器自动执行动作,具体的自己去了解,不多说了.干货来了: 登录界面有个图片的滑动验证码 破解它的最好方式就是用opencv,opencv巨强,自己了解. 思路开始: 1.将背景图片和可滑动的图片下载

  • Python爬虫爬取ts碎片视频+验证码登录功能

    目标:爬取自己账号中购买的课程视频. 一.实现登录账号 这里采用的是手动输入验证码的方式,有能力的盆友也可以通过图像识别的方式自动填写验证码.登录后,采用session保持登录. 1.获取验证码地址 第一步:首先查看验证码对应的代码,可以从图中看到验证码图片的地址是:https://per.enetedu.com/Common/CreateImage?tmep_seq=1613623257608 颜色标红的部分tmep_seq=1613623257608,是为了解决浏览器缓存问题加的时间戳,因此

  • thinkphp整合系列之极验滑动验证码geetest功能

    给一个央企做官网,登录模块用的thinkphp验证码类.但是2019-6-10到12号,国家要求央企检验官网漏洞,防止黑客攻击,正直贸易战激烈升级时期,所以各事业单位很重视官网安全性,于是乎集团总部就委托了宁波一个专业检测公司用专业工具检测出,后台验证码能用打码工具暴力破解,发函要求整改.so,就有了下面的极速验证图形 官网:http://www.geetest.com/ 一:注册获取key 注册:创建应用:获取key: 二:导入sdk /ThinkPHP/Library/Org/Xb/Geet

  • thinkPHP实现的验证码登录功能示例

    本文实例讲述了thinkPHP实现的验证码登录功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用thinkphp自带的验证,实现登录页面的账号密码+验证码的验证 <?php namespace Admin\Controller; use Think\Controller; use Think\Verify; class LoginController extends Controller{ public function login(){ if($_POST){ $obj = new Verify()

  • python 3.0 模拟用户登录功能并实现三次错误锁定

    Python是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言. Python由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年. 像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议. Python的3.0版本,常被称为Python 3000,或简称Py3k.相对于Python的早期版本,这是一个较大的升级.为了不带入过多的累赘,Python 3.0在设计的时候没有考虑向下兼容. 下面给大

  • Spring Security实现验证码登录功能

    这篇文章主要介绍了Spring Security实现验证码登录功能,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在spring security实现登录注销功能的基础上进行开发. 1.添加生成验证码的控制器. (1).生成验证码 /** * 引入 Security 配置属性类 */ @Autowired private SecurityProperties securityProperties; @Override public ImageC

  • Python +Selenium解决图片验证码登录或注册问题(推荐)

    1. 解决思路 首先要获得这张验证码的图片,但是该图片一般都是用的js写的,不能够通过url进行下载. 解决方案:截图然后根据该图片的定位和长高,使用工具进行裁剪 裁剪完毕之后,使用工具解析该图片. 2. 代码实现 2.1 裁剪出验证码图片 裁剪图片需要使用 Pillow 库,进入pip包路径后输入安装命令pip install Pillow: 之前安装的时候忘记了截图,只能够截一张安装后的图片了 ╰(:з╰∠)_ 安装完成后,代码实现方式如下: #coding=utf-8 from selen

  • vue实现短信验证码登录功能(流程详解)

    无论是移动端还是pc端登录或者注册界面都会见到手机验证码登录这个功能,输入手机号,得到验证码,最后先服务器发送请求,保存登录的信息,一个必不可少的功能 思路 1,先判断手机号和验证是否为空, 2,点击发送验证码,得到验证码 3,输入的验证码是否为空和是否正确, 4,最后向服务发送请求 界面展示 1.准备工作 这个会对input进行封装处理 <template> <div class="text_group"> <div class="input_

随机推荐