Python Selenium 破解滑块验证码最新版

本文破解方式截止到 2018 年 9 月 2 日的 GEETEST 有效，本文不定期更新。

有爬虫，自然就有反爬虫，就像病毒和杀毒软件一样，有攻就有防，两者彼此推进发展。为了防止爬虫自动注册，批量生成垃圾账号，几乎所有网站的注册页面都会用到验证码技术。而目前市场占有率很高的反爬技术验证码就是 GEETEST 滑动验证码，本篇博客就是介绍如何破解 GEETEST 验证码。

需要用到的库

# 图像处理标准库
from PIL import Image   
# web测试
from selenium import webdriver
# 鼠标操作
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
# 等待时间
import time
# 产生随机数
import random
# 图片转换
import base64

破解步骤

利用 selenium 进入滑块验证码页面。（略：会 selenium 的都知道怎么打开页面吧）
执行 JS 获取滑块背景图和完整背景图的数据。
利用 base64 将图片数据转化为图片保存到本地。
通过图片像素对比分析获取缺口位置与滑块移动距离。
机器模拟人工滑动轨迹。

参考了 ___PANDA___ 的文章，主要完善了下载背景图片步骤

获取背景图数据

为了反爬虫，GEETEST 最新版的背景图打乱了顺序：

看了 ___PANDA___ 的方法，感觉很麻烦，如果网站用的图片很多的话，会需要很多时间来保存这些图片，费时费力还不一定准确。

所以想了个办法，通过 JS 代码获取背景图数据，通过 get_base64_by_canvas(driver, class_name, contain_type) 方法直接获取指定类名的 canvas 标签图片数据，绕过乱序图拼接为完整图的步骤，完美下载正常顺序的图片。

保存背景图片

通过 save_base64img(data_str, save_name) 方法将图片 base64 数据转化为图片并保存到本地

save_bg() 和 save_full_bg() 方法分别将这两步合在了一起

计算移动距离

get_offset(full_bg_path, bg_path) 方法，通过对比缺口背景图和完整背景图来判断缺口位置，从而计算出滑块需要滑动多少距离

模拟人工滑动

get_track(distance) 方法根据移动距离生成模拟人的移动轨迹，该方法直接借鉴 ___PANDA___ 的方法

使用方法

因为可能其他地方也会用到，所以单独写了这个工具类，使用的时候 import 一下直接调用方法就行啦~

import geetest
import time
from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://otcbtc.com/sign_in")
time.sleep(5)
submit_btn = driver.find_element_by_id('login-submit-btn')
submit_btn.click()
time.sleep(2)
# 上面只是打开 otcbtc 网站验证码的例子，下面是调用 geetest.py 的方法

# 保存包含缺口的页面截图
bg_path = geetest.save_bg(driver)
# 保存完整背景图
full_bg_path = geetest.save_full_bg(driver)
# 移动距离
distance = geetest.get_offset(full_bg_path, bg_path)
# 获取移动轨迹
track = geetest.get_track(distance)
# 滑动圆球至缺口处
geetest.drag_the_ball(driver, track)
# 到此就完成滑动验证码啦~

无特殊情况不需要传标签类名的参数偏移量默认 39，可根据自身情况设置: geetest.initial_offset = 35

效果演示

至此，可以就可以不用提前保存各种验证码图片了，全都能自动破解验证码了~

各位大神喜欢的话请给项目点个星星~谢谢~

bao197129/GeetestCrack