如何用Python机器学习搞定爬虫验证码
python爬虫点选验证码 原理
python爬虫点选验证码原理Python爬虫点选验证码原理随着网络的迅速发展，爬虫技术已经成为大数据挖掘、自动化测试以及网站内容抓取的重要工具。
然而，随之而来的是各种反爬虫机制，其中之一就是验证码。
验证码是一种用于区分人类用户和机器爬虫的技术手段，通过要求用户在网页上输入或者点选处理图片中的文字、数字或者图片等信息，从而验证用户是人类而非机器。
本文将详细介绍Python爬虫点选验证码的原理，并提供一种实现该功能的方法。
1. 了解验证码首先，为了能够成功应对验证码的阻挠，我们需要了解验证码的工作原理。
一般来说，验证码主要有两个组成部分：生成部分和验证部分。
生成部分负责产生随机的验证码数据，通常以图片的形式展示给用户。
而验证部分则负责接收用户输入的验证码数据，并与生成部分产生的验证码进行比对，判断用户是否输入正确。
2. 识别验证码类型在实施爬虫点选验证码之前，我们需要先识别验证码的类型，以便确定采取相应的处理方法。
常见的验证码类型包括文字型验证码、数字型验证码和滑动验证码等。
3. 分析验证码布局针对不同类型的验证码，我们需要分析其布局，找出用户需要点击的有效区域。
这通常涉及到对验证码图片的像素分析、图像处理以及目标检测等技术。
通过分析验证码布局，我们可以确定用户需要点击的关键坐标位置。
4. 模拟用户操作接下来，我们需要模拟用户的操作，通过自动化脚本模拟用户在浏览器上的点击行为，将鼠标指针移动到准确的坐标位置，并模拟点击操作。
通过模拟用户操作，我们可以成功通过验证码的验证。
5. 应对反爬虫策略为了应对网站的反爬虫策略，我们还需要模拟用户的其他行为，例如：模拟鼠标移动轨迹、添加延迟等，以使爬虫行为更加类似于真实用户。
综上所述，Python爬虫点选验证码主要包括了识别验证码类型、分析验证码布局、模拟用户操作和应对反爬虫策略等关键步骤。
通过理解验证码原理，并使用适当的技术方法，我们可以编写出一个能够自动识别、点击验证码的爬虫程序。
Python爬虫如何应对网站的验证码机制
Python爬虫如何应对网站的验证码机制在当今的网络世界中，Python 爬虫成为了获取大量数据的有力工具。
然而，当我们在爬取网站数据时，常常会遇到网站设置的验证码机制这一“拦路虎”。
验证码的出现旨在防止自动化程序的过度访问和滥用，确保网站的正常运行和数据安全。
但对于爬虫开发者来说，如何有效地应对验证码机制就成为了一个必须解决的问题。
首先，我们需要了解一下常见的验证码类型。
目前，网站上常见的验证码有图像验证码、短信验证码、邮件验证码以及滑动验证码等。
图像验证码是最为常见的一种，通常包含数字、字母、汉字或者图形的组合。
这种验证码的识别难度较大，对于爬虫来说是一个不小的挑战。
短信验证码和邮件验证码则是通过向用户的手机或邮箱发送一串随机生成的数字或字符，用户在输入正确的验证码后才能继续进行操作。
这种方式相对较为安全，但对于爬虫来说，获取验证码的难度极高。
滑动验证码则要求用户通过拖动滑块完成指定的动作，以验证用户的真实性。
那么，面对这些种类繁多的验证码，Python 爬虫可以采取哪些策略呢？一种常见的方法是使用打码平台。
打码平台是专门提供验证码识别服务的第三方平台。
我们可以将获取到的验证码图片发送到打码平台，由打码平台的工作人员或者机器进行识别，并返回识别结果。
这种方法的优点是简单快捷，不需要自己进行复杂的图像处理和识别算法开发。
但缺点是需要支付一定的费用，并且识别的准确率可能会受到一定的影响。
另一种方法是通过机器学习和深度学习算法来自己训练验证码识别模型。
这种方法需要大量的验证码样本数据进行训练，并且需要一定的数学和编程基础。
但一旦训练成功，识别准确率会相对较高，并且可以根据不同网站的验证码特点进行定制化的训练。
在处理图像验证码时，我们可以先对获取到的验证码图片进行预处理，例如灰度化、二值化、去噪等操作，以提高后续识别的准确性。
然后，可以使用诸如模板匹配、特征提取、神经网络等算法进行识别。
对于短信验证码和邮件验证码，由于获取的难度较大，我们可以尝试模拟用户的注册和登录过程，获取网站发送验证码的接口，并通过自己的手机或者邮箱接收验证码。
Python网络爬虫中的像识别与验证码破解
Python网络爬虫中的像识别与验证码破解Python网络爬虫中的图片识别与验证码破解Python网络爬虫是一种自动化获取互联网页面数据的工具，然而在进行数据爬取时，往往会遇到验证码这一关。
验证码通常通过图片形式呈现，为了防止恶意爬取和机器人攻击。
本文将介绍在Python网络爬虫中如何进行图片识别与验证码破解的技术。
一、验证码的作用与类型简介验证码（CAPTCHA，全自动区分计算机和人类的公开图灵测试）主要用于区别真实用户和机器人，根据其形式和特点，验证码分为以下几种类型：1. 图片验证码：通过图片形式展示的验证码，常见的有数字、字母、汉字、图形等。
2. 文字验证码：通过文本形式展示的验证码，需要用户输入指定的文字或数字。
3. 声音验证码：通过声音形式展示的验证码，需要用户听取验证码并输入。
二、Python图像处理库与机器学习算法在进行图片识别与验证码破解之前，我们需要使用Python图像处理库和机器学习算法来实现相关功能。
常用的Python图像处理库包括PIL（Python Imaging Library）和OpenCV（Open Source ComputerVision Library），机器学习算法中常用的有卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等。
三、图片验证码的识别与破解针对图片验证码的识别与破解，我们可以分以下几个步骤进行：1. 图片预处理：导入图片验证码并将其转化为灰度图像，去除噪声和干扰，提高图像质量。
2. 分割字符：对预处理后的图像进行字符分割，将每个字符单独提取出来，形成字符图像序列。
3. 特征提取：对字符图像序列进行特征提取，常用的方法有灰度直方图、图像边缘、图像梯度等。
4. 模型训练与预测：使用机器学习算法（如CNN、SVM等）对提取的特征进行训练，并预测验证码中每个字符的结果。
5. 文本合并与输出：将预测结果进行合并，并输出识别出来的验证码。
四、应用案例以下是一个示例，演示如何使用Python进行图片验证码的识别与破解：```pythonimport PILfrom PIL import Imageimport pytesseractdef image_to_text(image_path):im = Image.open(image_path)text = pytesseract.image_to_string(im)return textimage_path = 'captcha.png'text = image_to_text(image_path)print(text)```通过上述代码，我们可以将指定路径下的验证码图片进行识别，并将结果打印输出。
python爬虫之自动登录与验证码识别
python爬⾍之⾃动登录与验证码识别在⽤爬⾍爬取⽹站数据时，有些站点的⼀些关键数据的获取需要使⽤账号登录，这⾥可以使⽤requests发送登录请求，并⽤Session对象来⾃动处理相关Cookie。
另外在登录时，有些⽹站有时会要求输⼊验证码，⽐较简单的验证码可以直接⽤pytesser来识别，复杂的验证码可以依据相应的特征⾃⼰采集数据训练分类器。
以CSDN⽹站的登录为例，这⾥⽤Python的requests库与pytesser库写了⼀个登录函数。
如果需要输⼊验证码，函数会⾸先下载验证码到本地，然后⽤pytesser识别验证码后登录，对于CSDN登录验证码，pytesser的识别率很⾼。
其中的pytesser的下载地址为:具体代码如下：#coding:utf-8import sysimport timeimport urllibimport shutilimport pytesserimport requestsfrom lxml import etreeconfig = {'gid': 1}def parse(s, html, idx):result = {}tree = etree.HTML(html)try:result['lt'] = tree.xpath('//input[@name="lt"]/@value')[0]result['execution'] = tree.xpath('//input[@name="execution"]/@value')[0]result['path'] = tree.xpath('//form[@id="fm1"]/@action')[0]except IndexError, e:return Nonevalimg = Nonevalimgs = tree.xpath('//img[@id="yanzheng"]/@src')if len(valimgs) > 0:valimg = valimgs[0]validateCode = Noneif valimg:fname = 'img/' + str(idx) + '_' + str(config['gid']) + '.jpg'config['gid'] = config['gid'] + 1ri = s.get("https://" + valimg)with open(fname, 'wb') as f:for chk in ri:f.write(chk)f.close()validateCode = pytesser.image_file_to_string(fname)validateCode = validateCode.strip()validateCode = validateCode.replace(' ', '')validateCode = validateCode.replace('\n', '')result['validateCode'] = validateCodereturn resultdef login(usr, pwd, idx):s = requests.Session()r = s.get('https:///account/login',headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0', 'Host': '', })while True:res = parse(s, r.text, idx)if res == None:return Falseurl = 'https://' + res['path']form = {'username': usr, 'password':pwd, '_eventId':'submit', 'execution':res['execution'], 'lt':res['lt'],}if res.has_key('validateCode'):form['validateCode'] = res['validateCode']s.headers.update({'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.6,en;q=0.4','Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded','Host': '','Origin': 'https://','Referer': 'https:///account/login','Upgrade-Insecure-Requests': 1,})r = s.post(url, data=form)tree = etree.HTML(r.text)err_strs = tree.xpath('//span[@id="error-message"]/text()')if len(err_strs) == 0:return Trueerr_str = err_strs[0]print err_strerr = err_str.encode('utf8')validate_code_err = '验证码错误'usr_pass_err = '帐户名或登录密码不正确，请重新输⼊'try_later_err = '登录失败连续超过5次，请10分钟后再试'if err[:5] == validate_code_err[:5]:passelif err[:5] == usr_pass_err[:5]:return Falseelif err[:5] == try_later_err[:5]:return Falseelse:return Trueif __name__ == '__main__':main(sys.argv[1], sys.argv[2], 0)以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
python识别验证码ocr_Python爬虫过程中验证码识别的三种解决方案
python识别验证码ocr_Python爬⾍过程中验证码识别的三种解决⽅案在Python爬⾍过程中，有些⽹站需要验证码通过后⽅可进⼊⽹页，⽬的很简单，就是区分是⼈阅读访问还是机器爬⾍。
验证码问题看似简单，想做到准确率很⾼，也是⼀件不容易的事情。
为了更好学习爬⾍，后续推⽂中将会更多介绍爬⾍问题的解决⽅案。
本篇推⽂将分享三种解决验证码的⽅法，如果你有⽐较好的⽅案，欢迎留⾔区讨论交流，共同进步。
1.pytesseract很多⼈学习python，不知道从何学起。
很多⼈学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪⾥寻找案例上⼿。
很多已经做案例的⼈，却不知道如何去学习更加⾼深的知识。
pytesseract是google做的ocr库，可以识别图⽚中的⽂字，⼀般⽤在爬⾍登录时验证码的识别，在安装pytesseract环境过程中会遇到各种坑的事情，如果你需要安装，可以按照如下流程去做，避免踩坑。
下⾯以 mac为例。
1.安装⽅法pip install pytesseract2.此外，还需安装Tesseract，它是⼀个开源的OCR引擎，能识别100多种语⾔。
brew install tesseract3.查看安装位置为brew list tesseract/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.1/bin/tesseract/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.1/include/tesseract/ (19 files)/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.1/lib/libtesseract.4.dylib/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.1/lib/pkgconfig/tesseract.pc/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.1/lib/ (2 other files)/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.1/share/tessdata/ (35 files)4.配置环境变量export TESSDATA_PREFIX=/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.1/share/tessdataexport PATH=PATH:TESSDATA_PREFIX5.如何出现如下报错'TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your PATH'6.修改pytesseract.py的cmd'tesseract_cmd = '/usr/local/Cellar/tesseract/4.1.1/bin/tesseract''先验证⼀个简单的验证码代码如下from PIL import Image,ImageFilterimport pytesseractpath ='/Users/****/***.jpg'captcha = Image.open(path)result = pytesseract.image_to_string(captcha)print(result)51188再换⼀张试⼀下输⼊代码后，结果错误输出为1364由此看出，pytesseract对于简单⽅法有效，并不像有些⼈写的这么好，当然可以通过灰度、⼆值等⽅法，效果并不是很理想，稍微复杂的需要寻找其他解决⽅案，如果解决上述问题呢，我们看下⾯的解决⽅案。
Python网络爬虫的验证码识别与破解方法
Python网络爬虫的验证码识别与破解方法网络爬虫是一种用于自动获取网页信息的程序，它可以在互联网上自动化地浏览网页、抓取数据等。
然而，在进行网络爬取时，我们经常会遇到验证码的问题，这给爬虫程序带来了困扰。
本文将介绍基于Python的网络爬虫的验证码识别与破解方法。
一、验证码的作用与种类验证码（CAPTCHA）是为了区分人类用户和计算机程序的一种技术手段。
它目的在于阻止自动化程序（如爬虫）对网站进行恶意攻击，保障网站的安全性。
常见的验证码类型包括数字验证码、字母验证码、混合验证码、中文验证码等。
二、验证码识别的原理验证码识别是指通过计算机程序自动识别并破解验证码的过程。
常用的验证码识别方法包括图像处理与模式识别两部分内容。
图像处理主要用于降噪、二值化、分割等预处理操作，以便提取验证码中的有效信息。
模式识别则使用机器学习算法，通过训练模型来对验证码进行分类和识别。
三、验证码识别的Python库Python提供了许多强大的图像处理和机器学习库，为验证码识别提供了便捷的解决方案。
以下是常用的Python库：1. PIL（Python Imaging Library）：用于图像预处理、特征提取等操作。
2. OpenCV（Open Source Computer Vision）：提供了丰富的图像处理函数和工具。
3. Scikit-learn：用于机器学习任务，提供了常见的分类算法和模型评估方法。
4. TensorFlow：深度学习框架，可以应用于验证码的识别和破解。
5. Keras：基于TensorFlow的高级神经网络库，可以快速搭建验证码识别模型。
四、验证码识别与破解方法基于以上提到的Python库，我们可以采用以下方法来识别和破解验证码：1. 图像预处理：使用PIL和OpenCV库进行验证码图像的读取、降噪、二值化、分割等预处理操作。
2. 特征提取与选择：通过特征工程技术，提取验证码图像中的有效特征，如轮廓、颜色、形状等。
Python中的网络爬虫验证与反反爬机制解析
Python中的网络爬虫验证与反反爬机制解析网络爬虫是在互联网上自动抓取信息的程序，它们对于获取大量的数据以及进行数据分析和挖掘非常有用。
然而，为了保护网站的数据安全和防止恶意爬虫行为，许多网站都采取了验证策略和反反爬机制。
本文将介绍Python中的网络爬虫验证和反反爬机制，并提供解析策略的方法。
一、网络爬虫验证机制1. 验证码验证码是应用最为广泛的网络爬虫验证机制之一。
网站会在登录、提交表单等操作时要求用户输入验证码以确认其为真实用户。
在Python中，可以使用第三方库如Pillow和Tesseract-OCR来处理验证码，并自动识别和输入验证码。
另外，一些网站还会采用滑动验证码等更复杂的验证形式，需要通过模拟用户行为来绕过。
2. 用户代理用户代理(User Agent)是浏览器发送给服务器的标识，用于描述使用的浏览器类型和版本信息等。
许多网站会通过检查用户代理来识别爬虫。
为了模拟正常用户的行为，可以在爬虫请求头中设置合适的用户代理，例如使用常见浏览器的User Agent信息。
3. CookiesCookies是服务器保存在客户端的小型文本文件，用于跟踪用户的会话状态和个人偏好等信息。
一些网站会使用Cookies进行验证，例如保存用户的登录状态或者限制频繁访问。
在Python中，可以使用第三方库如requests库来处理Cookies，通过正确设置Cookies来通过验证。
二、反反爬机制解析1. 动态页面加载许多网站采用动态页面加载技术，将页面的内容通过Ajax或者JavaScript动态加载，而不是一次性传输。
这种技术可以减少爬虫的效率。
解析这类网页时，使用Python的selenium库可以模拟用户交互操作，获取完整的页面数据。
2. IP封禁一些网站会监控访问者的IP地址，并在发现大量访问或异常行为时进行封禁。
为了绕过IP封禁，可以使用代理IP进行访问。
Python中的第三方库如requests库提供了设置代理IP的功能，可以通过随机切换代理IP来避免封禁。
Python网络爬虫验证码处理与破解技术介绍
Python网络爬虫验证码处理与破解技术介绍网络爬虫是一种自动化检索和提取网络信息的程序。
然而，许多网站为了防止被爬虫程序过度利用，会使用验证码来验证用户的身份。
验证码是一种人机识别技术，通过要求用户输入特定的字符或执行特定的任务来确保用户是真人而不是机器。
对于Python网络爬虫来说，与验证码的处理与破解是一个重要而复杂的技术挑战。
一、验证码的类型及特点1. 图片验证码图片验证码是最常见的一种验证码形式。
它通常由一张包含随机字符和干扰元素的图片组成。
图片验证码的特点是难以被自动识别，需要利用图像处理算法进行处理分析。
2. 数字验证码数字验证码是指只包含数字字符的验证码。
相较于图片验证码，数字验证码的处理更为简单，只需要对字符进行识别即可。
3. 滑块验证码滑块验证码是一种常见的拖动验证形式，它通过要求用户在一个特定的滑块区域内进行操作，验证用户身份。
与其他验证码相比，滑块验证码更加难以破解，因为它涉及到用户与页面的交互。
4. 点击验证码点击验证码要求用户在某个特定区域内点击特定的图标或字符，以此来验证用户身份。
点击验证码相对较难破解，因为它需要模拟用户点击行为。
二、验证码的处理方法1. 图像处理算法对于图片验证码，可以使用图像处理算法进行处理分析，提取出验证码上的字符。
常用的算法包括图像二值化、去噪、字符分割等。
通过这些算法的组合运用，可以准确提取出验证码中的字符。
2. 机器学习方法机器学习方法在验证码处理中有广泛的应用。
可以使用已标注好的验证码数据集来训练模型，通过模型的学习和分类能力来进行验证码的识别。
3. 借助第三方接口有些网站为了方便用户，提供了验证码识别的API接口。
我们可以利用这些接口来进行验证码的识别，减少自行处理的工作量。
三、验证码的破解技术1. 验证码识别库验证码识别库是解决验证码问题的一个重要工具。
例如，Python中的Tesseract OCR库就是一种非常常用的验证码识别库，它可以处理多种类型的验证码，并且具有较高的识别准确性。
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由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码，这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当需要真实环境下需要获取数据时，可以使用结合各个大码平台来建立数据集进行训练。
生成验证码这里我使用Claptcha这个库，当然Captcha这个库也是个不错的选择。 为了生成最简单的纯数字、无干扰的验证码，首先需要将claptcha.py的285行_drawLine做一些修改，我直接让这个函数返回None，然后开始生成验证码：
这里需要注意ubuntu的字体路径，也可以在网上下载其他字体使用。生成验证码如下：
可以看出sserocr来识别。 首先安装：
然后开始识别：
可以看出，对于这种简单的验证码，基本什么都不做识别率就已经很高了。有兴趣的小伙伴可以用更多的数据来测试，这里我就不展开了。 接下来，在验证码背景添加噪点来看看：
生成验证码如下：
识别：
效果还可以。接下来生成一个字母数字组合的：
生成验证码如下：
第3个为小写字母o，第4个为大写字母O，第5个为数字0，第6个为小写字母z，第7个为大写字母Z，最后一个是数字2。人眼已经跪了有木有！但现在一般验证码对大小 写是不做严格区分的，看自动识别什么样吧：
人眼都跪的计算机当然也废了。但是，对于一些干扰小、形变不严重的，使用tesserocr还是十分简单方便的。然后将修改的claptcha.py的285行_drawLine还原，看添加 干扰线的情况。
再进行识别得到了结果：
另外，从图片来看，实际数据颜色明显和噪点干扰线不同，根据这一点可以直接把噪点全部去除。
加了条干扰线就完全识别不出来了，那么有没有什么办法去除干扰线呢？ 虽然图片看上去是黑白的，但还需要进行灰度处理，否则使用load()函数得到的是某个像素点的RGB元组而不是单一值了。处理如下：
处理后的图片如下： 可以看出处理后图片锐化了很多，接下来尝试去除干扰线，常见的4邻域、8邻域算法。所谓的X邻域算法，可以参考手机九宫格输入法，按键5为要判断的像素点，4邻 域就是判断上下左右，8邻域就是判断周围8个像素点。如果这4或8个点中255的个数大于某个阈值则判断这个点为噪音，阈值可以根据实际情况修改。
写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种：
. 图像类 . 滑动类 . 点击类 . 语音类
今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难 度。 相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤：
处理后的图片如下： 好像……根本没卵用啊？！确实是这样的，因为示例中的图片干扰线的宽度和数字是一样的。对于干扰线和数据像素不同的，比如Captcha生成的验证码：
从左到右依次是原图、二值化、去除干扰线的情况，总体降噪的效果还是比较明显的。另外降噪可以多次执行，比如我对上面的降噪后结果再进行依次降噪，可以得到 下面的效果：