python selenium UI自动化解决验证码的4种方法

概述本文介绍了pythonseleniumUI自动化解决验证码的4种方法，分享给大家，具体如下：

本文介绍了python selenium UI自动化解决验证码的4种方法，分享给大家，具体如下：

测试环境

windows7+ firefox50+ geckodriver # firefox浏览器驱动 python3 selenium3

selenium UI自动化解决验证码的4种方法：去掉验证码、设置万能码、验证码识别技术-tesseract、添加cookie登录，本次主要讲解验证码识别技术-tesseract和添加cookie登录。

1. 去掉验证码

去掉验证码，直接通过用户名和密码登陆网站。

2. 设置万能码

设置万能码，就是不管什么情况，输入万能码，都可以成功登录网站。

3. 验证码识别技术-tesseract

准备条件

tesseract，下载地址：https://github.com/parrot-office/tesseract/releases/tag/3.5.1 python3.x，下载地址：https://www.python.org/downloads/ pillow（python3图像处理库）

安装好Python，通过pip install pillow安装pillow库。然后将tesseract中的tesseract.exe和testdata文件夹放到测试脚本所在目录下，testdata中默认有eng.traineddata和osd.traineddata，如果要识别汉语，请自行下载对应包。

以下是两个主要文件，TesseractPy3.py是通过python代码去调用tesseract以达到识别验证码的效果。code.py是通过selenium获取验证码图片，进而使用TesseractPy3中的函数得到验证码，实现网站的自动化登陆。

TesseractPy3.py

#Coding=utf-8import osimport subprocessimport tracebackimport loggingfrom PIL import Image # 来源于Pillow库TESSERACT = 'tesseract' # 调用的本地命令名称TEMP_IMAGE_name = "temp.bmp" # 转换后的临时文件TEMP_RESulT_name = "temp" # 保存识别文字临时文件CLEANUP_TEMP_FLAG = True # 清理临时文件的标识INCOMPATIBLE = True # 兼容性标识def image_to_scratch(image,TEMP_IMAGE_name):  # 将图片处理为兼容格式  image.save(TEMP_IMAGE_name,dpi=(200,200))def retrIEve_text(TEMP_RESulT_name):  # 读取识别内容  inf = open(TEMP_RESulT_name + '.txt','r')  text = inf.read()  inf.close()  return textdef perform_cleanup(TEMP_IMAGE_name,TEMP_RESulT_name):  # 清理临时文件  for name in (TEMP_IMAGE_name,TEMP_RESulT_name + '.txt',"tesseract.log"):    try:      os.remove(name)    except OSError:      passdef call_tesseract(image,result,lang):  # 调用tesseract.exe，将识读结果写入output_filename中  args = [TESSERACT,image,'-l',lang]  proc = subprocess.Popen(args)  retcode = proc.communicate()def image_to_string(image,lang,cleanup = CLEANUP_TEMP_FLAG,incompatible = INCOMPATIBLE):  # 假如图片是不兼容的格式并且incompatible = True，先转换图片为兼容格式（本程序将图片转换为.bmp格式），然后获取识读结果;如果cleanup=True, *** 作之后删除临时文件。  logging.basicConfig(filename='tesseract.log')  try:    try:      call_tesseract(image,TEMP_RESulT_name,lang)      text = retrIEve_text(TEMP_RESulT_name)    except Exception:      if incompatible:        image = Image.open(image)        image_to_scratch(image,TEMP_IMAGE_name)        call_tesseract(TEMP_IMAGE_name,lang)        text = retrIEve_text(TEMP_RESulT_name)      else:        raise    return text  except:     s=traceback.format_exc()    logging.error(s)  finally:    if cleanup:      perform_cleanup(TEMP_IMAGE_name,TEMP_RESulT_name)

code.py

#Coding=utf-8from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.common.keys import Keysfrom selenium.webdriver.support.ui import Selectfrom selenium.common.exceptions import NoSuchElementExceptionfrom selenium.common.exceptions import NoAlertPresentExceptionfrom PIL import Imageimport unittest,time,refrom TesseractPy3 import *class lgoin(unittest.TestCase):  def setUp(self):    self.driver = webdriver.IE()    self.driver.implicitly_wait(30)    self.base_url = 'http://127.0.0.1:8080/test' # 要测试的链接    self.Title = '某管理平台' # 测试网站的Title    self.verificationErrors = []    self.accept_next_alert = True  def test_lgoin(self):    driver = self.driver    driver.get(self.base_url)    driver.maximize_window()    driver.save_screenshot('All.png') # 截取当前网页，该网页有我们需要的验证码    imgelement = driver.find_element_by_class_name('kaptchaimage')    location = imgelement.location # 获取验证码x,y轴坐标    size = imgelement.size # 获取验证码的长宽    rangle = (int(location['x']),int(location['y']),int(location['x']+size['wIDth']),int(location['y']+size['height'])) # 写成我们需要截取的位置坐标    i = Image.open("All.png") # 打开截图    result = i.crop(rangle) # 使用Image的crop函数，从截图中再次截取我们需要的区域    result.save('result.jpg')    text = image_to_string('result.jpg','eng').strip()    assert self.Title in driver.Title    driver.find_element_by_ID(u'userCode').clear()    driver.find_element_by_ID(u'userCode').send_keys('XXXXXX') # 用户名    driver.find_element_by_ID(u'password').clear()    driver.find_element_by_ID(u'password').send_keys('XXXXXX') # 密码    #driver.find_element_by_name('verifyCode').clear()    driver.find_element_by_name('verifyCode').send_keys(text)    driver.find_element_by_name('submit').submit()  def is_element_present(self,how,what):    try: self.driver.find_element(by=how,value=what)    except NoSuchElementException as e: return False    return True  def is_alert_present(self):    try: self.driver.switch_to_alert()    except NoAlertPresentException as e: return False    return True  def close_alert_and_get_its_text(self):    try:      alert = self.driver.switch_to_alert()      alert_text = alert.text      if self.accept_next_alert:         alert.accept()      else:        alert.dismiss()      return alert_text    finally: self.accept_next_alert = True  def tearDown(self):    #self.driver.quit()    self.assertEqual([],self.verificationErrors)if __name__ == "__main__":  unittest.main()

最后，执行命令python code.py，就可以成功自动登录网站。

注意：

由于受验证码图片质量以及清晰度的影响，并不是每一次都能成功登陆。

4. 添加cookie登录

首先获取网站登陆后的cookie，然后通过添加cookie的方式，实现网站登陆的目的。我们用cook来表示xxxxxx的登录后的cookie。

# Coding=utf-8from selenium import webdriverimport time driver = webdriver.firefox()driver.get("http://www.xxxxxx.com/") # 要登陆的网站driver.add_cookie(cook) # 这里添加cookie，有时cookie可能会有多条，需要添加多次time.sleep(3) # 刷新下页面就可以看到登陆成功了driver.refresh()

注意：

登录时有勾选下次自动登录的请勾选，浏览器提示是否保存用户密码时请选择确定，这样获取的cookie成功登陆的机率比较高

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编程小技巧。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的python selenium UI自动化解决验证码的4种方法全部内容，希望文章能够帮你解决python selenium UI自动化解决验证码的4种方法所遇到的程序开发问题。

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