对于web应用程序来讲，处于安全性考虑，在登录的时候，都会设置验证码，验证码的类型种类繁多，有图片中辨别数字字母的，有点击图片中指定的文字的，也有算术计算结果的，再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码，对我们的系统增加了安全性的保障，但是对于我们测试人员来讲，在自动化测试的过程中，无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中，登录遇到上述的验证码的时候，有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案，想必大家都比较了解，本文重点阐述第四种解决方案，也就是验证码的自动识别，关于验证码识别这一块，可以通过两个方案来解决， 第一种是：OCR自动识别技术， 第二种是：通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别， tesseract是一个有名的开源OCR识别框架，它与Leptonica图片处理库结合，可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本，可以不断训练自己的识别库，使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块，需要大家安装Tesseract，并配置好环境，步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址：github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文，如果您想要识别其他语言，则需要下载相应的培训数据 下载地址：github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文，暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ，然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR，您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ，并不能直接在python中使用，我们要想在python中使用，需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片，如下图（命名为test.jpg），放在当前python文件同级目录下面， 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片，调用pytesseract.image_to_string方法，可以识别图片中的文字，并且转换成字符串，如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码，但是存在一定的问题，识别的精度不高，对于一些复杂一点，有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案，第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲，优势在于识别的精准度高，网络上的第三方打码平台很多，百度随便一搜就有几十个，这个给大家列举几个，如下所示： 网络上的第三方打码平台众多，这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com，进入之后我们找到python对应的开发文档并下载， 下载开发文档 下载之后解压缩，得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后，会发现这个文件中给出了的接口非常简单，如下所示 首先第一步创建一个用户对象：三个参数（账号，密码，软件ID），账号密码就是该网站的账号密码，那么软件ID呢？软件ID我们可以在用户中心找到软件ID，然后进去点击生成一个软件ID（如下图）， 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片，并读取内容， 第三行，调用PostPic方法识别验证码，两个参数（验证码图片内容，验证码类型），关于验证码类型，请参考该网站的价格体系（如下图）,根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取： PostPi
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程，对应图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程。
能提取图片中的文字的技术，将图片翻译成文字的技术一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition) 简写为OCR。而tesseract是一个OCR库，由谷歌赞助，是一个比较优秀的图像识别开源库。它具有很高的识别度，也具有很高的灵活性，可以通过训练识别任何字体。 tesseract库的官方文档
本篇主要介绍了Python爬虫学习--Python爬虫模拟登录带验证码网站，通过具体的内容展现，希望对Python爬虫的学习有一定的帮助。
现在验证码的种类真的是越来越多，短信验证码、语音验证码、图片验证码、滑块验证码 ... 我们在 PC 的网页端或者手机上的 app 进行登录或者注册时，应该总会遇见图片验证码，比如下面这类：
转载请附：博文网址： urlteam ，github 网址：tensorflow_cnn
如果你是一个数据挖掘爱好者，那么验证码是你避免不过去的一个天坑，和各种验证码斗争，必然是你成长的一条道路，接下来的几篇文章，我会尽量的找到各种验证码，并且去尝试解决掉它，中间有些技术甚至我都没有见过，来吧，一起Coding吧
目前网上很多模拟登录知乎的代码已经无法使用，即使是二、三月的代码也已经无法模拟登陆知乎，所以我现在将新版知乎的模拟登录代码和讲解发布出来。
想要自动爬取网页内容，但是有些网站需要输入验证码，而验证码总是随机的，为了解决这个问题，首先需要自动获取验证码，然后将其下载下来，最后识别其中文字内容。
学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。
来源：PaperWeekly 本文共900字，建议阅读6分钟。 本文为你罗列近期Github上十大有趣的机器学习开源项目。 -01- Face Recognition #世界上最简单的人脸识别库 本项目号称世界上最简单的人脸识别库，可使用 Python 和命令行进行调用。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。 项目链接： https://github.com/agei
来源：PaperWeekly 本文共900字，建议阅读6分钟。 本文为你罗列近期Github上十大有趣的机器学习开源项目。 -01- Face Recognition #世界上最简单的人脸识别库
项目源码：https://github.com/CharlesPikachu/DecryptLogin
我们要先安装PIL：pip install Pillow-7.1.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl PIL的open()函数用于创建PIL图像对象 下面开始进行测试：
專 欄 ❈陈键冬，Python中文社区专栏作者 GitHub： https://github.com/chenjiandongx ❈ tesseract 是一个 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，能够识别图片中字符，利用这个可以用来解析一些简单的图片验证码。Github 地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract，Windows 平台 v3.05.01 版本下载地址：http://digi.bib.uni
这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式，使用 PIL 库之后，能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式；
还有不到一个月就过春节了，你回家的火车票都买了吗？如果没有买到的话，不妨试用下本文的 Python 程序来帮你抢火车票，也可以帮你的家人和朋友来抢票，顺带学习一下 Python 爬虫技术，可谓一举两得，何乐而不为？
关于验证码的使用场景还是非常多的，很多网站上的验证码可谓是五花八门，下面是我使用Vue.js实现滑动拼图验证码做的一个笔记。
作者简介 王润辉，携程技术中心信息安全部高级经理。2015年加入携程，负责携程业务安全。个人专注在：安全漏洞，数据分析建模，业务安全，风控系统整体架构等。 *视频时长约1小时11分钟，请在WiFi环境下观看* 作为国内第一大OTA企业，业务安全一直是携程所面临的重要安全风险之一。 在面对各类从散兵作战到越来越专业化的黑产，以及技术从单一到持续自动化的工具化下的攻击时，我们也根据不同的业务安全风险，建立了相应的系统进行防护，并和黑产进行持续的技术和思维上的攻防。 其中经历了从业务驱动技术（被动式防御），到
抓取下网页代码之后，下一步就是从网页中提取信息，提取信息的方式有多种多样，可以使用正则来提取，但是写起来会相对比较繁琐。在这里还有许多强大的解析库，如 LXML、BeautifulSoup、PyQuery 等等，提供了非常强大的解析方法，如 XPath 解析、CSS 选择器解析等等，利用它们我们可以高效便捷地从从网页中提取出有效信息。
验证码，全称为“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”，即全自动区分计算机和人类的图灵测试，Captcha。早在上个世纪90年代，为了防止恶意的网络机器人行为，像邮件轰炸、暴力破解密码等，验证码应运而生。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
（1）图像验证码：这是最简单的一种，也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
在Python爬虫中，或者使用POST提交的过程中，往往需要提交验证码来验证，除了人工打码，付费的api接口（打码接口），深度学习识别验证码，当然还有适合新人使用的OCR验证码识别库，简单的验证码是可以完全实现自动打码的，比如下面本渣渣分享的通用验证码自动识别库：ddddocr（带带弟弟OCR）！
專 欄 ❈ treelake ，Python中文社区专栏作者。 博客地址： http://www.jianshu.com/u/66f24f2c0f36 ❈ 简述 极验验证码的主要问题在于对人的行为
一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识
来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。
验证码多种多样，有图形文字的、有模拟点选的、有拖动滑动的，但其实归根结底都需要人来对某种情形做一些判断，然后把结果返回并提交。如果此时提交的验证码结果是正确的，并且通过了一些验证码的检测，就能成功突破这个验证码了。既然验证码就是让人来识别的，那么机器怎么办呢？如果我们也不会什么算法，怎么去解这些验证码呢？此时我们需要利用可以帮助我们来识别验证码的工具或平台就，让工具或平台把验证码识别的结果返回给我们，我们拿着结果提交，那不就好了吗？
何谓“真实场景”，意即图片验证码来源于实际的数据采集过程中遇到的网站，对图片验证码的识别训练工作也是出自于真实的环境。而非像很多文章用一个验证码库生成好几万个验证码图片样本，然后用一个CNN或LSTM模型，把数据扔进去跑。
说起来比较丢脸。我们有个手机的验证码发送逻辑需要使用验证码，这块本来项目里面就有验证码绘制逻辑，.Net Framework的，使用的包是System.Drawing,我把这验证码绘制逻辑复制到.Net Core的新项目引用对比包System.Drawing.Common，windows下面验证码正常，CentOs下面死活不能正常,像这样：
作者简介 闵杰， 携程信息安全部产品经理。2015年加入携程，主要负责黑产防刷，验证码，反爬以及UGC方面的产品设计，关注在低成本的前提下，解决以上场景的实际问题。 从互联网行业出现自动化工具开始，验证码就作为对抗这些自动化尝试的主要手段登场了，在羊毛党，扫号情况层出不穷的今天，验证码服务的水平也直接决定一家互联网企业的安全系数。作为WEB看门人，它不仅仅要做到安全，也要兼顾体验。 本文将分享携程信息业务安全团队在这几年里，对图形验证码服务所做的一些大大小小的改变。各位可以将本文作为自身网站图形验证码搭建的
tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ，但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装，所以它的核心是 tesseract。 因此，在安装 tesserocr 之前，我们需要先安装tesseract。
目前遇到的比较难搞的反爬虫技术有两个：特别难识别的人机识别验证码–如极验的手势验证，另外就是ip大量的限制，如R网站两次访问就被强制跳转到验证码页面。现在留下部署手记
Ι 继续上一节得内容，这里主要是对各种知识的理解以及如何运用。 一、执行 Python 脚本的两种方式 1.把python执行文件加到计算机的环境变量中，然后新建文件把程序写在新文件里，再通过cmd命令打开命令提示符终端，输入python + 文件名（路径也要写全）回车执行即可。 2.直接在命令行输入python进入python解释器，然后把程序输入进去，执行获得结果 二、简述位、字节的关系 在计算机上，数据都是以二进制的方式来存储传输的，比如01011101，这就是一段数据，其中0或者1的个数称为位
可能你对这个名字比较陌生，但是肯定见过类似的验证码，比如 12306 就是典型的点触验证码。
舆情监控系统在过去几年曾是一个比较热门的话题，一般多被应用在政务领域、企业领域等，用于让企业、部门等单位及时获取和了解到网络上舆情的出现和发展，以便及时采取相应的措施，从而控制舆情、引导舆情，化危为机。
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。而目前最流行的反爬技术验证码，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。其实验证码的英文为 CAPTCHA（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart），翻译成中文就是全自动区分计算机和人类的公开图灵测试，它是一种可以区分用户是计算机还是人的测试，只要能通过 CAPTCHA 测试，该用户就可以被认为是人类。由此也可知道激活成功教程滑块验证码的关键即是让计算机更好的模拟人的行为，这也是激活成功教程的难点所在。（注：本文18年所作，仅作参考）
captcha 一款超简单的验证码生成，还挺好玩的。还有中文验证码，动态验证码. 。在项目中 pom.xml 配置文件中添加依赖，如下：
前言 本文为作者对其开源项目QQSpider的说明文档。主要替换了程序里一些不可用的链接，对登录时的验证码作了处理，对去重队列作了优化。并且可以非常简单地实现爬虫分布式扩展。 Github项目名称：Q
所谓降噪就是把不需要的信息通通去除，比如背景，干扰线，干扰像素等等，只剩下需要识别的文字，让图片变成2进制点阵最好。
1.本文学习nanhuier的博客《Python计算谷歌身份验证器的验证码》并优化其中代码。 原博客链接：https://blog.csdn.net/nanhuier/article/details/77679200 2.本文学习莫水千流的博客《程序员之路：python3+PyQt5+pycharm桌面GUI开发》， 成功搭建PyQt5+Pycharm的开发环境，建议读者先按照此文配置好环境。 原博客链接：https://www.cnblogs.com/zhoug2020/p/9039993.html 3.本文学习maicss的github工程《PyQt5-Chinese-tutorial》 github链接：https://github.com/maicss/PyQt5-Chinese-tutorial 4.本文学习晴空行的博客《Python打包方法》， 原博客链接：https://www.cnblogs.com/gopythoner/p/6337543.html
输入验证码这个功能在日常做项目是比较常见的，下面写一个简单demo初学者可以参考一下。 1.图片展示
Java图形验证码，支持gif、中文、算术等类型，可用于Java Web、JavaSE等项目。
Google新一代智能验证码 图灵测试 来自图灵的论文《计算机与智能》，该测试的内容是：如果计算机能在一定时间内回答由参与测试的人类提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所回答，则认为计算机通过人工智能测试。 中文屋子 中文屋子由美国哲学家希尔勒设计的一个思维实验：只要计算机拥有了一定量的数据与规则，例如掌握大量的中文预料与中文词法语法句法规则，就能够回应一切“中文提问”：1）此时计算机根本不理解“中文提问”的含义 2）如果计算机被放在一个屋子里，中文提问者无法区分屋内回答问题的人是人还
JavaWeb图形验证码，支持gif验证码，可用于基于的session的web项目和前后端分离的项目。 源码地址：https://gitee.com/jeesys/EasyCaptcha/
任何一个网站，如果在登录时网站接入的极验的接口，那么该网站就可以使用极验验证码进行登录，此时极验验证码API就会返回两个极验参数，gt和challenge，这两个参数只跟极验验证码API相关，跟这个网站没有任何关系。
这篇文章是公众号《云爬虫技术研究笔记》的《2019年末逆向复习系列》的第五篇：《知乎登录formdata加密逆向破解》
爬虫的时候，有时候会遇到一些验证码，常见的有滑块验证码和文字验证码，本文所讲内容将为解决文字验证码做一些准备！
在使用tp6自带的验证码遇到的坑，也去网上找了资料但是还是没能解决，自己通过另一种方式实现的，接下来就来讲一下不能显示captcha的方法
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