python 은 selenium 을 사용 하여 QQ 메 일 박스 에 로그 인 합 니 다(슬라이딩 잠 금 해제 추가)
최근 작업 때문에 selenium 으로 QQ 메 일 박스 의 파충류(로그 인 시 일부 계 정 이 미 끄 러 져 잠 금 을 풀 어야 함)를 만 들 었 습 니 다.간단하게 기록 해 보 세 요.
이 문 제 는 먼저 두 부분 으로 나 눌 수 있다.1.로그 인 계 정과 2.슬라이딩 잠 금 해제.python 버 전 3.5.4
문제 분석:로그 인+슬라이딩 잠 금 해제
사실 계 정 로그 인 부분 은 매우 간단 합 니 다.selenium 으로 QQ 메 일 홈 페이지 를 엽 니 다.https://mail.qq.com 그리고 frame 을 전환 해서 계 정 을 입력 하 세 요.
비밀번호 와 함께 로그 인 을 클릭 하면 되 지만,일부 계 정,또는 다른 곳 에서 로그 인 한 QQ 계 정 은 잠 금 해제 인증 코드 를 미 끄 러 뜨 려 야 계속 로그 인 할 수 있 습 니 다(아래 그림)
이 그림 을 보면 우 리 는 생각 하기 어렵 지 않 을 것 이다.
1.우 리 는 아 날로 그 드래그 버튼 이 필요 합 니 다.
2.버튼 이 끌 리 는 거리=퍼 즐 사이 의 거리
이것 이 명확 해 지면 퍼 즐 간 의 거 리 를 어떻게 계산 하 는 지 살 펴 보 자.로그 인 은 어렵 지 않 지만 게 으 름 을 피 우지 않도록 적어 주세요.0.
1.1 로그 인
# coding = utf-8
from selenium import webdriver
import time
import random
from utils import DbUtil
import uuid
from selenium.webdriver import ActionChains
from PIL import Image as Im
import os
import cv2
import numpy as np
import requests
from pymongo import MongoClient
# 1.1 webdriver time
# u ,p
def Email(u, p):
# QQ
start_url = "https://mail.qq.com"
# 。 driver browser
browser = webdriver.Firefox()
# 2s
time.sleep(2)
# QQ
browser.get(start_url)
# 2s（ sleep , , ~）
time.sleep(2)
# frame。login_frame iframe id
browser.switch_to.frame("login_frame")
#
browser.find_element_by_id("switcher_plogin").click()
# 1s
time.sleep(1)
# u id u
browser.find_element_by_id("u").send_keys(u)
time.sleep(1)
# p id p
browser.find_element_by_id("p").send_keys(p)
time.sleep(1)
# id login_button
browser.find_element_by_id("login_button").click()
# main
if __name__ == '__main__':
# QQ （ 0.0）， QQ
Email(u="123456789", p="abcdefg")1.2 인증번호 이미지 가 져 오기
우 리 는 위의 코드 를 실행 한 후에 인증 코드 가 나 올 것 입 니 다.먼저 그 중의 퍼 즐 과 전체 그림 을 다운로드 하여 뒤의 거리 계산 에 사용 해 야 합 니 다.
저희 가 F12 하고...
왼쪽 작은 퍼 즐 을 클릭 하여 원 소 를 확인↓
큰 퍼 즐 을 클릭 하여 원 소 를 보기↓
위 에서 선택 한 이 두 장의 그림 은 바로 우리 뒤에 미끄럼 거 리 를 계산 하 는 그림 입 니 다.
그림 을 가 져 오 려 면 두 단계 가 필요 합 니 다:
1.그림 의 링크 가 져 오기(위 에서 이미 볼 수 있 음)
2.링크 에 따라 그림 을 로 컬 로 다운로드
아까 코드 로 돌아 가 려 면 미끄럼 인증 코드 가 있 는 지 판단 을 해 야 합 니 다.
이'안전 검증'의 힌트 를 판단 하면 미끄럼 인증 코드 가 있 고 그렇지 않 은 것 을 설명 할 수 있다.
# 1.1 ....↑
# 1.2.1
#
try:
# frame
browser.switch_to.default_content()
# frame login_frame( frame)
browser.switch_to.frame("login_frame")
# xpath except
code = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="newVcodeArea"]/div[1]/div/div[2]').text
print(code)
except :
print(' !')슬라이딩 인증 코드 가 나 왔 을 때 리 셋 을 눌 러 보도 록 하 겠 습 니 다.
그림 을 다운로드 하 는 문제 와 퍼 즐 복원 문 제 를 해결 하 는 두 가지 방법 을 추가 해 야 합 니 다.
우 리 는 먼저 그림 을 로 컬 로 다운로드 한 후에 그림 을 처리 함으로써 퍼 즐 복원 거 리 를 계산한다.
# 2
# , 。url ,type , big, small
def pic_download(url,type):
url = url
root = "D:/emils_python/pic_test/"
# path = root + str(time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", time.localtime()))+'.png'
path = root + type + '.png'
try:
if not os.path.exists(root):
os.mkdir(root)
if os.path.exists(path):
os.remove(path)
r = requests.get(url)
r.raise_for_status()
# with
with open(path, "wb") as f: # ，wb
f.write(r.content)
print(f.name)
print(" ")
return f.name
except Exception as e:
print(" !" + str(e))
# 3
# small_url ( ),big_url ( ) return
def get_distance(small_url,big_url):
#
otemp = pic_download(small_url,'small')
time.sleep(2)
#
oblk = pic_download(big_url,'big')
#
target = cv2.imread(otemp, 0)
template = cv2.imread(oblk, 0)
w, h = target.shape[::-1]
temp = 'temp.jpg'
targ = 'targ.jpg'
cv2.imwrite(temp, template)
cv2.imwrite(targ, target)
target = cv2.imread(targ)
target = cv2.cvtColor(target, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
target = abs(255 - target)
cv2.imwrite(targ, target)
target = cv2.imread(targ)
template = cv2.imread(temp)
result = cv2.matchTemplate(target, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
x, y = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape)
#
print((y, x, y + w, x + h))
# PIL Image
image = Im.open(oblk)
xy = (y + 20, x + 20, y + w - 20, x + h - 20)
#
imagecrop = image.crop(xy)
#
imagecrop.save("D:/emils_python/pic_test/new_image.jpg")
return y그림 을 다운로드 하고 퍼 즐 복원 을 계산 하 는 방법 이 있 으 면 get 을 직접 호출 할 수 있 습 니 다.distance 방법 퍼 즐 복원 거리 계산
# 1.1 ....↑
# 1.2
#
try:
# frame
browser.switch_to.default_content()
# frame login_frame( frame)
browser.switch_to.frame("login_frame")
# xpath except
code = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="newVcodeArea"]/div[1]/div/div[2]').text
print(code)
# while
while True:
# frame
browser.switch_to.default_content()
# frame
browser.switch_to.frame('login_frame')
# frame
browser.switch_to.frame(browser.find_element_by_xpath('//*[@id="newVcodeIframe"]/iframe'))
# id e_reload
browser.find_element_by_id('e_reload').click()
#
big_url = browser.find_element_by_id('slideBkg').get_attribute('src')
small_url = browser.find_element_by_id('slideBlock').get_attribute('src')
#
y = get_distance(small_url, big_url)
# ， ,
url1 = browser.current_url
#
element = browser.find_element_by_id('tcaptcha_drag_button')
# distance
distance = y * (280 / 680) - 21
print('distance:', distance)
except :
print(' !')보기 시 작 했 는데 일리 가 있 지 않 나...갑자기 마지막 두 줄...WTF??distance=y*(280/680)-21 이 무슨 뜻 이에 요?
서 두 르 지 말고 천천히 설명 하 세 요.위의 코드 를 통 해 Y 가 그림 복원 거리 라 는 것 을 알 았 습 니 다.하지만 우 리 는 아직 2 시 를 덜 고려 했 습 니 다.
1.그림 의 시작 위 치 는 사실 맨 왼쪽 이 아니 라 오른쪽으로 조금 옮 겼 다.
2.우 리 는 다운로드 에서 로 컬 까지 의 그림 크기 가 웹 페이지 의 그림 크기 와 일치 합 니까?답 은 당연히 부정 적 이다.
퍼 즐 의 시작 위 치 를 살 펴 보 겠 습 니 다.
퍼 즐 이 왼쪽 까지 잘 보 여요.거 리 는 얼마나 되 는 거 예요?나 는 이미 사람 을 찾 아 전문 적 인 도구 로 측정 했다.21 정도.
이 해 를 위해 서 제 가 핸드폰 으로 사진 을 찍 고 캡 처 를 해서 알 아 봤 는데...대충 이해 하기 위해 서...
이상 은 퍼 즐 이 왼쪽 까지 의 거리 입 니 다.그리고 우리 가 현지에서 처리 하고 계산 한 그림 사이즈 와 웹 페이지 의 그림 이 어떤 차이 가 있 는 지 다시 한 번 보 겠 습 니 다.
로 컬 처리 후의 그림 을 먼저 보 세 요.
길이 가 680 인 게 티 가 나 요.
홈 페이지 에 있 는...맞 아,내 가 찾 는 사람 이 전문 도구 로 재 준 거 야?280,멍청 한 옛날 방법 으로 이해 해 줄 게.
그래서 우 리 는 이렇게 많은 이 야 기 를 했 는데 발견 할 수 있다.
단 추 를 누 르 면 미 끄 러 지 는 거리(웹 페이지)=퍼 즐 의 복원 거리(로 컬 그림)*(웹 페이지 의 길이/로 컬 그림 의 길이)-21(더 나 온 시작 위치)
바로 앞 에 의 심 스 러 운 distance=y*(280/680)-21 물론 이것들 은 모두 실제 상황 에 따라 결정 된다
이 쯤 되면 저희 가 가장 어 려 운 부분 이 해결 됐다 고 할 수 있 습 니 다.
미끄럼 거리 가 있 으 면 우 리 는 드래그 버튼 만 남 았 습 니 다.먼저 코드 를 보 세 요.
# 1.1 1.2
# 1.3
# distance = y * (280 / 680) - 21
#
has_gone_dist = 0
remaining_dist = distance
# distance += randint(-10, 10)
#
ActionChains(browser).click_and_hold(element).perform()
time.sleep(0.5)
while remaining_dist > 0:
ratio = remaining_dist / distance
if ratio < 0.2:
#
span = random.randint(5, 8)
elif ratio > 0.8:
#
span = random.randint(5, 8)
else:
#
span = random.randint(10, 16)
ActionChains(browser).move_by_offset(span, random.randint(-5, 5)).perform()
remaining_dist -= span
has_gone_dist += span
time.sleep(random.randint(5, 20) / 100)
ActionChains(browser).move_by_offset(remaining_dist, random.randint(-5, 5)).perform()
ActionChains(browser).release(on_element=element).perform()
# 1.1, 1.2, 1.3 1.3
#
url2 = browser.current_url
# frame
browser.switch_to.parent_frame()
# , （ ）
if url1 == url2:
try :
print(browser.find_element_by_class_name('tcaptcha-title').text)
print(' !')
except :
print(' !')
else :
print(' !') 이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
로마 숫자를 정수로 또는 그 반대로 변환그 중 하나는 로마 숫자를 정수로 변환하는 함수를 만드는 것이었고 두 번째는 그 반대를 수행하는 함수를 만드는 것이었습니다. 문자만 포함합니다'I', 'V', 'X', 'L', 'C', 'D', 'M' ; 문자열이 ...
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