滑动验证码破解（selenium+PIL）-哔哩哔哩bilibili

#本文思路通过selenium模拟浏览器空值浏览器进行验证码的操作，利用PIL图片处理工具进行对图片处理，识别到图片要滑动过去的阴影距离

小知识点：
1、ActionChains方法是捕捉控制鼠标进行操作，click_and_hold 点击不放，move_by_offset 按坐标移动，release 鼠标释放
2、距离算出是通过比较两张图片的色值rgb，阴影部分的差值大概在60以上得出（有小技巧是需要先排除其他干扰）

import time
import random
import re
from PIL import Image
from PIL import ImageGrab
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains

EMAIL = '账户****'
PASSWORD = '密码*******'

class Bilibili():
    def __init__(self):
        self.url = 'https://passport.bilibili.com/login'
        self.browser = webdriver.Chrome()
        self.browser.maximize_window()
        self.email = EMAIL
        self.password = PASSWORD

    def login(self):
        self.browser.get(self.url)
        time.sleep(5)
        self.browser.find_element_by_id('login-username').send_keys(self.email)
        time.sleep(random.random() * 10)
        self.browser.find_element_by_id('login-passwd').send_keys(self.password)
        time.sleep(random.random() * 10)
        # 截取验证图片1
        image = ImageGrab.grab()
        slider = self.browser.find_element_by_class_name('gt_slider_knob')
        ActionChains(self.browser).release(slider).perform()
        time.sleep(1)
        self.browser.save_screenshot('big.png') #只是截图浏览器窗口内容
        img1 =Image.open('big.png')
        img1 = img1.crop((983, 210, 1273, 370))  #(left, top, left+width, top+height)这几个数值表示
        img1.save('1.png')
        image1 = Image.open('1.png')
        image1_array = image1.load()
        # 截取验证图片2
        ActionChains(self.browser).click_and_hold(slider).perform()
        # screenshot_2 = self.browser.get_screenshot_as_png()
        time.sleep(1)
        self.browser.save_screenshot('big2.png')
        img2 = Image.open('big2.png')
        img2 = img2.crop((983, 210, 1273, 370))
        img2.save('2.png')
        image2 = Image.open('2.png')
        image2_array = image2.load()
        # 判断需要滑动的距离
        # 滑动的部分与阴影部分的差值大概在60以上80以下，因此采用如下判断
        #0,1,2是分别对应rgb色值
        #截图下来大小290*160，下面数值范围选择考虑到排除其他影响因素就只留滑块阴影部分
        for i in range(70, 270):
            for j in range(20, 100):
                if image1_array[i, j][0] - image2_array[i, j][0] > 60 and image1_array[i, j][1] - image2_array[i, j][1] > 60 and image1_array[i, j][2] - image2_array[i, j][2] > 60:
                    border = i
        print(border)
        # 构造滑动列表
        track = []
        current = 0
        #其实64这个值大概准确有时出错，因为他滑块其实位置可能会有偏差，所以下面重新调用多次尝试
        while current < border - 64:
            track.append(1)
            current += 1
        print(track)
        # 滑动滑块
        # 直接匀速滑动肯定通不过，先加速后减速效果也不是很好。
        # 但是这种简单的方法，每移动一次随机停顿0-1秒之间骗过了极验，通过率很高
        #click_and_hold 点击不放，move_by_offset 按坐标移动，release 鼠标释放
        ActionChains(self.browser).click_and_hold(slider).perform()
        for x in track:
            ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()
            time.sleep(random.random() / 100)
        time.sleep(random.random())
        ActionChains(self.browser).release().perform()
        time.sleep(5)
       
        rsp = self.browser.page_source

    # 已登录的页面有‘大会员’菜单栏，未登录页面没有，
    # 所以用正则判断以下。 如果正则未匹配到，证明登录失败，尝试再次登录
        if re.findall(r'大会员', rsp, re.S):
            print('Login successfully ...')
        else:
            print('Try again ...')
            self.login()


if __name__ == '__main__':
    b = Bilibili()
    b.login()