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通过selenium突破极验验证实现登录-自动化测试

更新时间:2022-03-24 09:52:27 作者:多测师 浏览:70

  实现的步骤分为3步:

  1.使应用出现验证的完整图片和带有缺口的图片

  2.识别缺口的位置

  3.模拟拖动滑块至缺口处,完成验证

  引入相关的库

通过selenium突破极验验证实现登录-自动化测试

  from selenium import webdriver;

  from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait;

  from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC;

  from selenium.webdriver.common.by import By;

  from selenium.webdriver import ActionChains;

  import time;

  from PIL import Image;

  from io import BytesIO;

  我们定义一个类来实现相关的操作并且定义一些配置

  EMAIL='xxx' #账号

  PASSWORD='xxx' #密码(只是简单的处理)

  BORDER=6; #开始滑动的小块与左边缘的距离

  INIT_LEFT=60; #开始从X轴方向即x=60开始检测缺口的位置

  class GrackGeetest(object):

  def __init__(self):

  #这边我们开始定义一些相关的参数信息(我们用登录极验官网来做例子,其它的方式类似)

  self.url='https://auth.geetest.com/login/';

  self.browser=webdriver.Chrome();

  self.wait=WebDriverWait(self.browser,20);

  self.email=EMAIL;

  self.password=PASSWORD;

  #实现步骤1相关方法:

  def getGeetestButton(self):

  #获取点击可以使现验证图出现的按钮节点元素并返回

  button=self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME,'geetest_radar_tip')));

  return button;

  #获取验证图在网页中的位置并以元组的方式返回

  def getImagePosition(self):

  geetestImage=self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'geetest_canvas_img')));

  time.sleep(2);

  location=geetestImage.location;

  size=geetestImage.size;

  top,bottom,left,right=location['y'],location['y']+size['height'],location['x'],location['x']+size['width'];

  return (top,bottom,left,right);

  #截取当前页面

  def getChromePage(self):

  pageShot=self.browser.get_screenshot_as_png();

  pageShot=Image.open(BytesIO(pageShot));

  return pageShot;

  #从网页中截取该验证图片并返回

  def getGeetestImage(self,name='geetest.png'):

  top,bottom,left,right=self.getImagePosition();

  #截取当前页面的图片

  pageShot=self.getChromePage();

  #截取其中出现的验证图的位置

  captchaImage=pageShot.crop((left,top,right,bottom));

  captchaImage.save(name);#保存到当前的文件夹中

  return captchaImage;

  #实现步骤2相关方法:识别缺口位置

  def getSlider(self):

  #获取可拖动的滑块对象

  slider=self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME,'geetest_slider_button')));

  return slider;

  #通过对比2张图的像素点的差距得出缺口位置

  def getGap(self,image1,image2):

  left=60;

  #size[0]->width,size[1]->height

  for i in range(left,image1.size[0]):

  for j in range(image1.size[1]):

  if not self.isPixelEqual(image1,image2,i,j):

  #因为小滑块和缺口是同一条水平线上的所以就只取x轴方向上的值

  left=i;

  return left;

  return left;

  def isPixelEqual(self,image1,image2,x,y):

  #判断2个像素是否相同

  pixel1=image1.load()[x,y]; #pixel1,pixel2为rgb值,是一个元组

  pixel2=image2.load()[x,y];

  #阀值当超出这个阀值的时候则证明这2个像素点不匹配,为缺口的左上角的像素点

  threshold=60;

  if abs(pixel1[0]-pixel2[0])

  return True;

  else:

  return False;

  #步骤三相关方法:最关键的一步也是突破极验验证机器学习算法的一步

  #采用物理中物体的分阶段改变加速度的方式,这里采用先加速后减速的方式

  #公式 x=v0*t+1/2*a*t*t v=v0+a*t

  def getTrack(self,distance):

  #distance偏移量

  #移动轨迹

  tranck=[];

  #当前位移

  current=0;

  #开始减速的阀值

  mid=distance*4/5;

  #计算间隔

  t=0.2;

  #初速度

  v=0;

  while current

  if current

  a=2;

  else:

  #开始减速

  a=-3;

  #初速度

  v0=v;

  #当前速度

  v=v0+a*t;

  #位移

  move=v0*t+1/2*a*t*t;

  #当前位移

  current+=move;

  #加入轨迹

  track.append(round(move));

  return track;

  #按照运动轨迹移动滑块

  def moveToGap(self,slider,tracks):

  #拖动滑块到缺口处

  ActionChains(self.browser).click_and_hold(slider).perform();

  for x in tracks:

  ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=x,yoffset=0).perform();

  time.sleep(0.5);

  ActionChains(self.browser).release().perform();

  #最后模拟点击登录应用就行了

  def login(self):

  button=self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR,'#base > div.content-outter > div > div > div:nth-child(3) > div > form > div:nth-child(5) > div > button')));

  button.click();

  time.sleep(10);

  #接下来直接实现通过一个方法将这整个过程连接起来

  def sendUserAndPassword(self):

  self.browser.get(self.url);

  #通过类选择器,我是直接在浏览器那边复制过来的,所以比较长,可以通过其它方式得到该元素(右键那个网页元素就有一些选择可以看看哈)

  email=self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#base > div.content-outter > div > div > div:nth-child(3) > div > form > div:nth-child(1) > div > div.ivu-input-wrapper.ivu-input-type.ivu-input-group.ivu-input-group-with-prepend > input')));

  password=self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#base > div.content-outter > div > div > div:nth-child(3) > div > form > div:nth-child(2) > div > div.ivu-input-wrapper.ivu-input-type.ivu-input-group.ivu-input-group-with-prepend > input')));

  email.send_keys(self.email);

  password.send_keys(self.password);

  def doVerifyLogin(self):

  #步骤1:

  #输入账号密码

  self.sendUserAndPassword();

  #点击验证按钮

  verifyButton=self.getGeetestButton();

  verifyButton.click();

  #开始获取2张验证图

  image1=self.getGeetestImage('geetest1.png');

  #点击小滑块得到有缺口的验证图

  slider=self.getSlider();

  slider.click();

  #获取带缺口的验证图

  image2=self.getGeetestImage('geetest2.png');

  #步骤2:

  #获取缺口位置

  gap=self.getGap(image1,image2);

  #缺口的位置需要减去那个小滑块与左边那一小段距离

  gap-=BORDER;

  #步骤3:

  #移动轨迹

  track=self.getTrack();

  #拖动滑块

  self.moveToGap(slider,track);

  #最后判断是否成功了,不成功就重新操作这一过程

  try:

  success = self.wait.until(

  EC.text_to_be_present_in_element((By.CLASS_NAME, 'geetest_success_radar_tip_content'), '验证成功'))

  print(success)

  # 失败后重试

  if not success:

  self.doVerifyLogin()

  else:

  self.login()

  except:

  self.doVerifyLogin();

  if __name__ == '__main__':

  crack = GrackGeetest();

  crack.doVerifyLogin();

  以上内容为大家介绍了自动化测试中的通过selenium突破极验验证实现登录,本文由多测师亲自撰写,希望对大家有所帮助。了解更多自动化测试相关知识:https://www.aichudan.com/xwzx/

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