通过selenium突破极验验证实现登录-自动化测试

　　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

　　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/