Scrapy与BeautifulSoup或lxml相比如何？BeautifulSoup和lxml是用于解析HTML和XML的库。Scrapy是一个用于编写Web爬虫的应用程序框架，可以抓取网站并从中提取数据。Scrapy提供了一种用于提取数据的内置机制（称为 选择器），但如果您觉得使用它们感觉更舒服，则可以轻松使用BeautifulSoup （或lxml）。毕竟，他们只是解析可
快手极速版邀请码： 2rvxaem脚本不是我原创，说实话我也没看明白，是一个好心的网友给我的。让我参考，他既然这么无私我也无私点。把源码给大家公开一下，大家能学多少算多少吧！一起学习进步。不废话直接贴代码：//坐标机型：华为P10
//检查无障碍权限申请
auto.waitFor();
//设置屏幕宽度高度
setScreenMetrics(1080, 1920);
//常量设置
var AppN
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2023-09-26 06:43:44
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# Python爬虫滑块验证解决方案
在许多网站上，为了防止恶意爬虫，开发者们使用了各种各样的反爬虫机制，滑块验证是一种常见的形式。滑块验证系统的核心是要求用户将一个滑块拖动到指定位置，这一过程往往通过视觉元素和位置精度来确保用户为真实用户而非自动程序。
Python爬虫爬取这类网站时，如何解决滑块验证问题成了一个棘手的任务。本文将逐一分析滑块验证的实施机制，并探讨利用Python爬虫来解决这
简单说明一下：测试网址： https://accounts.douban.com/passport/login (豆瓣登陆页)
类型： 滑块验证码
基本思路： 下载图片到本地 => 使用CV获取边缘值并计算距离 => 模拟用户拖动 目录简单说明一下：一、模拟点击1.点击至验证页2.保存图片二、CV识别缺口1. 边缘识别2.计算距离三、模拟用户拖动1. 距离分散2. 拖动最终代码： 一、
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2023-09-21 08:45:20
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`代码大家自己加油琢磨,我给你们思路,我晚上刚刚攻略了` 获取极验证两个图片一个有缺口一个没有缺口 然后对于图片进行分析 获取移动偏差 这里一定要进行仿人类移动滑块, 给大家获取图片的提示,一般他图片前端页面都已经渲染出来了,可能就是 或者透明度0进行隐藏 也有种可能是ajax提交,但是这里一般都会
原创
2021-06-04 17:38:31
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获取验证码图片计算缺口位置，计算滑动偏移量根据偏移量生成偏移路径按照偏移路径滑动滑块1. 获取验证码图片在目标地址分别获取缺损图、缺损块以及完整图，并保存def reset_html():
'''重置页面'''
js_show_defect_pic = 'document.getElementsByClassName("geetest_canvas_bg geetest_absolute")[
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2023-12-08 15:40:44
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在进行爬虫开发时，我们常常会遇到网站的防爬虫机制。尤其是在天猫等大型电商平台中，滑块验证是一种常见的安全措施。本文将详细探讨如何利用 Python 爬虫技术绕过滑块验证的全过程，给出背景、现象、分析、解决方案和优化建议，旨在帮助读者更好地理解这一过程。
### 问题背景
在爬取天猫等电商网站时，我们需要获取商品信息、价格、评论等数据。然而，滑块验证的存在使得自动化爬虫的工作变得异常困难。具体现
基于selenium进行动作链由于最近很多人聊到滑动验证码怎么处理，所以决定自己动手试一下。做一个东西前。我们首先要对这个东西的操作过程有一个大概的了解。打开验证码页面。鼠标放到拖动按钮上对拖动按钮进行拖动拖动到阴影快重合的位置。放开拖动按钮。from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.action_chains im
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2023-11-22 15:26:27
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前言验证码往往是爬虫路上的一只拦路虎，而其花样也是层出不穷：图片验证、滑块验证、交互式验证、行为验证等。随着OCR技术的成熟，图片验证已经渐渐淡出主流，而「滑块验证」越来越多地出现在大众视野。“这么厉害，这小子长啥样呢？”没错，它就长这损sai:解决它的方法也很直观，首先找到缺口的位置(通常只需要X轴的位置)，然后拖动滑块即可。今天kimol君将带领大家用python识别出滑块验证中的缺口位置。一
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2023-08-11 13:00:23
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整体思路： 思路一：找到拼图的原图和有缺口的图片进行对比（无原图不能用此方法） 思路二：找到带缺口的图片和滑块 进行边界匹配（pip install opencv-python）（本次用的思路二解决问题） background_img.png slide_pic.pngfrom selenium import webdriver
import os
import re
from bs4 impor
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2024-05-30 22:25:03
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在项目中有时验证码是滑块拼图形式的，这种验证码该如何完成验证呢？有以下几个步骤：目录第一步：得到验证码图片第二步：匹配缺口照片在完整照片的位置第三步：机器模拟人工滑动轨迹第四步：判断拼图是否成功第五步：滑块拼图递归循环调用附录 一、得到验证码图片1、思路获取完整图片和缺口图片的base64数据转换base64数据为图片2、实践方法封装def get_images(self):
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2023-08-07 21:10:35
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今天要给大家介绍的是验证码的爬取和识别，不过只涉及到最简单的图形验证码，也是现在比较常见的一种类型。运行平台：WindowsPython版本：Python3.6IDE: Sublime Text其他：Chrome浏览器简述流程步骤1：简单介绍验证码步骤2：爬取少量验证码图片步骤3：介绍百度文字识别OCR步骤4：识别爬取的验证码步骤5：简单图像处理目前，很多网站会采取各种各样的措施来反爬虫，验证码就
准备工具pip3 install PIL
pip3 install opencv-python
pip3 install numpy谷歌驱动建议指定清华源下载速度会更快点使用方法 ：pip3 install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/谷歌驱动谷歌驱动下载链接 ：http://npm
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2024-03-12 11:45:57
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一.内容简介: 实现对QQ自动模拟登录，以及解决滑块验证。二.模块描述: (1).qq_login.py:主程序 (2).test_distance.py:定位滑块，获取x轴方向 (3).info.json:个人账户(json数据格式)三.实现: (1)分析url:https://i.qq.com/;F12调试打开 (2)问题一:关于iframe框架作用域问题，会影响接下来定位不
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2024-02-28 15:21:57
49阅读
Python实现图片滑动式验证识别方法1 abstract验证码作为一种自然人的机器人的判别工具，被广泛的用于各种防止程序做自动化的场景中。传统的字符型验证安全性已经名存实亡的情况下，各种新型的验证码如雨后春笋般涌现。目前最常见的一种形式就是“滑动拼图式”2 内容概述关于滑动式验证，最早由国内某网络安全公司首次提出的行为式验证，以滑动拼图解锁的方式呈现在世人面前。然后大概过了好几年之后，各种各样的
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2023-10-06 19:18:22
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文章目录解决滑块验证码思路：案例：豆瓣登录使用的技术：代码实现：更好的方式(常用) 解决滑块验证码思路：找到滑块，按住鼠标拖动滑块到指定位置释放鼠标案例：豆瓣登录使用的技术：（1）selenium+Chrome 浏览器完成自动登录 （2）使用 ActionChains 控制鼠标操作（鼠标按住—鼠标拖动—鼠标释放） （3）使用物理知识（加速度）模拟人的拖动轨迹（先加速后减速）代码实现：步骤一：进入
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2023-08-02 22:16:16
839阅读
因为种种原因没能实现愿景的目标，在这里记录一下中间结果，也算是一个收场吧。这篇文章主要是用selenium解决滑块验证码的个别案列。思路：用selenium打开浏览器指定网站将残缺块图片和背景图片下载到本地对比两张图片的相似地方，计算要滑动的距离规划路线，移动滑块 01、实现步骤01、用selenium打开浏览器浏览指定网站1、找到chromedriver.exe的路径点击开始找到谷歌图
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2023-11-10 23:07:50
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一、获取图片地址： 1.方法一：使用selenium通过获取接口返回请求获取图片地址：#获取背景图和缺口图地址；此方法比较复杂，需要知道验证图片接口的请求地址；通过接口响应获取验证码图片地址： 此方法使用时，需要大家将接口相关信息改为自己产品的接口及json数据信息。此方法为通过selenium获取到页面访问的网络请求，在所以网络请求中获取到对应图片验证码接口的请求，获取到该
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2023-11-09 08:39:20
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滑动滑块的反爬 即使把window.navigator.webdriver（js检测特征之一）设置为"undefined"了，还是不能通过。 这时候全局搜索一下js，如果网站js里面有一段代码，那很可能就是对selenium的webdriver进行验证的了：1、chromedriver.exe的反爬：!function(n) {
function r() {
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2023-11-24 00:40:46
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一、简介 简单介绍一下这个拼图小游戏，主要用到的库是pygame和collections2（python自带的库下面讲）。其玩法主要是将加入好的照片进行实时分割，然后你可以在屏幕里输入数字n，系统自动切割原图分成n*n块（n不小于3，同时不大于5），然后在一定的时间限制下，需要完成该拼图的复原（其原理和华容道差不多），失败或者成功完成可以点击回
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2024-10-03 12:20:16
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