上节我们了解了图形验证码的识别，简单的图形验证码我们可以直接利用 Tesserocr 来识别，但是近几年又出现了一些新型验证码，如滑动验证码，比较有代表性的就是极验验证码，它需要拖动拼合滑块才可以完成验证，相对图形验证码来说识别难度上升了几个等级，本节来讲解下极验验证码的识别过程。
1. 本节目标
本节我们的目标是用程序来识别并通过极验验证码的验证，其步骤有分析识别思路、识别缺口位置、生成滑块拖动路径，最后模拟实现滑块拼合通过验证。
2. 准备工作
本次我们使用的 Python 库是 Selenium，使用的浏览器为 Chrome，在此之前请确保已经正确安装好了 Selenium 库、Chrome浏览器并配置好了 ChromeDriver，相关流程可以参考第一章的说明。学习过程中有不懂的可以加入我们的学习交流秋秋圈784中间758后面214，与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python，和学习什么内容。相关学习视频资料、开发工具都有分享
3. 了解极验验证码
极验验证码其官网为：/，它是一个专注于提供验证安全的系统，主要验证方式是拖动滑块拼合图像，若图像完全拼合，则验证成功，即可以成功提交表单，否则需要重新验证，样例如图8-5 和 8-6 所示：
图 8-5 验证码示例
图 8-6 验证码示例
现在极验验证码已经更新到了 3.0 版本，截至 年 7 月全球已有十六万家企业正在使用极验，每天服务响应超过四亿次，广泛应用于直播视频、金融服务、电子商务、游戏娱乐、政府企业等各大类型网站，下面是斗鱼、魅族的登录页面，可以看到其都对接了极验验证码，如图 8-7 和 8-8 所示：
图 8-7 斗鱼登录页面
图 8-8 魅族登录页面
4. 极验验证码的特点
这种验证码相较于图形验证码来说识别难度更大，极验验证码首先需要在前台验证通过，对于极验 3.0，我们首先需要点击按钮进行智能验证，如果验证不通过，则会弹出滑动验证的窗口，随后需要拖动滑块拼合图像进行验证，验证之后会生成三个加密参数，参数随后通过表单提交到后台，后台还会进行一次验证。
另外极验还增加了机器学习的方法来识别拖动轨迹，官方网站的安全防护说明如下：
三角防护之防模拟
恶意程序模仿人类行为轨迹对验证码进行识别。针对模拟，极验拥有超过 4000 万人机行为样本的海量数据。利用机器学习和神经网络构建线上线下的多重静态、动态防御模型。识别模拟轨迹，界定人机边界。
三角防护之防伪造
恶意程序通过伪造设备浏览器环境对验证码进行识别。针对伪造，极验利用设备基因技术。深度分析浏览器的实际性能来辨识伪造信息。同时根据伪造事件不断更新黑名单，大幅提高防伪造能力。
三角防护之防暴力
恶意程序短时间内进行密集的攻击，对验证码进行暴力识别
针对暴力，极验拥有多种验证形态，每一种验证形态都有利用神经网络生成的海量图库储备，每一张图片都是独一无二的，且图库不断更新，极大程度提高了暴力识别的成本。
另外极验的验证相对于普通验证方式更加方便，体验更加友好，其官方网站说明如下：
点击一下，验证只需要 0.4 秒
极验始终专注于去验证化实践，让验证环节不再打断产品本身的交互流程，最终达到优化用户体验和提高用户转化率的效果。
全平台兼容，适用各种交互场景
极验兼容所有主流浏览器甚至古老的IE6，也可以轻松应用在iOS和Android移动端平台，满足各种业务需求，保护网站资源不被滥用和盗取。
面向未来，懂科技，更
