爬虫时遇到滑动验证，基本思路是通过selenium操作浏览器，将滑动验证的原始图片和缺口图片进行对比，找出缺口位置，然后在利用selenium模拟拖动滑块，达到验证的目的。下面就以猪八戒网为例，进行操作。
一、分析
首先访问 /login：
登陆页面主要为上图。
点击按钮(div标签，类名为 geetest_radar_tip)后，出现滑动验证码：
这个滑动验证图片并没有原始图片，直接出现的就是缺口图片。而我们要找的就是深色缺口的位置。
观察图片标签，找到 这个标签，如果把该标签设置的display属性设置为none，则验证图则会变为下图：
拼接的小方块隐藏掉了，这张图片更容易让我们与原图比对。
然后再找到这个标签，将display设置为block：
原图显示出来，我们可以将上面两张图片的滑动验证图片进行截取，比对，即可找到缺口位置。
实现过程中要注意几点：
1.selenium在加载后，不要立即寻找标签，因为如果标签没有加载完成，会找不到，这样就会抛出错误。
2.截图的大小可以跟浏览器的内显示的大小不一样，需要计算浏览器显示大小与截图大小的比例。
3.进行滑动时，要先加速后减速，如果一直匀速，会被网站识别。
二、实现
1、导入相关要用的包：
from selenium importwebdriverfrom mon.by importByfrom selenium.webdriver.support importexpected_conditions as ECfrom selenium.webdriver.support.wait importWebDriverWaitfrom PIL importImagefrom six importBytesIOimporttimefrom selenium.webdriver import ActionChains
2.主函数：
if __name__ == '__main__':
browser=get_url('/login','11111111111','********') #此函数的定义在第3点
time.sleep(1)
slice_img_label= browser.find_element_by_css_selector('div.geetest_slicebg') #找到滑动图片标签
browser.execute_script("document.getElementsByClassName('geetest_canvas_slice')[0].style['display'] = 'none'") #将小块隐藏
full_img_label = browser.find_element_by_css_selector('canvas.geetest_canvas_fullbg') #原始图片的标签
position = get_position(slice_img_label) #获取滑动验证图片的位置，此函数的定义在第4点
screenshot = get_screenshot(browser) #截取整个浏览器图片，此函数的定义在第5点
position_scale = get_position_scale(browser,screenshot) #获取截取图片宽高和浏览器宽高的比例，此函数的定义在第6点
slice_img = get_slideimg_screenshot(screenshot,position,position_scale) #截取有缺口的滑动验证图片，此函数的定义在第7点
browser.execute_script("document.getElementsByClassName('geetest_canvas_fullbg')[0].style['display'] = 'block'") #在浏览器中显示原图
screenshot = get_screenshot(browser) #获取整个浏览器图片
full_img = get_slideimg_screenshot(screenshot,position,position_scale) #截取滑动验证原图browser.execute_script("document.getElementsByClassName('geetest_canvas_slice')[0].style['display'] = 'block'") #将小块重新显示
left = compare(full_img,slice_img) #将原图与有缺口图片进行比对，获得缺口的最左端的位置，此函数定义在第8点
left = left / position_scale[0] #将该位置还原为浏览器中的位置
slide_btn= browser.find_element_by_css_selector('.geetest_slider_button') #获取滑动按钮
track = get_track(left) #获取滑动的轨迹，此函数定义在第9点
move_to_gap(browser,slide_btn,track) #进行滑动，此函数定义在第10点
success = browser.find_element_by_css_selector('.geetest_success_radar_tip') #获取显示结果的标签
time.sleep(2)if success.text == "验证成功":
login_btn= browser.find_element_by_css_selector('button.j-login-btn') #如果验证成功，则点击登录按钮
login_btn.click()else:print(success.text)print('失败')
下面是主函数中用到的各个功能性函数：
3..定义访问页面的函数：
defget_url(url,user,password):
browser=webdriver.Chrome()
browser.get(url)
browser.maximize_window()
wait= WebDriverWait(browser,10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'geetest_radar_btn')))
user_input= browser.find_element_by_id('username')
pwd_input= browser.find_element_by_id('password')
btn= browser.find_element_by_css_selector('.geetest_radar_btn')
user_input.send_keys(user)
pwd_input.send_keys(password)
btn.click()
time.sleep(0.5)return browser
此函数主要是用于启动Chrome，打开网页，将用户名和密码填入相应位置，并点击验证按钮。
4.获取滑动验证图片在浏览器的位置。
使用location是获取标签左上角的位置，然后再通过该标签的大小，即可算出其四个角的位置。
defget_position(img_label):
location=img_label.location
size=img_label.size
top, bottom, left, right= location['y'], location['y'] + size['height'], location['x'], location['x'] +size['width']return (left, top, right, bottom)
5.获取整个浏览器的截图。并从内存进行读取。
defget_screenshot(browser):
screenshot=browser.get_screenshot_as_png()
f=BytesIO()
f.write(screenshot)return Image.open(f)
6.通过对比截图和浏览器宽高的大小，算出换算比例。
由于截图是有浏览器的边缘的拖拽条，所以浏览器的宽度+10px
defget_position_scale(browser,screen_shot):
height= browser.execute_script('return document.documentElement.clientHeight')
width= browser.execute_script('return document.documentElement.clientWidth')
x_scale= screen_shot.size[0] / (width+10)
y_scale= screen_shot.size[1] /(height)return (x_scale,y_scale)
7.截取有缺口的滑动图片：
defget_slideimg_screenshot(screenshot,position,scale):
x_scale,y_scale=scale
position= [position[0] * x_scale, position[1] * y_scale, position[2] * x_scale, position[3] *y_scale]return screenshot.crop(position)
8.将原始图片和有缺口的图片进行比较：
defcompare_pixel(img1,img2,x,y):
pixel1=img1.load()[x,y]
pixel2=img2.load()[x,y]
threshold= 50
if abs(pixel1[0]-pixel2[0])<=threshold:if abs(pixel1[1]-pixel2[1])<=threshold:if abs(pixel1[2]-pixel2[2])<=threshold:returnTruereturnFalsedefcompare(full_img,slice_img):
left= 0
for i inrange(full_img.size[0]):for j in range(full_img.size[1]):if notcompare_pixel(full_img,slice_img,i,j):returnireturn left
9.计算出滑动的轨迹，其实就是简单的s = 1/2*a*t*t的简单公式。这部分代码，直接用的崔庆才博主的代码：
defget_track(distance):"""根据偏移量获取移动轨迹
:param distance: 偏移量
:return: 移动轨迹"""
#移动轨迹
track =[]#当前位移
current =0#减速阈值
mid = distance * 4 / 5
#计算间隔
t = 0.2
#初速度
v =0while current
a = 4
else:#加速度为负 3
a = -3
#初速度 v0
v0 =v#当前速度 v = v0 + at
v = v0 + a *t#移动距离 x = v0t + 1/2 * a * t^2
move = v0 * t + 1 / 2 * a * t *t#当前位移
current +=move#加入轨迹
track.append(round(move))return track
10.进行移动：
defmove_to_gap(browser,slider, tracks):"""拖动滑块到缺口处
:param slider: 滑块
:param tracks: 轨迹
:return:"""ActionChains(browser).click_and_hold(slider).perform()for x intracks:
ActionChains(browser).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()
time.sleep(0.5)
ActionChains(browser).release().perform()
以上3-10是定义的功能性函数，放在前面，2是主函数，放在后面。运行即可。也可以将其写为一个类，使用时更为方便。此处，只是为实现功能，所以就没有进一步进行规范。
