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    python实现腾讯滑块验证码识别

    腾讯滑块验证码识别,识别凹槽的x轴位置,mock滑块的加速度。该项目公开API,提供识别和加速度模拟部分,第二部分模拟滑动进行识别返回数据请求

    项目地址:https://github.com/zhaojunlike/python-tecent-slider-crack

    安装python环境

    参考:https://janikarhunen.fi/how-to-install-python-3-6-1-on-centos-7

    sudo yum install https://centos7.iuscommunity.org/ius-release.rpm
    sudo yum install python36u
    python3.6 -V
    sudo yum install python36u-pip
    sudo yum install python36u-devel

    创建环境 Creating a virtualenv

    python3.6 -m venv venv
    . venv/bin/activate
    pip install [package_name]
    # 安装依赖
    pip install -r requirements.txt 

    daemonize 运行

    # 参考 https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-serve-flask-applications-with-uswgi-and-nginx-on-ubuntu-18-04
    # Install the latest stable release:
    pip install uwsgi
    # ... or if you want to install the latest LTS (long term support) release,
    pip install https://projects.unbit.it/downloads/uwsgi-lts.tar.gz
    
    # 创建ln 
    cp captcha.service /etc/systemd/system/captcha.service
    systemctl enable captcha.service
    systemctl start captcha.service
    uwsgi --ini /usr/local/nginx/html/myblog/uwsgiconfig.ini
    
    #后台运行
    uwsgi --ini /usr/local/nginx/html/myblog/uwsgiconfig.ini --daemonize /usr/local/nginx/html/myblog/myblog.out

    nginx做代理

            location /tx/ {
                add_header Access-Control-Allow-Origin *;
                include        uwsgi_params;
                uwsgi_pass     127.0.0.1:8008;
            }

    访问api

    请求图片识别和加速度模拟

    http://127.0.0.1:5000/tx/image
    
    POST /tx/image HTTP/1.1
    Host:host
    Content-Type: application/json
    Accept: */*
    Cache-Control: no-cache
    Accept-Encoding: gzip, deflate
    Content-Length: 1055
    Connection: keep-alive
    cache-control: no-cache
    
    {
        "url": "图片的地址"
    }
    
    返回数据
    
    {
        "data": {
            "list": [],//模拟的点
            "url": "",//图片地址
            "x": 515,// x轴的偏移量
        },
        "message": "解析成功"
    }

    模拟浏览器移动

                const slider = {width: 680, point: 0, move: 0, steps: 0, posX: 0};//原本的高度
                //开始计算移动的距离
                slider.point = bgSize.width / slider.width * x;
                slider.move = handle.x + slider.point - 5;
                slider.steps = Math.random() * 100 / 30 + 100;
                slider.posX = handle.x + handle.width / 2;
    
                logger.info(`开始识别和移动滑块`, slider);
    
                //滑块的位置
                await page.mouse.move(slider.posX, handle.y + handle.height / 3, {steps: slider.steps});
                await page.mouse.down();
                let val = handle.x;
                for (let i = 0; i  traces.length; i++) {
                    val += bgSize.width / slider.width * (traces[i]);//缩放距离
                    slider.move = val;
                    if (val = slider.posX) continue;
                    await page.mouse.move(slider.move, handle.y + handle.height / 2 + 5);
                }
                await page.waitFor(100);
                await page.mouse.up();

    验证码识别成功后悔返回验证识别结果的Ticket

    协议

    授权协议:只允许研究、学习目的的分享、使用、修改,不允许任何商业用途。

    原文地址:https://segmentfault.com/a/1190000020618430

    以上就是python实现腾讯滑块验证码识别的详细内容,更多关于python 滑块验证码识别的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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