1、動態頁面處理與驗證碼識別概述

本文接上篇：反爬蟲機制與反爬蟲技術(一)

上篇中，我們詳細介紹和使用了User-Agent偽裝、代理IP、請求頻率控制等反爬蟲技術，本篇將重點針對動態頁面處理和驗證碼識別進行介紹和案件詳解

近年來，網站安全性越來越高，許多網站為了避免機器人惡意攻擊，采用了滑動驗證碼。與傳統的驗證碼相比，滑動驗證碼安全性更高，更難被攻擊者破解。但是，這也給爬蟲程序帶來了困難。Python Selenium是一款非常出色的自動化測試工具，可以用來模擬瀏覽器行為，可以用于爬蟲

例如，一些網站為了防止爬蟲，使用了JavaScript來動態生成頁面內容，這對于爬蟲來說是一個挑戰。Python中的Selenium庫可以模擬瀏覽器的行為，執行JavaScript代碼，從而獲取動態生成的內容

例如在進行數據采集時，很多網站需要進行登錄才能獲取到目標數據，這時可以使用Selenium庫進行模擬登錄進行處理

另外，一些網站為了防止爬蟲，會在登錄或提交表單時添加驗證碼。隨著反爬的不斷發展，逐漸出現了更多復雜的驗證碼，例如：內容驗證碼、滑動驗證碼、圖片拼接驗證碼等

Python提供了一些強大的圖像處理庫，例如Pillow、OpenCV等，可以用來自動識別驗證碼，從而實現自動化爬取

2、反爬蟲案例：頁面登錄與滑塊驗證碼處理

2.1、用例簡介

本案例將以豆瓣的登錄頁面為例

豆瓣登錄：https://accounts.douban.com/passport/login

操作步驟：

1） 打開豆瓣登錄頁面

2） 點擊頁面上的密碼登錄

3） 輸入賬號密碼之后，點擊登錄豆瓣按鈕

4） 點擊登錄后會彈出滑塊驗證碼，拼接驗證

2.2、庫（模塊）簡介

Selenium是一種自動化測試工具，可以用于控制瀏覽器執行自動化操作，比如滑動驗證碼識別。滑動驗證碼通常是用于網站的登陸、注冊等操作，通過鼠標模擬人手在滑動拼圖或滑動滑塊，達到人機交互的效果。在自動化測試中，如果能夠識別滑動驗證碼，就可以實現完全自動化，提高效率

Selenium詳解見文章：傳送門

利用OpenCV、PIL等Python的圖像處理識別庫，可以在頁面加載完成后，對驗證碼圖片進行特征提取，然后通過算法自動計算出正確的滑塊滑動位置，并模擬用戶滑動

OpenCV詳解見文章：傳送門

本案例需要使用到的庫（模塊）如下：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver import ActionChains  # 動作類
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait  # 等待類
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC  # 等待條件類
import time
import re
import numpy as np
import urllib.request as req
import cv2

2.3、網頁分析

通過檢查網頁源代碼，按照上述操作步驟進行操作，在HTML中找到用例需要使用到的一些元素

其中，點擊登錄按鈕后，就會出現滑塊驗證區域，這是一個新增的iframe區域

2.4、Selenium準備操作

通過以下操作驗證Selenium環境WebDriver是否正常：

# 打開自定義配置
options = webdriver.ChromeOptions()
# 設置瀏覽器不關閉（解決閃退/自動關閉）
options.add_experimental_option('detach', True)
# 禁用瀏覽器擴展
options.add_argument('--disable-extensions')
# 禁用瀏覽器彈窗
options.add_argument('--disable-popup-blocking')
# 設置瀏覽器UA
options.add_argument('--user-agent=Mozilla/5.0')# 聲明瀏覽器對象
driver = webdriver.Chrome(options=options)# 最大化瀏覽器窗口
driver.maximize_window()# 打開豆瓣登錄頁
driver