import time
import random
import getpass
# 处理图片
from PIL import Image
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By
# 等待页面加载某些元素
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
#定义完整图片：
full_snap = 'full_snap.png'
#定义切割的图片：
portion_snap = 'portion_snap.png'
def get_img(xpath, img_path):
""" 处理图片 """
# 拿到带缺口的图片（整个网页），使用wait等照片加载完毕才能获取
_canvas = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, xpath)))
# 拍个快照，这个是整个网页的快照，没有这个快照，往下就无从谈起
driver.save_screenshot(img_path)
# 从带缺口的图片中获取像素点
left = _canvas.location.get('x')
top = _canvas.location.get('y')
right = left + _canvas.size['width']
bottom = top + _canvas.size['height']
# 从网页快照中截取出我们想要的带缺口的照片
img_file_obj = Image.open(img_path)
# 从完整的图片中，截取带缺口的部分照片并保存
# 裁剪，别忘了是元组类型
img_file = img_file_obj.crop((left, top, right, bottom))
# img_file.show() # 展示裁剪后的图片
img_file.save(img_path) # 保存裁剪后的图片
return img_file
def get_distance(image1, image2):
""" 对比两张图片，获取需要位移的距离 """
p1 = image1.load()
p2 = image2.load()
x = 60
for i in range(x, image1.size[0]):
for j in range(20, image1.size[1] - 20):
print(i, j)
dot1 = p1[i, j]
dot2 = p2[i, j]
r = abs(dot1[0] - dot2[0])
g = abs(dot1[1] - dot2[1])
b = abs(dot1[2] - dot2[2])
if not (r < 60 and g < 60 and b < 60):
return i - 7
# return i
return i # 当返回这个i的时候，意味着破解失败了，因为没有找到合适的位移点
def get_tracks(distance):
""" 根据distance值，模拟出一段段的滑动轨迹，位移公式: s=V0t+(at^2)/2 """
track = []
current = 0 # 当前速度 0
mid = distance * 3 / 5 # 前3/5是匀加速运动，后2/5是匀减速
# t = random.randint(1, 3) / 10 # 0.2 或者 0.3
# t = 0.18456
t = 0.3
v = 0 # 初始速度
while current < distance:
if current < mid: # 前半段，是匀加速
a = random.randint(2, 3)
else:
a = - random.randint(2, 3)
v0 = v
v = v0 + a * t
move = v0 * t + 0.5 * a * (t ** 2)
current += move
track.append(round(move)) # 取整
return track
def crack_cnblogs_signin(user, pwd, url):
""" 破解博客园登录的极验验证 """
try:
# 第1步：访问URL
driver.get(url)
# 第2步，获取用户名和密码标签并输入相应的值
time.sleep(1)
driver.find_element_by_id('LoginName').send_keys(user)
driver.find_element_by_id('Password').send_keys(pwd)
driver.find_element_by_class_name('ladda-label').click()
# 第4步，拿到缺口和完整图片，用于后续做对比
# 4.1 获取缺口图片
time.sleep(1)
portion_img = get_img('/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas[1]',
portion_snap) # 传递缺口图片标签的xpath和图片名称
# 4.2 获取完整的图片，但由于完整图片默认是隐藏的，我们无法截取，所以先让它显示出来
# 4.2.1 通过js脚本将隐藏标签显示出来
time.sleep(1)
# 4.2.2 执行js脚本
js = "document.getElementsByClassName('geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute')[0].style.display='block'"
driver.execute_script(js)
# 4.3 获取完整图片截图
time.sleep(0.5)
full_img = get_img('/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/canvas',
full_snap) # 传递完整图片标签的xpath和图片名称
# 第5步，对比两张图的像素RGB,得到不一样的像素点，取位移
distance = get_distance(portion_img, full_img)
# print(distance) # 97就是我们想要的位移，并且这个值是不固定的
# 第6步，获取移动轨迹
tracks_list = get_tracks(distance)
# 第7步， 按照轨迹列表开始匀加速再匀减速运动，水平移动
# 7.1 获取滑动按钮
geetest_slider_button = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_slider_button')))
# 7.2 按住不放
ActionChains(driver).click_and_hold(geetest_slider_button).perform()
print(1111, tracks_list)
for track in tracks_list:
print(22222222222,track)
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform() # 水平移动，所以x轴在变，y轴不变
# else: # 模拟人滑动到缺口位置之后再滑动一点再滑动回来
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=3, yoffset=0).perform()
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-3, yoffset=0).perform()
# 在滑到位置后，不是立即松开，而是在一段时间之后再松开
ActionChains(driver).pause(random.randint(6, 15) / 10).release(geetest_slider_button).perform()
finally:
# 关闭浏览器
time.sleep(3)
driver.quit()
if __name__ == '__main__':
# user = input('输入你的用户名: ').strip() # 替换为你的用户名
# pwd = getpass.getpass('输入的密码: ').strip() # 替换为你的密码
user = "你的博客园用户名"
pwd = "你的博客园密码"
# 获取webdriver实例
driver = webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()
wait = WebDriverWait(driver, 10)
url = r'https://account.cnblogs.com/signin?returnUrl=http%3a%2f%2fi.cnblogs.com%2f'
crack_cnblogs_signin(user, pwd, url)
# 截止到2019/11/8号，代码运行无误