文章目录

1. 前言2. 环境3. 开始3.1 账号密码输入3.2 通过验证码3.2.1 验证码图片下载3.2.2 滑块需要移动的距离计算3.2.3 定位滑动按钮3.2.4 模拟滑动3.2.5 后续处理

4. 完整代码关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道

1. 前言

最近有点时间，就随便找点东西弄弄，倒也碰到了一些问题，在此记录下

2. 环境

Python3.11.3 + selenium4.9.1 + opencv4.7 + PyAutoGUI0.9.54 + windows11

3. 开始

3.1 账号密码输入

进入登录页面，登录方式有两种，这里直接定位点击账号登录即可

# 进入登入页面

self.driver.get(self.config.login_url)

WebDriverWait(self.driver, 10).until(EC.url_to_be(self.config.login_url))

self.driver.maximize_window()

# 点击账号登录

WebDriverWait(self.driver, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//*[@class="login-tab login-tab-r"]/a')))

self.driver.find_element(By.XPATH, '//*[@class="login-tab login-tab-r"]/a').click()

# 账号密码输入

self.driver.find_element(By.ID, "loginname").send_keys(self.user_info.username)

self.driver.find_element(By.ID, "nloginpwd").send_keys(self.user_info.password)

3.2 通过验证码

3.2.1 验证码图片下载

看到验证码的图片是base64格式的，可以通过src属性来获取，然后直接转成cv图片格式即可

bigimg_b64 = self.driver.find_element(By.XPATH, '//*[@class="JDJRV-bigimg"]/img').get_attribute('src')

bigimg_data = base64.b64decode(bigimg_b64.replace('data:image/png;base64,', ''))

bigimg_array = np.frombuffer(bigimg_data, np.uint8)

bigimg_img = cv2.imdecode(bigimg_array, cv2.COLOR_RGB2BGR)

smallimg_b64 = self.driver.find_element(By.XPATH, '//*[@class="JDJRV-smallimg"]/img').get_attribute('src')

smallimg_data = base64.b64decode(smallimg_b64.replace('data:image/png;base64,', ''))

smallimg_array = np.frombuffer(smallimg_data, np.uint8)

smallimg_img = cv2.imdecode(smallimg_array, cv2.COLOR_RGB2BGR)

3.2.2 滑块需要移动的距离计算

这里可以用opencv来做，正确率还不错，而且还简单，直接把两张验证码图片经过灰度后，进行模板匹配即可，不过最后的结果还需要根据网页元素的尺寸进行调整

# 灰度化

bigimg_gray = cv2.cvtColor(bigimg_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

smallimg_gray = cv2.cvtColor(smallimg_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 模板匹配

result = cv2.matchTemplate(bigimg_gray, smallimg_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(result)

# 移动距离对应到网页需要缩放(网页显示的图片和实际图片存在一定的比例差异)

x = minLoc[0] * (278.4 / 360.0)

3.2.3 定位滑动按钮

之前一直使用selenium的ActionChains来操作滑块按钮，但是一直通不过，应该是jd有针对selenium有检测，后面参考了网上可以使用PyAutoGUI来控制鼠标来滑动，参考链接，那就需要先定位到滑块的坐标，但是通过selenium获取的坐标还需要调整一下PyAutoGUI才能正确的定位到

WebDriverWait(self.driver, 10, 0.5).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@class="JDJRV-slide-inner JDJRV-slide-btn"]')))

slide_btn = self.driver.find_element(By.XPATH, '//*[@class="JDJRV-slide-inner JDJRV-slide-btn"]')

# TODO 网页元素位置映射到pyautogui会有一定缩放

offset_x = slide_btn.location.get('x') * 1.30

offset_y = slide_btn.location.get('y') * 1.75

3.2.4 模拟滑动

滑的时候发现上面opencv计算的移动距离还是有些偏差，还需要做些调整，而且滑动也得尽量拟人化，不然滑对了也通不过

# 直接滑到目标位置--会很难通过验证(用来调试移动距离是否正确)

# pyautogui.moveTo(offset_x,offset_y,duration=0.1 + random.uniform(0,0.1 + random.randint(1,100) / 100))

# pyautogui.mouseDown()

# pyautogui.moveTo(offset_x + x * 1.25, offset_y, duration=0.28)

# pyautogui.mouseUp()

# TODO 根据验证码原图计算的移动距离也需要调一下缩放

x = x * 1.25

# 鼠标移动到滑块

pyautogui.moveTo(offset_x,offset_y,duration=0.1 + random.uniform(0,0.1 + random.randint(1,100) / 100))

# 按下鼠标

pyautogui.mouseDown()

offset_y += random.randint(9,19)

# 开始滑动

pyautogui.moveTo(offset_x + int(x * random.randint(15,25) / 20),offset_y,duration=0.28)

offset_y += random.randint(-9,0)

pyautogui.moveTo(offset_x + int(x * random.randint(17,23) / 20),offset_y,

duration=random.randint(20,31) / 100)

offset_y += random.randint(0,8)

pyautogui.moveTo(offset_x + int(x * random.randint(19,21) / 20),offset_y,

duration=random.randint(20,40) / 100)

offset_y += random.randint(-3,3)

pyautogui.moveTo(x + offset_x + random.randint(-3,3),offset_y,duration=0.5 + random.randint(-10,10) / 100)

offset_y += random.randint(-2,2)

pyautogui.moveTo(x + offset_x + random.randint(-2,2),offset_y,duration=0.5 + random.randint(-3,3) / 100)

# 松开鼠标

pyautogui.mouseUp()

3.2.5 后续处理

到此基本上模拟登陆就完成了，避免失败，可以加个循环，滑块未通过时继续下一张，再做一些是否登录成功的验证就欧克啦。

4. 完整代码

https://github.com/QiuMiMi/Get-jd

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