Python爬虫之自动登录与验证码识别

在进行爬虫数据采集时，有些网站需要登录才能访问到需要爬取的数据，甚至还需要输入验证码，这对于我们进行自动化操作是很不友好的。因此，本文介绍一种基于Python的自动登录与验证码识别的方法。

1. 自动登录

自动登录的实现需要用到Selenium工具。Selenium用于驱动各种浏览器，可以进行自动化测试，模拟人的操作行为。下面我们以Chrome浏览器为例来演示如何进行自动登录。

首先，需要安装Selenium和Chrome驱动：

pip install selenium

Chrome驱动下载地址：https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads

然后，打开Chrome浏览器，进入需要登录的网站，按F12打开开发者工具，切换到网络（Network）选项卡，勾选上“Preserve log”和“Disable cache”，输入正确的用户名和密码进行登录，此时在Network选项卡中会看到一个名为“login”的POST请求，这个请求的URL和参数就是我们需要在程序中模拟的。

下面是一个自动登录的示例代码，以微博网站为示例：

from selenium import webdriver

# 登录页面URL
login_url = 'https://weibo.com/login.php'

# 建立Chrome浏览器对象
driver = webdriver.Chrome('/path/to/chromedriver')

# 打开登录页面
driver.get(login_url)

# 输入账号密码
username = driver.find_element_by_css_selector('#loginname')
username.send_keys('your_username')
password = driver.find_element_by_css_selector('.password input')
password.send_keys('your_password')

# 点击登录按钮
login_button = driver.find_element_by_css_selector('a[action-type="btn_submit"]')
login_button.click()

# 等待页面加载完成
driver.implicitly_wait(10)

# 打印当前URL，如果登录成功，应该是跳转到个人主页
print(driver.current_url)

# 关闭浏览器
driver.quit()

2. 验证码识别

Python的验证码识别主要依靠第三方库Tesseract和Pillow。Tesseract是一个OCR库，可以识别图片中文字，它支持多种语言和训练，可以通过训练来提升识别准确度。Pillow是Python的一个图像处理库，可以用于图像的压缩、旋转、缩放等。

首先，需要安装Tesseract和Pillow：

pip install pytesseract
pip install Pillow

下面是一个验证码识别的示例代码：

from selenium import webdriver
from PIL import Image
import pytesseract

# 登录页面URL
login_url = 'https://weibo.com/login.php'

# 建立Chrome浏览器对象
driver = webdriver.Chrome('/path/to/chromedriver')

# 打开登录页面
driver.get(login_url)

# 保存验证码图片
captcha_img = driver.find_element_by_css_selector('.login_register_input .code img')
captcha_img.screenshot('captcha.png')

# 读取验证码图片
with Image.open('captcha.png') as image:
    # 处理图片，提高识别准确度
    image = image.convert('L').point(lambda x: x > 100 and 255)
    # 识别验证码
    captcha_text = pytesseract.image_to_string(image)
    # 去除空格和换行符
    captcha_text = captcha_text.replace(' ', '').replace('\n', '')

# 输入验证码
captcha_input = driver.find_element_by_css_selector('.login_register_input .code input')
captcha_input.send_keys(captcha_text)

# 输入账号密码
username = driver.find_element_by_css_selector('#loginname')
username.send_keys('your_username')
password = driver.find_element_by_css_selector('.password input')
password.send_keys('your_password')

# 点击登录按钮
login_button = driver.find_element_by_css_selector('a[action-type="btn_submit"]')
login_button.click()

# 等待页面加载完成
driver.implicitly_wait(10)

# 打印当前URL，如果登录成功，应该是跳转到个人主页
print(driver.current_url)

# 关闭浏览器
driver.quit()

需要注意的是，验证码识别准确度受到图片质量、验证码字体、干扰线等因素的影响。如果识别准确度不够，可以尝试使用图像处理技术或改用其他识别库来提高准确度。

总结

通过Selenium工具的自动登录和Tesseract库的验证码识别，我们可以在爬虫过程中自动登录网站并识别验证码，避免了进行人工操作的繁琐，并提高了爬虫的效率。在实际应用中，还需要考虑网站的反爬机制和用户隐私等问题。