python爬虫如何解决图片验证码

解决图片验证码是爬虫程序常见的挑战之一，因为验证码的存在旨在防止机器人爬取页面内容。通常情况下，需要对验证码进行识别并输入正确的验证码才能顺利地完成页面的访问。下面我们来分享一些解决图片验证码的攻略。

一、通用方法

通用的解决方法是借助第三方工具或者服务进行验证码识别，主要分为两个步骤：

1. 提取验证码图片：使用Python中的Pillow库等工具，将页面上的验证码图片提取出来并保存为本地文件。

from PIL import Image

# 将验证码图片下载保存为本地文件
with open('captcha.png', 'wb') as f:
    f.write(session.get(captcha_url).content)

# 使用Pillow库打开本地图片文件，并对图片进行处理
captcha_img = Image.open('captcha.png')
captcha_img.show() # 显示图片

1. 调用第三方工具或服务进行验证码识别：目前比较流行的验证码识别服务有tesseract-OCR和百度AI等。这里我们以tesseract-OCR为例，介绍其使用方法：

import pytesseract

# 安装tesseract-OCR，并设置识别语言为英文
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
captcha_code = pytesseract.image_to_string(captcha_img, lang='eng')

# 输出识别结果
print(captcha_code)

注意：以上方法需要针对不同类型的验证码进行调整，可能需要配合一些前置处理（如降噪、二值化等）才能得到有效的识别结果。

二、针对特定网站的示例

以下两个示例分别演示了如何针对特定网站对验证码进行识别：

示例一：知乎登录页面

知乎的登录页面采用滑动拼图验证码，通过提取图片并使用cv2库进行识别的方式，可以成功地绕过验证码。

import requests
import cv2 as cv

# 下载验证码图片并保存
captcha_url = 'https://www.zhihu.com/captcha.gif?type=login'
response = requests.get(captcha_url, headers=headers, stream=True)
with open('captcha.gif', 'wb') as f:
    for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
        if chunk:
            f.write(chunk)

# 读取本地验证码图片
captcha_img = cv.imread('captcha.gif', cv.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对图片进行降噪并解析验证码
_, thresh = cv.threshold(captcha_img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)
captcha_code = pytesseract.image_to_string(thresh, config='--psm 6')

# 打印识别结果
print(captcha_code)

示例二：豆瓣电影TOP250页面

豆瓣的TOP250页面采用四位字符组成的图片验证码，通过对图片进行预处理并使用百度API进行识别，可以成功绕过验证码。

import requests
from io import BytesIO

# 下载验证码图片并保存在内存中
captcha_url = 'https://www.douban.com/misc/captcha?id=b7JY1JtS0cpOujyK2f2lFxpE:en&size=s'
captcha_response = requests.get(captcha_url, headers=headers, verify=False)
captcha_image = Image.open(BytesIO(captcha_response.content))

# 对图片进行预处理
captcha_image = captcha_image.convert('L')
captcha_image = captcha_image.point(lambda x: 0 if x < 130 else 255)

# 调用百度OCR接口识别验证码
from aip import AipOcr

APP_ID = 'your app id'
API_KEY = 'your api key'
SECRET_KEY = 'your secret key'
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
res = client.basicGeneral(captcha_image.tobytes(), options={"language_type":"ENG"})

# 输出识别结果
captcha_code = res['words_result'][0]['words']
print(captcha_code)

注意：上述示例中需要自行注册百度OCR服务并获取APP ID、API Key、Secret Key等关键信息。在调用API时需要注意图片格式的转换（转换为二进制流），同时也需要考虑通信安全等问题（这里采用了verify=False参数忽略了SSL证书验证）。

综上所述，通过使用各种第三方工具和服务，可以帮助我们解决大部分图片验证码的问题。但是，验证码一直是对爬虫程序的有效防护手段，因此专业的开发团队也一直在不断更新验证码的设计，我们需要不断地对新型验证码进行研究和调整，以保持我们的爬虫程序的高效性和成功率。