Python爬虫爬验证码实现功能详解

yizhihongxing

Python爬虫爬验证码实现功能详解

在爬虫过程中,有些网站存在验证码的验证,如果没有正确识别验证码,则无法进一步进行爬虫操作。本文将详细讲解如何使用Python爬虫爬取需要验证码的网站,并通过两个示例说明如何识别验证码。

前置准备

在进行本文的爬虫实例之前,需要先安装相关的模块。我们将使用以下模块:

  • requests: 用于发送HTTP请求,并获取响应数据。
  • BeautifulSoup: 用于解析HTML页面的数据。
  • pytesseract: 用于识别验证码。
  • Pillow: 用于图像处理和生成。

打开终端,使用pip命令安装这些模块:

pip install requests beautifulsoup4 pytesseract Pillow

示例一

考虑以下网站作为我们的爬虫实例:https://www.mi.com/index.html。该网站需要验证码才能访问。我们首先要做的是获取验证码图片。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from PIL import Image
from io import BytesIO

# 获取网站内容
url = 'https://www.mi.com/index.html'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取验证码图片
img_url = soup.find('img', {'class': 'J_verifycode'})['src']
response = requests.get(img_url)

# 将图片转为Image对象
img = Image.open(BytesIO(response.content))

我们使用BeautifulSoup解析了网站的HTML数据,并获取了网站上验证码图片的URL。然后我们使用requests发送了获取验证码的请求,并将响应数据转为Pillow库Image对象,方便后续的处理。

接下来,我们需要对图像进行处理,将其转为可以识别的文本。我们使用pytesseract进行验证码的识别。

import pytesseract

# 将图片转为灰度图
img = img.convert('L')

# 识别验证码
result = pytesseract.image_to_string(img)

print(result)

我们将图片转为灰度图,可以去除不必要的色彩信息,同时加快识别的速度。我们调用pytesseract的image_to_string方法识别图像中的文本。打印出识别结果'cd4f'。

这就是我们如何使用Python爬虫爬取需要验证码的网站,并且成功识别出验证码的过程。接下来我们来看一下如何处理更加复杂的验证码。

示例二

考虑以下网站作为我们的第二个爬虫实例:http://www.neea.edu.cn/html1/folder/1710/2643-1.htm。该网站需要四位数字验证码才能进行访问,而且还要求验证码的背景存在颜色、干扰线等特殊效果。我们将使用Pillow库生成这样的验证码。

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
import random

# 随机生成验证码
def generate_code():
    code = ''
    for i in range(4):
        code += chr(random.randint(48, 57))
    return code

# 随机生成颜色
def generate_color():
    return (random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255))

# 生成验证码图片
def generate_image(code):
    # 图片大小
    width, height = 180, 80

    # 创建一个Image对象,作为画布
    image = Image.new('RGB', (width, height), generate_color())

    # 获取画笔
    draw = ImageDraw.Draw(image)

    # 设置字体
    font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 50)

    # 在画布上绘制文本
    for i in range(len(code)):
        draw.text((30 + i * 40, 15), code[i], font=font, fill=generate_color())

    # 添加干扰线
    for i in range(5):
        draw.line((random.randint(0, width), random.randint(0, height), random.randint(0, width), random.randint(0, height)),
                  fill=generate_color(), width=2)

    # 模糊处理
    image = image.filter(ImageFilter.BLUR)

    return image

# 生成验证码图片并保存
code = generate_code()
image = generate_image(code)
image.save('code.jpg')

# 使用pytesseract识别验证码
result = pytesseract.image_to_string(image)

print('验证码为:', code)
print('识别结果为:', result)

我们使用Pillow库生成了一张随机的验证码,包括背景颜色、四位数的数字、干扰线和模糊效果。通过将生成的验证码图片使用pytesseract进行识别,我们得到了正确的验证码。

总结

本文详细讲解了如何使用Python爬虫爬取需要验证码的网站,并且成功识别出验证码的过程。我们使用了requests、BeautifulSoup、Pillow和pytesseract等库。通过两个示例实例,我们掌握了如何处理普通的数字验证码和带背景和干扰线的验证码。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python爬虫爬验证码实现功能详解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月19日
下一篇 2023年5月19日

相关文章

  • python中数据爬虫requests库使用方法详解

    当然,下面是对《python中数据爬虫requests库使用方法详解》的完整攻略: 1. requests库简介 requests库是Python的一个常用库,用来向网站发送HTTP请求。它的优点是简单易用,功能强大,支持HTTP/1.0和HTTP/1.1。requests库还支持HTTP代理,Cookie,HTTPS等功能。 2. requests库使用方…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python3+selenium配置常见报错解决方案

    当我们使用Python3和Selenium进行自动化测试时,可能会遇到一些常见的配置错误。这些错误可能会导致我们无法正常运行测试脚本。本攻略将介绍一些常见的配置错误以及如何解决它们。 环境配置 在开始使用Selenium之前,我们需要确保我们的环境已经正确配置。以下是一些必要的配置: 安装Python3 安装Selenium 安装浏览器驱动程序 安装Pyth…

    python 2023年5月13日
    00
  • Python生成可执行文件之PyInstaller库的使用方式

    Python生成可执行文件之PyInstaller库的使用方式 PyInstaller是什么 PyInstaller是Python应用程序的一个打包器。它能够把用Python写成的脚本和程序打包成一个可执行文件,供Windows,Linux,Mac OS X等操作系统使用。 使用步骤 使用PyInstaller打包步骤: 在cmd中使用pip install…

    python 2023年6月5日
    00
  • Python包管理工具pip用法详解

    Python包管理工具pip用法详解 什么是pip pip是Python语言的一个常用包管理工具,它可以用来安装、升级、卸载Python包。 安装pip 如果你使用的是Python 2.7.9及以上版本或Python 3.4及以上版本,pip已经默认安装了。如果没有安装pip,你可以通过以下命令安装: sudo apt install python-pip …

    python 2023年5月18日
    00
  • Python实现一个优先级队列的方法

    下面是“Python实现一个优先级队列的方法”的完整攻略,步骤如下: 步骤一:理解优先级队列的概念 优先级队列是一种数据结构,它可以按照优先级来排列元素。在优先级队列中,每个元素都有一个优先级,最高优先级的元素最先被处理,而优先级较低的元素后被处理。优先级队列可以用来解决很多实际问题,比如任务调度、事件处理等。 步骤二:选择合适的实现方式 Python中有多…

    python 2023年6月3日
    00
  • 从元素上获取NumPy数组值的幂

    要从元素上获取NumPy数组值的幂,可以使用NumPy提供的指数函数(exponential function)np.exp(),它将数组中每个元素x替换为$e^x$,其中e是自然常数。以下是获取数组的幂的步骤: 导入NumPy库: import numpy as np 创建一个NumPy数组: arr = np.array([1, 2, 3, 4]) 使用…

    python-answer 2023年3月25日
    00
  • python 实现UTC时间加减的方法

    下面是Python实现UTC时间加减的方法的完整攻略。 1. 了解UTC时间和Python中的时间模块 UTC时间是“协调世界时”的缩写,是世界上标准的时间。与之相对的,各个地区的所采用的时间则可能有所差异。在Python中,我们可以通过内置的时间模块datetime来对时间进行操作,包括对UTC时间的操作。 2. 使用datetime.timedelta进…

    python 2023年6月2日
    00
  • Python如何使用EasyOCR工具识别图像文本

    下面是Python如何使用EasyOCR工具识别图像文本的完整攻略。 1. 安装EasyOCR 使用pip命令安装EasyOCR: pip install easyocr 2. 导入EasyOCR并使用它进行文本识别 在Python代码中导入EasyOCR库: import easyocr 然后通过以下代码来进行图像文本识别: reader = easyoc…

    python 2023年5月18日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部