拖动验证码破解（点击验证码破解）-24小时免费在线接单的黑客

本文导读目录：

1、电脑拖动不了滑块，要不了验证码，是怎么回事

2、滑块验证码(滑动验证码)比图形验证码更容易破解？

3、怎么破解接收验证码？

4、往右划的验证码，是在验证什么？

5、python处理滑动验证码,除了调用chrome

6、iPad和手机上网页版如何拖动验证码滑块？

7、滑块验证码的破解

电脑拖动不了滑块，要不了验证码，是怎么回事

缺少插件，查看该网页是否需要安装插件或者证书，先复制这页的网址，然后关闭所有网页，重新打开一个网页，粘贴这个网址，打开后看是否有提示，没提示的话找该页面是否有关于证书下载或者插件的相关说明，没有的也可能是flash插件的问题，安装flash插件（没有这个插件的话打开一些带广告页的页面会提示安装）。

如何拖动滑块完成验证

关于如何拖动滑块完成验证的问题，其实有两种不同的方式。

手机的方法，首先我们需要打开手机，找到相关的界面。

然后用手指点住需要滑动的部位，向右移动。

将需要移动的部位移动到位置以后松开就可以完成验证了。

对于电脑版的话，方法也是相同的，就是用鼠标进行操作就可以了。

其实这种问题真的是非常的简单，大家按照上面的方法操作就可以了。

滑块验证码(滑动验证码)比图形验证码更容易破解？

我觉得验证码都不太好破解，验证码的出现就是为了防止机器的操作，证明对面的是人而不是物，想要破解还是挺难的，破解后也没什么用啊。

拖动验证码破解

怎么破解接收验证码？

破解接收验证码，是指手机验证码吧，这个是破解不了的，但有些网站会有BUG。

往右划的验证码，是在验证什么？

是在验证现在是否是人机操作，是否能够保障是本人操作的真实性，所以是为了验证本人确定是真人。

python处理滑动验证码,除了调用chrome

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait

from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains

import PIL.Image as image

import time,re, random

import requests

try:

from StringIO import StringIO

except ImportError:

from io import StringIO

#爬虫模拟的浏览器头部信息

agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0'

headers = {

'User-Agent': agent

}

# 根据位置对图片进行合并还原

# filename:图片

# location_list:图片位置

#内部两个图片处理函数的介绍

#crop函数带的参数为(起始点的横坐标，起始点的纵坐标，宽度，高度）

#paste函数的参数为(需要修改的图片，粘贴的起始点的横坐标，粘贴的起始点的纵坐标）

def get_merge_image(filename,location_list):

#打开图片文件

im = image.open(filename)

#创建新的图片,大小为260*116

new_im = image.new('RGB', (260,116))

im_list_upper=[]

im_list_down=[]

# 拷贝图片

for location in location_list:

#上面的图片

if location['y']==-58:

im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,166)))

#下面的图片

if location['y']==0:

im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))

new_im = image.new('RGB', (260,116))

x_offset = 0

#黏贴图片

for im in im_list_upper:

new_im.paste(im, (x_offset,0))

x_offset += im.size[0]

x_offset = 0

for im in im_list_down:

new_im.paste(im, (x_offset,58))

x_offset += im.size[0]

return new_im

#下载并还原图片

# driver:webdriver

# div:图片的div

def get_image(driver,div):

#找到图片所在的div

background_images=driver.find_elements_by_xpath(div)

location_list=[]

imageurl=''

#图片是被CSS按照位移的方式打乱的,我们需要找出这些位移,为后续还原做好准备

for background_image in background_images:

location={}

#在html里面解析出小图片的url地址，还有长高的数值

location['x']=int(re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][1])

location['y']=int(re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][2])

imageurl=re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][0]

location_list.append(location)

#替换图片的后缀,获得图片的URL

imageurl=imageurl.replace("webp","jpg")

#获得图片的名字

imageName = imageurl.split('/')[-1]

#获得图片

session = requests.session()

r = session.get(imageurl, headers = headers, verify = False)

#下载图片

with open(imageName, 'wb') as f:

f.write(r.content)

f.close()

#重新合并还原图片

image=get_merge_image(imageName, location_list)

return image

#对比RGB值

def is_similar(image1,image2,x,y):

pass

#获取指定位置的RGB值

pixel1=image1.getpixel((x,y))

pixel2=image2.getpixel((x,y))

for i in range(0,3):

# 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置

if abs(pixel1[i]-pixel2[i])=50:

return False

return True

#计算缺口的位置

def get_diff_location(image1,image2):

i=0

# 两张原始图的大小都是相同的260*116

# 那就通过两个for循环依次对比每个像素点的RGB值

# 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置

for i in range(0,260):

for j in range(0,116):

if is_similar(image1,image2,i,j)==False:

return i

#根据缺口的位置模拟x轴移动的轨迹

def get_track(length):

pass

list=[]

#间隔通过随机范围函数来获得,每次移动一步或者两步

x=random.randint(1,3)

#生成轨迹并保存到list内

while length-x=5:

list.append(x)

length=length-x

x=random.randint(1,3)

#最后五步都是一步步移动

for i in range(length):

list.append(1)

return list

#滑动验证码破解程序

def main():

#打开火狐浏览器

driver = webdriver.Firefox()

#用火狐浏览器打开网页

driver.get("htest.com/exp_embed")

#等待页面的上元素刷新出来

WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='25fb-9afd-87df-8232 gt_slider_knob gt_show']").is_displayed())

WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='9afd-87df-8232-a457 gt_cut_bg gt_show']").is_displayed())

WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='87df-8232-a457-6b3d gt_cut_fullbg gt_show']").is_displayed())

#下载图片

image1=get_image(driver, "//div[@class='8232-a457-6b3d-e169 gt_cut_bg gt_show']/div")

image2=get_image(driver, "//div[@class='a457-6b3d-e169-7487 gt_cut_fullbg gt_show']/div")

#计算缺口位置

loc=get_diff_location(image1, image2)

#生成x的移动轨迹点

track_list=get_track(loc)

#找到滑动的圆球

element=driver.find_element_by_xpath("//div[@class='6b3d-e169-7487-394e gt_slider_knob gt_show']")

location=element.location

#获得滑动圆球的高度

y=location['y']

#鼠标点击元素并按住不放

print ("第一步,点击元素")

ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()

time.sleep(0.15)

print ("第二步，拖动元素")

track_string = ""

for track in track_list:

#不能移动太快,否则会被认为是程序执行

track_string = track_string + "{%d,%d}," % (track, y - 445)

#xoffset=track+22:这里的移动位置的值是相对于滑动圆球左上角的相对值，而轨迹变量里的是圆球的中心点，所以要加上圆球长度的一半。

#yoffset=y-445:这里也是一样的。不过要注意的是不同的浏览器渲染出来的结果是不一样的，要保证最终的计算后的值是22，也就是圆球高度的一半

ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=track+22, yoffset=y-445).perform()

#间隔时间也通过随机函数来获得,间隔不能太快,否则会被认为是程序执行

time.sleep(random.randint(10,50)/100)

print (track_string)

#xoffset=21，本质就是向后退一格。这里退了5格是因为圆球的位置和滑动条的左边缘有5格的距离