pythonweb刷卡验证

Ⅰ python抓取网页时是如何处理验证码的

python抓取网页时是如何处理验证码的？下面给大家介绍几种方法：

1、输入式验证码

这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图：

解决思路：这种是最简单的一种，只要识别出里面的内容，然后填入到输入框中即可。这种识别技术叫OCR，这里我们推荐使用Python的第三方库，tesserocr。对于没有什么背影影响的验证码如图2，直接通过这个库来识别就可以。但是对于有嘈杂的背景的验证码这种，直接识别识别率会很低，遇到这种我们就得需要先处理一下图片，先对图片进行灰度化，然后再进行二值化，再去识别，这样识别率会大大提高。

相关推荐：《Python入门教程》

2、滑动式验证码

这种是将备选碎片直线滑动到正确的位置，如下图：

解决思路：对于这种验证码就比较复杂一点，但也是有相应的办法。我们直接想到的就是模拟人去拖动验证码的行为，点击按钮，然后看到了缺口的位置，最后把拼图拖到缺口位置处完成验证。

第一步：点击按钮。然后我们发现，在你没有点击按钮的时候那个缺口和拼图是没有出现的，点击后才出现，这为我们找到缺口的位置提供了灵感。

第二步：拖到缺口位置。

我们知道拼图应该拖到缺口处，但是这个距离如果用数值来表示？

通过我们第一步观察到的现象，我们可以找到缺口的位置。这里我们可以比较两张图的像素，设置一个基准值，如果某个位置的差值超过了基准值，那我们就找到了这两张图片不一样的位置，当然我们是从那块拼图的右侧开始并且从左到右，找到第一个不一样的位置时就结束，这是的位置应该是缺口的left，所以我们使用selenium拖到这个位置即可。

这里还有个疑问就是如何能自动的保存这两张图？

这里我们可以先找到这个标签，然后获取它的location和size，然后 top，bottom，left，right = location['y'] ,location['y']+size['height']+ location['x'] + size['width'] ,然后截图，最后抠图填入这四个位置就行。

具体的使用可以查看selenium文档，点击按钮前抠张图，点击后再抠张图。最后拖动的时候要需要模拟人的行为，先加速然后减速。因为这种验证码有行为特征检测，人是不可能做到一直匀速的，否则它就判定为是机器在拖动，这样就无法通过验证了。

3、点击式的图文验证和图标选择

图文验证：通过文字提醒用户点击图中相同字的位置进行验证。

图标选择： 给出一组图片，按要求点击其中一张或者多张。借用万物识别的难度阻挡机器。

这两种原理相似，只不过是一个是给出文字，点击图片中的文字，一个是给出图片，点出内容相同的图片。

这两种没有特别好的方法，只能借助第三方识别接口来识别出相同的内容，推荐一个超级鹰，把验证码发过去，会返回相应的点击坐标。

然后再使用selenium模拟点击即可。具体怎么获取图片和上面方法一样。

4、宫格验证码

这种就很棘手，每一次出现的都不一样，但是也会出现一样的。而且拖动顺序都不一样。

但是我们发现不一样的验证码个数是有限的，这里采用模版匹配的方法。我觉得就好像暴力枚举，把所有出现的验证码保存下来，然后挑出不一样的验证码，按照拖动顺序命名，我们从左到右上下到下，设为1，2，3，4。上图的滑动顺序为4，3，2，1，所以我们命名4_3_2_1.png，这里得手动搞。当验证码出现的时候，用我们保存的图片一一枚举，与出现这种比较像素，方法见上面。如果匹配上了，拖动顺序就为4，3，2，1。然后使用selenium模拟即可。

Ⅱ 请教一个python调用webservice时进行soapheader认证的问题

本文仅提供通过设置SoapHeader来控制非法用户对WebService的调用，如果是WebService建议使用WSE3.0来保护Web服务，如果使用的是ViaualStudio2008可以使用WCF，WCF里面提供了的服务认证方法。以下提供一种基于SoapHeader的自定义验证方式。1.首先要自定义SoapHeader,须继承System.Web.Services.Protocols.SoapHeader。usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Web;//////自定义的SoapHeader///publicclassMySoapHeader:System.Web.Services.Protocols.SoapHeader{privatestringuserName=string.Empty;privatestringpassWord=string.Empty;//////构造函数///publicMySoapHeader(){}//////构造函数//////用户名///密码publicMySoapHeader(stringuserName,stringpassWord){this.userName=userName;this.passWord=passWord;}//////获取或设置用户用户名///publicstringUserName{get{returnuserName;}set{userName=value;}}//////获取或设置用户密码///publicstringPassWord{get{returnpassWord;}set{passWord=value;}}}2.添加WebService,并编写相应代码。usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Web;usingSystem.Web.Services;//////WebService的摘要说明///[WebService(Namespace="")][WebServiceBinding(ConformsTo=WsiProfiles.BasicProfile1_1)]publicclassWebService:System.Web.Services.WebService{//声明Soap头实例publicMySoapHeadermyHeader=newMySoapHeader();[System.Web.Services.Protocols.SoapHeader("myHeader")][WebMethod]publicstringHelloWord(){//可以通过存储在数据库中的用户与密码来验证if(myHeader.UserName.Equals("houlei")&myHeader.PassWord.Equals("houlei")){return"调用服务成功！";}else{return"对不起，您没有权限调用此服务！";}}}3.客户端调用，分别使用不设置SoapHeader与设置SoapHeader。usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;namespaceApp{classProgram{staticvoidMain(string[]args){localhost.WebServiceservice=newlocalhost.WebService();//没有设置SoapHeader的服务调用Console.WriteLine("没有设置SoapHeader:"+service.HelloWord());Console.WriteLine();//将用户名与密码存入SoapHeader;localhost.MySoapHeaderheader=newlocalhost.MySoapHeader();header.UserName="houlei";header.PassWord="houlei";service.MySoapHeaderValue=header;//设置SoapHeader的服务调用Console.WriteLine("设置SoapHeader:"+service.HelloWord());Console.Read();}}}4.运行应用程序，查看运行结果。再看一下直接通过浏览器的调用结果。点击HelloWord调用Web服务，结果如下：点击“调用”按钮，得到从服务器返回调用结果。添加自定义SoapHeader可以成功调用WebService,否则不能调用WebService，从而实现对WebService的非法调用。这种方法存在一定的弊端，就是在每一个WebService方法上都要进行一下验证，如果用户名与密码存储在数据库中，每调用一次WebService都要访问一次数据库进行用户名与密码的验证，对于频繁调用WebService来说，数据库压力很大。然而少量WebService调用这种方式还是一种不错的选择

Ⅲ 怎么用python做自动化测试

这里以web自动化测试为例，简单介绍一下如何使用python进行web自动化测试，主要用到selenium这个框架，实验环境win10+python3.6，主要内容如下：

1.首先，安装selenium框架，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallselenium”就行，如下，安装非常快：

2.安装完成后，还需要安装浏览器驱动程序，不然直接运行程序会报错，以谷歌浏览器chrome为例，需要下载chromedriver驱动程序，如下，这里chromedriver的版本必须要与自己平台浏览器的版本匹配：

下载完成后，是一个zip压缩包，里面就一个chromedriver.exe文件，这里需要将这个文件复制到python安装目录下，如下：

3.最后，我们就可以进行selenium框架测试了，测试代码如下，非常简单，创建一个webdriver，如果能正常打开对应网页，则说明selenium安装成功：

之后就可以直接定位相关元携余素，进行web自动化测试了，主要方法如下（共有8种），辩洞滚分别是id、name、classname、tagname、linktext、partiallinktext、xpath和cssselector，这里可以自行测试，相关资料非常丰富：

至此，我们就完成了pythonweb自动化测试框架selenium的安装和简单使用。总的来说，整个过程非常简单，只要你有一定的python基础，熟悉一下上面的安装过程，很快就能搭建好本地selenium自动化测试框架，网上也颤芹有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

Ⅳ 如何利用Python做简单的验证码识别

1摘要

验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物，充当着很多系统的防火墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。

然后经过了一年的时间，笔者又研究和get到了一种更强大的基于CNN卷积神经网络的直接端到端的验证识别技术（文章不是我的，然后我把源码整理了下，介绍和源码在这里面）：

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别源码整理(github源码分享)

2关键词

关键词：安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL

3免责声明

本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站完全对外公开的公共图片资源。

本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取，并未越权做任何多余操作。

本文在书写相关报告的时候已经隐去漏洞网站的身份信息。

本文作者已经通知网站相关人员此系统漏洞，并积极向新系统转移。

本报告的主要目的也仅是用于OCR交流学习和引起大家对验证安全的警觉。

4引言

关于验证码的非技术部分的介绍，可以参考以前写的一篇科普类的文章：

互联网安全防火墙（1）--网络验证码的科普

里面对验证码的种类，使用场景，作用，主要的识别技术等等进行了讲解，然而并没有涉及到任何技术内容。本章内容则作为它的技术补充来给出相应的识别的解决方案，让读者对验证码的功能及安全性问题有更深刻的认识。

5基本工具

要达到本文的目的，只需要简单的编程知识即可，因为现在的机器学习领域的蓬勃发展，已经有很多封装好的开源解决方案来进行机器学习。普通程序员已经不需要了解复杂的数学原理，即可以实现对这些工具的应用了。

主要开发环境：

• python3.5

• python SDK版本

• PIL

• 图片处理库

• libsvm

• 开源的svm机器学习库

关于环境的安装，不是本文的重点，故略去。

6基本流程

一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：

• 准备原始图片素材

• 图片预处理

• 图片字符切割

• 图片尺寸归一化

• 图片字符标记

• 字符图片特征提取

• 生成特征和标记对应的训练数据集

• 训练特征标记数据生成识别模型

• 使用识别模型预测新的未知图片集

• 达到根据“图片”就能返回识别正确的字符集的目标

7素材准备

7.1素材选择

由于本文是以初级的学习研究目的为主，要求“有代表性，但又不会太难”，所以就直接在网上找个比较有代表性的简单的字符型验证码（感觉像在找漏洞一样）。

最后在一个比较旧的网站（估计是几十年前的网站框架）找到了这个验证码图片。

原始图：



• def get_feature(img): """


• 获取指定图片的特征值,


• 1. 按照每排的像素点,高度为10,则有10个维度,然后为6列,总共16个维度


• :param img_path:


• :return:一个维度为10（高度）的列表 """



• width, height = img.size



• pixel_cnt_list = []


• height = 10 for y in range(height):


• pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色点


• pix_cnt_x += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):


• pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色点


• pix_cnt_y += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list



然后就将图片素材特征化，按照libSVM指定的格式生成一组带特征值和标记值的向量文

Ⅳ 干货分享!Python三大web框架简单介绍

1、Django

Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MTV的框架模式，即模型M，模板T和视图V。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS(内容管理系统)软件。

2、Flask

Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。

Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

Flask 很轻，花很少的成本就能够开发一个简单的网站。非常适合初学者学习。Flask 框架学会以后，可以考虑学习插件的使用。例如使用 WTForm + Flask-WTForm 来验证表单数据，用 SQLAlchemy + Flask-SQLAlchemy 来对你的数据库进行控制。

3、Tornado

Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。

得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado 每秒可以处理数以千计的连接，因此 Tornado 是实时 Web 服务的一个 理想框架。

关于干货分享!Python三大web框架简单介绍，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

Ⅵ Python有哪些不错的web开发框架常用的有哪些

Python作为一门应用非常广泛的编程语言，本身针对Web开发提供了非常多的框架，既有重量级的，也有轻量级的，下面我简单介绍几个比较常见的PythonWeb开发框架，感兴趣的朋友可以自己尝试一下：

Django

这是Python一个非常成熟稳重的Web框架，基于MVC模式（又说MTV模式，本质其实一样），优点是文档完善、资料丰富、功能要素齐全，几乎你所能想到的要点，Django都已实现或集成，只需要简单开发和配置，就可快速搭建一个Web系统，缺点也显而易见，大包大揽，追求极致和完善，有些臃肿，不如Falsk等框架轻巧灵活，学习和使用起来也具有一定难度，但对于大型项目开发来说，是一个很不错的选择：

Flask

这是Python一个非常轻巧灵活的Web框架，可扩展性和可定制性都非常高，WSGI工具箱采用Werkzeug，模板引擎则使用JinJa2，与Django相比，比较轻便，也容易学习和掌握，如果你初学PythonWeb开发的话，可以学习一下这个框架，非常不错，对于中小型网站开发来说，也是一个不错的选择，缺点就是模块扩展相对较少（社区还在开发中），有许多功能可能需要自己实现：

测试代码如下，非常简单，只需几行代码就可快速搭建一个Web系统，运行启动程序，就可直接在浏览器中看到预期效果，悔拍非常容易：

Tornado

这也是一个轻量级的PythonWeb开发框架，与其他Web框架相比，最明显的区别就是非阻塞式的，运行速度非常快，每秒可以处理数以千计的连接，因此可以看做是一个实时的Web框架，如果你追求实时性能和效率的话，可以学习一下这个框架，非常不错，只不过有许多功能也需要自己亲自实现：

测试代码如下，也非常简单，只需简单几行代码就可快速构建一个Web系统，运行启动程序，就可在浏览器对应端碧则羡口中看到效果：

目前，就介绍这3个不错的PythonWeb开发框架吧，对于大部分Web开盯陵发来说，完全够用了，当然，还有许多其他框架，像Pylons，Bottle等也有非常不错，根据实际项目需求，选择适合的一个框架就行，网上也有相关资料和教程，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。