Python——破解极验滑动验证码

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[h1]来源：http://www.cnblogs.com/xiao-[/h1][h1]apple36/p/8878960.html[/h1][h1][/h1]

以上图片是最典型的要属于极验滑动认证了，极验官网：http://www.geetest.com/。
现在极验验证码已经更新到了 3.0 版本，截至 2017 年 7 月全球已有十六万家企业正在使用极验，每天服务响应超过四亿次，广泛应用于直播视频、金融服务、电子商务、游戏娱乐、政府企业等各大类型网站
对于这类验证，如果我们直接模拟表单请求，繁琐的认证参数与认证流程会让你蛋碎一地，我们可以用selenium驱动浏览器来解决这个问题，大致分为以下几个步骤

1、输入用户名，密码
2、点击按钮验证，弹出没有缺口的图
3、获得没有缺口的图片
4、点击滑动按钮，弹出有缺口的图
5、获得有缺口的图片
6、对比两张图片，找出缺口，即滑动的位移
7、按照人的行为行为习惯，把总位移切成一段段小的位移
8、按照位移移动
9、完成登录

[h1]实现[/h1][h2]位移移动需要的基础知识[/h2]位移移动相当于匀变速直线运动，类似于小汽车从起点开始运行到终点的过程（首先为匀加速，然后再匀减速）。

其中a为加速度，且为恒量（即单位时间内的加速度是不变的），t为时间

[h2]位移移动的代码实现[/h2]

1. def get_track(distance):
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1. '''
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1. 拿到移动轨迹，模仿人的滑动行为，先匀加速后匀减速
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1. 匀变速运动基本公式：
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1. ①v=v0+at
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1. ②s=v0t+(1/2)at
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1. ③v-v0=2as
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1. :param distance: 需要移动的距离
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1. :return: 存放每0.2秒移动的距离
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1. '''
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1. # 初速度
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1. v=0
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1. # 单位时间为0.2s来统计轨迹，轨迹即0.2内的位移
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1. t=0.1
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1. # 位移/轨迹列表，列表内的一个元素代表0.2s的位移
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1. tracks=[]
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1. # 当前的位移
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1. current=0
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1. # 到达mid值开始减速
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1. mid=distance * 4/5
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1. distance += 10 # 先滑过一点，最后再反着滑动回来
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1. while current < distance:
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1. if current < mid:
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1. # 加速度越小，单位时间的位移越小,模拟的轨迹就越多越详细
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1. a = 2 # 加速运动
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1. else:
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1. a = -3 # 减速运动
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1. # 初速度
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1. v0 = v
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1. # 0.2秒时间内的位移
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1. s = v0*t+0.5*a*(t**2)
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1. # 当前的位置
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1. current += s
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1. # 添加到轨迹列表
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1. tracks.append(round(s))
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1. # 速度已经达到v,该速度作为下次的初速度
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1. v= v0+a*t
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1. # 反着滑动到大概准确位置
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1. for i in range(3):
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1. tracks.append(-2)
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1. for i in range(4):
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1. tracks.append(-1)
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1. return tracks
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[h2]对比两张图片，找出缺口[/h2]

1. def get_distance(image1,image2):
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1. '''
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1. 拿到滑动验证码需要移动的距离
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1. :param image1:没有缺口的图片对象
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1. :param image2:带缺口的图片对象
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1. :return:需要移动的距离
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1. '''
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1. # print('size', image1.size)
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1. threshold = 50
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1. for i in range(0,image1.size[0]): # 260
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1. for j in range(0,image1.size[1]): # 160
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1. pixel1 = image1.getpixel((i,j))
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1. pixel2 = image2.getpixel((i,j))
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1. res_R = abs(pixel1[0]-pixel2[0]) # 计算RGB差
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1. res_G = abs(pixel1[1] - pixel2[1]) # 计算RGB差
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1. res_B = abs(pixel1[2] - pixel2[2]) # 计算RGB差
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1. if res_R > threshold and res_G > threshold and res_B > threshold:
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1. return i # 需要移动的距离
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[h2]获得图片[/h2]

1. def merge_image(image_file,location_list):
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1. """
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1. 拼接图片
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1. :param image_file:
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1. :param location_list:
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1. :return:
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1. """
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1. im = Image.open(image_file)
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1. im.save('code.jpg')
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1. new_im = Image.new('RGB',(260,116))
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1. # 把无序的图片切成52张小图片
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1. im_list_upper = []
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1. im_list_down = []
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1. # print(location_list)
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1. for location in location_list:
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1. # print(location['y'])
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1. if location['y'] == -58: # 上半边
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1. im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,116)))
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1. if location['y'] == 0: # 下半边
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1. im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))
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1. x_offset = 0
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1. for im in im_list_upper:
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1. new_im.paste(im,(x_offset,0)) # 把小图片放到新的空白图片上
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1. x_offset += im.size[0]
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1. x_offset = 0
复制代码
1. for im in im_list_down:
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1. new_im.paste(im,(x_offset,58))
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1. x_offset += im.size[0]
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1. new_im.show()
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1. return new_im
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1. def get_image(driver,div_path):
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1. '''
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1. 下载无序的图片然后进行拼接获得完整的图片
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1. :param driver:
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1. :param div_path:
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1. :return:
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1. '''
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1. time.sleep(2)
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1. background_images = driver.find_elements_by_xpath(div_path)
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1. location_list = []
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1. for background_image in background_images:
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1. location = {}
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1. result = re.findall('background-image: url\("(.*?)"\); background-position: (.*?)px (.*?)px;',background_image.get_attribute('style'))
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1. # print(result)
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1. location['x'] = int(result[0][1])
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1. location['y'] = int(result[0][2])
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1. image_url = result[0][0]
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1. location_list.append(location)
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1. print('==================================')
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1. image_url = image_url.replace('webp','jpg')
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1. # '替换url http://static.geetest.com/pictures/gt/579066de6/579066de6.webp'
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1. image_result = requests.get(image_url).content
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1. # with open('1.jpg','wb') as f:
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1. # f.write(image_result)
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1. image_file = BytesIO(image_result) # 是一张无序的图片
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1. image = merge_image(image_file,location_list)
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1. return image
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[h2]按照位移移动[/h2]

1. print('第一步,点击滑动按钮')
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1. ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform() # 点击鼠标左键，按住不放
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1. time.sleep(1)
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1. print('第二步,拖动元素')
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1. for track in track_list:
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1. ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform() # 鼠标移动到距离当前位置（x,y）
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1. if l threshold and res_G > threshold and res_B > threshold:
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1. return i # 需要移动的距离
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1. def main_check_code(driver, element):
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1. """
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1. 拖动识别验证码
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1. :param driver:
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1. :param element:
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1. :return:
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1. """
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1. image1 = get_image(driver, '//div[@class="gt_cut_bg gt_show"]/div')
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1. image2 = get_image(driver, '//div[@class="gt_cut_fullbg gt_show"]/div')
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1. # 图片上缺口的位置的x坐标
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1. # 2 对比两张图片的所有RBG像素点，得到不一样像素点的x值，即要移动的距离
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1. l = get_distance(image1, image2)
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1. print('l=',l)
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1. # 3 获得移动轨迹
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1. track_list = get_track(l)
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1. print('第一步,点击滑动按钮')
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1. ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform() # 点击鼠标左键，按住不放
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1. time.sleep(1)
复制代码
1. print('第二步,拖动元素')
复制代码
1. for track in track_list:
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1. ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform() # 鼠标移动到距离当前位置（x,y）
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1. 　　　　　time.sleep(0.002)
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1. # if l>100:
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1. ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-random.randint(2,5), yoffset=0).perform()
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1. time.sleep(1)
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1. print('第三步,释放鼠标')
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1. ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()
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1. time.sleep(5)
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1. def main_check_slider(driver):
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1. """
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1. 检查滑动按钮是否加载
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1. :param driver:
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1. :return:
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1. """
复制代码
1. while True:
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1. try :
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1. driver.get('http://www.cnbaowen.net/api/geetest/')
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1. element = WebDriverWait(driver, 30, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'gt_slider_knob')))
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1. if element:
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1. return element
复制代码
1. except TimeoutException as e:
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1. print('超时错误，继续')
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1. time.sleep(5)
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1. if __name__ == '__main__':
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1. try:
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1. count = 6 # 最多识别6次
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1. driver = webdriver.Chrome()
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1. # 等待滑动按钮加载完成
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1. element = main_check_slider(driver)
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1. while count > 0:
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1. main_check_code(driver,element)
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1. time.sleep(2)
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1. try:
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1. success_element = (By.CSS_SELECTOR, '.gt_holder .gt_ajax_tip.gt_success')
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1. # 得到成功标志
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1. print('suc=',driver.find_element_by_css_selector('.gt_holder .gt_ajax_tip.gt_success'))
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1. success_images = WebDriverWait(driver, 20).until(EC.presence_of_element_located(success_element))
复制代码
1. if success_images:
复制代码
1. print('成功识别！！！！！！')
复制代码
1. count = 0
复制代码
1. break
复制代码
1. except NoSuchElementException as e:
复制代码
1. print('识别错误，继续')
复制代码
1. count -= 1
复制代码
1. time.sleep(2)
复制代码
1. else:
复制代码
1. print('too many attempt check code ')
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1. exit('退出程序')
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1. finally:
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1. driver.close()
复制代码

[h2]成功识别标志css[/h2]

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