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Playwright 自动化验证码教程

news 来源：原创 2024/9/20 20:48:13

Playwright 自动化点击验证码教程

在自动化测试中，Playwright 是一个流行的浏览器自动化工具，支持多种浏览器的高效操作。验证码（如图片验证码、滑动验证码等）是网页中常见的反自动化机制，常常需要特别处理。我们将介绍如何使用 Playwright 自动化点击验证码，并提供几种常见验证码的处理方案。

官方文档链接：

Playwright 官方文档

一、Playwright 环境搭建

1.1 安装 Playwright

首先，需要在项目中安装 Playwright。你可以使用以下命令安装：

pip install playwright
# 初始化 Playwright
playwright install

1.2 启动 Playwright 脚本

Playwright 支持 Python、Node.js 等多种语言。以下是 Python 的一个基础示例，展示如何启动浏览器并访问网页：

from playwright.sync_api import sync_playwrightwith sync_playwright() as p:browser = p.chromium.launch(headless=False)  # 启动浏览器，headless=False 表示显示浏览器窗口page = browser.new_page()page.goto("https://example.com")  # 打开目标网页browser.close()

解释：

使用 playwright.sync_api 提供同步的 API。
launch() 启动浏览器，headless=False 用于可见浏览器窗口。
goto() 导航到指定的网页。

二、自动化点击验证码

验证码有多种形式，如单击图片验证码、滑动验证码等。在 Playwright 中，处理这些验证码需要一些额外的步骤。

2.1 单击图片验证码

对于要求点击特定图片的验证码，我们可以通过 Playwright 查找图片按钮并模拟点击操作。

from playwright.sync_api import sync_playwrightwith sync_playwright() as p:browser = p.chromium.launch(headless=False)page = browser.new_page()# 打开目标网页page.goto("https://example.com")# 等待验证码图片出现，点击验证码图片page.wait_for_selector("#captcha_image")  # 确保验证码图片加载完成page.click("#captcha_image")  # 假设验证码图片的选择器为 #captcha_image# 等待几秒，方便观察点击效果page.wait_for_timeout(3000)browser.close()

解释：

wait_for_selector() 确保验证码图片元素加载完成。
click() 方法可以模拟鼠标点击操作。

2.2 滑动验证码

滑动验证码要求用户拖动滑块到特定位置。我们可以使用 Playwright 的 drag_and_drop() 方法来模拟滑动行为。

from playwright.sync_api import sync_playwrightwith sync_playwright() as p:browser = p.chromium.launch(headless=False)page = browser.new_page()# 打开目标网页page.goto("https://example.com")# 等待滑动验证码的出现page.wait_for_selector("#slider")  # 确保滑块加载完成# 获取滑块的元素slider = page.query_selector("#slider")# 执行滑动操作，模拟用户拖动滑块slider.bounding_box()  # 获取滑块的位置和大小page.mouse.move(slider.bounding_box()["x"], slider.bounding_box()["y"])page.mouse.down()page.mouse.move(slider.bounding_box()["x"] + 300, slider.bounding_box()["y"], steps=10)page.mouse.up()# 等待几秒观察滑动结果page.wait_for_timeout(3000)browser.close()

解释：

bounding_box() 获取滑块的位置与大小，用于确定滑动的起点。
mouse.down() 模拟按下鼠标，mouse.move() 模拟滑动，mouse.up() 模拟释放鼠标。

三、处理验证码的常见挑战

3.1 验证码绕过

验证码本质上是为了防止自动化操作，因此绕过验证码可能需要更复杂的策略。常见的解决办法包括：

使用验证码识别服务：通过 OCR（如 ddddocr）来识别验证码内容。
滑块验证码破解：通过分析滑动轨迹、AI 模型进行模拟破解。
手动输入验证码：如果验证码较复杂且识别困难，某些情况下可能需要人工干预，或通过 API 提交验证码。

3.2 使用 OCR 库识别验证码

可以使用 ddddocr 来识别验证码图像并自动填写表单。结合 Playwright 和 ddddocr，你可以自动处理验证码。

import ddddocr
from playwright.sync_api import sync_playwrightocr = ddddocr.DdddOcr()with sync_playwright() as p:browser = p.chromium.launch(headless=False)page = browser.new_page()# 打开目标网页page.goto("https://example.com")# 截图验证码page.wait_for_selector("#captcha_image")page.screenshot(path="captcha.png", selector="#captcha_image")  # 截图保存为 captcha.png# 使用 ddddocr 识别验证码with open('captcha.png', 'rb') as f:img_bytes = f.read()result = ocr.classification(img_bytes)print(f"识别的验证码为: {result}")# 填写验证码page.fill("#captcha_input", result)  # 假设输入框的 ID 为 captcha_input# 点击提交按钮page.click("#submit_button")  # 假设提交按钮的选择器为 #submit_buttonpage.wait_for_timeout(3000)browser.close()

解释：

截图验证码并将其保存为 captcha.png。
使用 ddddocr 来识别验证码的文本。
自动填写验证码到输入框中并提交表单。

我们将继续扩展之前的教程，增加针对坐标点击验证码的处理。坐标点击验证码通常会要求用户在验证码图片中的特定位置点击，比如点击指定的文字、图形或区域。通过 Playwright，我们可以获取验证码图片的坐标和尺寸，然后通过 mouse.click() 方法来模拟点击指定的坐标位置。

四、处理坐标点击验证码

为了处理坐标点击验证码，我们需要：

获取验证码图像的尺寸和位置。
确定要点击的坐标（可以是通过OCR识别或者根据其他规则判断）。
使用 Playwright 的鼠标点击功能，模拟点击验证码图像中的指定位置。

4.1 获取验证码的坐标和尺寸

通过 Playwright 的 bounding_box() 方法，可以获取验证码图片在页面中的位置和大小，返回值包含 x、y、width、height 等信息。

4.2 代码实现：坐标点击验证码

以下代码扩展了前面的示例，展示如何在识别验证码后点击指定的坐标：

import ddddocr
from playwright.sync_api import sync_playwrightocr = ddddocr.DdddOcr()def get_click_coordinates(result, bounding_box):"""根据识别结果和验证码的 bounding_box 确定点击的坐标。假设识别出的字符对应的点击区域是已知的。"""# 这里可以根据识别结果手动设定点击坐标，假设 result 是 "ABC"，点击 "A"# 我们假设字符 "A" 需要点击在图像的 1/4 位置，"B" 是 2/4，"C" 是 3/4# 此处根据实际场景和验证码需求来调整if result == "A":x = bounding_box['x'] + bounding_box['width'] * 0.25y = bounding_box['y'] + bounding_box['height'] * 0.5elif result == "B":x = bounding_box['x'] + bounding_box['width'] * 0.5y = bounding_box['y'] + bounding_box['height'] * 0.5elif result == "C":x = bounding_box['x'] + bounding_box['width'] * 0.75y = bounding_box['y'] + bounding_box['height'] * 0.5else:x = bounding_box['x'] + bounding_box['width'] * 0.5  # 默认点击中心y = bounding_box['y'] + bounding_box['height'] * 0.5return x, ywith sync_playwright() as p:browser = p.chromium.launch(headless=False)page = browser.new_page()# 打开网页page.goto("https://example.com")# 等待验证码图片加载page.wait_for_selector("#captcha_image")# 获取验证码的 bounding box 信息 (位置和尺寸)captcha_box = page.locator("#captcha_image").bounding_box()# 截图验证码并保存page.screenshot(path="captcha.png", selector="#captcha_image")# 使用 ddddocr 识别验证码with open('captcha.png', 'rb') as f:img_bytes = f.read()result = ocr.classification(img_bytes)print(f"识别结果: {result}")# 获取需要点击的坐标x, y = get_click_coordinates(result, captcha_box)print(f"将要点击的坐标: ({x}, {y})")# 模拟点击验证码图像的指定坐标page.mouse.click(x, y)# 等待几秒，观察操作page.wait_for_timeout(5000)browser.close()

4.3 代码解读

获取验证码的坐标信息：
- 我们通过 page.locator("#captcha_image").bounding_box() 获取验证码图片的 bounding_box，包含 x、y、width、height 信息。
- x 和 y 是验证码图像在页面中的起始坐标，width 和 height 是图像的宽度和高度。
确定点击的坐标：
- get_click_coordinates(result, bounding_box) 函数根据 OCR 识别出的结果（假设识别结果是 “A”, “B”, “C” 等字符）来决定点击的精确坐标。
- 我们假设每个字符对应验证码图像中的不同区域，通过计算 bounding_box 来定位这些区域。例如，如果识别的结果是 “A”，我们点击图像的左边1/4的位置。
模拟点击：
- 使用 page.mouse.click(x, y) 来模拟点击指定的坐标位置。