Python selenium 模拟登录bilibili

迈不过友情╰ 2023-06-10 07:29 10阅读 0赞

# Python selenium 模拟登录bilibili #

**Selenium 是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。**

在登录bilibili的时候，会有一个拖动图片的验证——极验验证码。我们用selenium在Chrome中打开bilibili的登录页面。然后填写登录账号和密码。再点击登录按钮，页面弹出极验验证码，通过js获取两张图片(一张完整的图片，一张有缺口的图片)，这两张图片是用canvas画出来的。所有我们用toDataURL(“image/png”)方法拿到的是base64格式的图片。将这两张图片的用PIL中的Image来获转化之后的图片。比较两张图片的像素点，从而计算出拖动块需要移动的距离。  
![在这里插入图片描述][20191026160838876.gif]

# 流程图 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjg1Njg3MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 总体框架 #

class LoginBiliBili:
    
        def __init__(self, username, password):
            """ 初始化数据 :param username: bilibili账号 :param password: 密码 """
    
        def open(self):
            """ 打开浏览器, 进入登陆界面 输入用户名, 密码 点击登陆 :return: None """
    
        def get_geetest_image(self):
            """ 获取极验验证码图片 :return: c_image(王者验证图) ic_image(有缺失的验证图) """
    
        def is_pixel_similar(self, c_image, ic_image, x, y):
            """ 比较两张图片的像素点 注意: 像素点比较是有偏差的, 需要允许一定范围的误差, 我们可以设置一个阈值 :param ic_image: :param c_image: :param x: :param y: :return: 当像素点不相同时, 返回 False """
    
        def get_slice_gap(self, c_image, ic_image):
            """ 获取缺口的偏移量 通过比较两张图片的所有像素点, 获取两张图片是从哪里开始不同 从而得到 移动块 要在 x 方向移动的距离 :param c_image: 完整的图片 :param ic_image: 有缺失的图片 :return: 缺口的偏移量 """
    
        def drag_slider(self, gap):
            """ 拖动滑块 :param gap: 需要拖动的距离 :return: None """
    
        def login_success(self):
            """ 判断是否登陆成功 :return: 成功返回 True 失败返回False """
    
        def login(self):
            """ 开始 :return: None """
    
    
    if __name__ == '__main__':
        login = LoginBiliBili('*******', '******')
        login.login()

# 初始化数据方法 #

*将一些初始化数据在\_\_init\_\_()函数中定义*

def __init__(self, username, password):
        """ 初始化数据 :param username: bilibili账号 :param password: 密码 """
        self.username = username
        self.password = password
        # 定义浏览器
        self.browser = webdriver.Chrome()
        # 定义显示等待
        self.wait = WebDriverWait(self.browser, 50)
        # bilibili登录url
        self.url = 'https://passport.bilibili.com/login'

# 打开浏览器方法 #

*此方法用来打开浏览器，在进入登陆页面之后，自动输入用户名，密码。以及点击的登录按钮*

def open(self):
        """ 打开浏览器, 进入登陆界面 输入用户名, 密码 点击登陆 :return: None """
        # 打开浏览器, 进入登陆界面
        self.browser.get(self.url)
    
        # 用户名输入框
        username_input_box = self.wait.until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="login-username"]'))
        )
        # 清空用户名输入框
        username_input_box.clear()
        # 将自己的用户名输入到用户名输入框
        username_input_box.send_keys(self.username)
    
        # 密码输入框
        password_input_box = self.wait.until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="login-passwd"]'))
        )
        # 清空密码输入框
        password_input_box.clear()
        # 将自己的密码输入到密码输入框
        password_input_box.send_keys(self.password)
    
        # 登录按钮
        login_button = self.wait.until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="geetest-wrap"]/ul/li[5]/a[1]'))
        )
        # 点击登录
        login_button.click()
        # 休眠, 让验证码图片加载出来
        time.sleep(2)

# 拿极验验证码图片方法 #

*如何拿到极验验证码图片是我们进行模拟登录的关键一步，这里的极验验证码是由canvas绘制的两张图片，所有我们需要用js去获取图片。*

def get_geetest_image(self):
        """ 获取极验验证码图片 :return: c_image(王者验证图) ic_image(有缺失的验证图) """
        """ 完整的验证图 页面源码: <canvas class="geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute" height="160" width="260" style="display: none;"></canvas> """
        # 执行js 拿到canvas画布里面的图片数据
        js = 'return document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].toDataURL("image/png");'
        # 图片数据
        complete_img_data = self.browser.execute_script(js)
        # base64 编码的图片信息
        complete_img_base64 = complete_img_data.split(',')[1]
        # 转成bytes类型
        complete_img = base64.b64decode(complete_img_base64)
        # 加载图片 return 回去对比
        c_image = Image.open(BytesIO(complete_img))
        # c_image.show()
        # 保存图片 (可不必保存)
        c_image.save('c_image.png')
    
        """ 有缺失的验证码图 页面源码: <canvas class="geetest_canvas_bg geetest_absolute" height="160" width="260"></canvas> """
        # 执行js 拿到canvas画布里的图片数据
        js = 'return document.getElementsByClassName("geetest_canvas_bg")[0].toDataURL("image/png");'
        # 图片数据
        incomplete_img_data = self.browser.execute_script(js)
        # base64 编码的图片信息
        incomplete_img_base64 = incomplete_img_data.split(',')[1]
        # 转为bytes类型
        incomplete_img = base64.b64decode(incomplete_img_base64)
        # 直接加载图片 return 回去对比
        ic_image = Image.open(BytesIO(incomplete_img))
        # ic_image.show()
        # 保存图片(可不必保存)
        ic_image.save('ic_image.png')
    
        return c_image, ic_image

\#　对比像素点方法　和　获取移动距离方法

*这两个方法我们要将它们联系起来，我们通过对比图片横向和纵向的像素点，来确定两张图片是从哪里开始不同的。当然，我们只需要得知水平方向哪里开始不同的（滑块只需要在水平方向移动）*

def is_pixel_similar(self, c_image, ic_image, x, y):
        """ 比较两张图片的像素点 注意: 像素点比较是有偏差的, 需要允许一定范围的误差, 我们可以设置一个阈值 :param ic_image: :param c_image: :param x: :param y: :return: 当像素点不相同时, 返回 False """
        # 获取两张图片执行位置的像素点
        c_pixel = c_image.load()[x, y]
        ic_pixel = ic_image.load()[x, y]
        # 阈值 允许误差
        threshold = 10
        # 对比
        if abs(c_pixel[0] - ic_pixel[0]) < threshold and \
        abs(c_pixel[1] - ic_pixel[1]) < threshold and \
        abs(c_pixel[2] - ic_pixel[2]) < threshold:
        return True
        return False
    
    def get_slice_gap(self, c_image, ic_image):
        """ 获取缺口的偏移量 通过比较两张图片的所有像素点, 获取两张图片是从哪里开始不同 从而得到 移动块 要在 x 方向移动的距离 :param c_image: 完整的图片 :param ic_image: 有缺失的图片 :return: 缺口的偏移量 """
        # ic_image.size:['width', 'height']
        for x in range(c_image.size[0]):
        for y in range(c_image.size[1]):
        if not self.is_pixel_similar(c_image, ic_image, x, y):
        # 移动块只在水平方向移动 只需返回 x
        return x

# 拖动滑块方法 #

*然后就是拖动滑块了.*

def drag_slider(self, gap):
        """ 拖动滑块 :param gap: 需要拖动的距离 :return: None """
        slider = self.wait.until(
        EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[2]/div[2]'))
        )
        # 抓住滑块
        ActionChains(self.browser).click_and_hold(on_element=slider).perform()
        # 移动 只在水平方向上移动
        ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=gap, yoffset=0).perform()
        # 释放滑块
        ActionChains(self.browser).release().perform()

**由于对比像素点有一定的误差,不一定会一次成功,所有我们会需要一个循环来进行多次验证,在判断成功登录之后,才结束进程.**

# 判断是否登录 #

def login_success(self):
        """ 判断是否登陆成功 :return: 成功返回 True 失败返回False """
        try:
        # 登录成功后 界面上会有一个消息按钮
        return bool(
        WebDriverWait(self.browser, 5).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//a[@title="消息"]')))
        )
        except TimeoutException:
        return False

# 开始登录 #

def login(self):
        """ 开始 :return: None """
        # 打开浏览器, 输入账号 密码, 点击登陆
        self.open()
        # 获取验证图 ic_image(有缺失的验证图) c_image(完整的验证图)
        c_image, ic_image = self.get_geetest_image()
    
        # 获取缺口的偏移量
        gap = self.get_slice_gap(c_image, ic_image)
        print(f'缺口的偏移量为:{gap}')
        # 拖动滑块
        # TODO 这边一直有一定的误差 暂时用测量工具解决
        self.drag_slider(gap-8)
        time.sleep(3)
    
        if self.login_success():
        print('登陆成功')
        else:
        self.login()

# 完整的代码 #

class LoginBiliBili:
    
        def __init__(self, username, password):
            """ 初始化数据 :param username: bilibili账号 :param password: 密码 """
            self.username = username
            self.password = password
            # 定义浏览器
            self.browser = webdriver.Chrome()
            # 定义显示等待
            self.wait = WebDriverWait(self.browser, 50)
            # bilibili登录url
            self.url = 'https://passport.bilibili.com/login'
    
        def open(self):
            """ 打开浏览器, 进入登陆界面 输入用户名, 密码 点击登陆 :return: None """
            # 打开浏览器, 进入登陆界面
            self.browser.get(self.url)
    
            # 用户名输入框
            username_input_box = self.wait.until(
                EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="login-username"]'))
            )
            # 清空用户名输入框
            username_input_box.clear()
            # 将自己的用户名输入到用户名输入框
            username_input_box.send_keys(self.username)
    
            # 密码输入框
            password_input_box = self.wait.until(
                EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="login-passwd"]'))
            )
            # 清空密码输入框
            password_input_box.clear()
            # 将自己的密码输入到密码输入框
            password_input_box.send_keys(self.password)
    
            # 登录按钮
            login_button = self.wait.until(
                EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="geetest-wrap"]/ul/li[5]/a[1]'))
            )
            # 点击登录
            login_button.click()
            # 休眠, 让验证码图片加载出来
            time.sleep(2)
    
        def get_geetest_image(self):
            """ 获取极验验证码图片 :return: c_image(王者验证图) ic_image(有缺失的验证图) """
            """ 完整的验证图 页面源码: <canvas class="geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute" height="160" width="260" style="display: none;"></canvas> """
            # 执行js 拿到canvas画布里面的图片数据
            js = 'return document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].toDataURL("image/png");'
            # 图片数据
            complete_img_data = self.browser.execute_script(js)
            # base64 编码的图片信息
            complete_img_base64 = complete_img_data.split(',')[1]
            # 转成bytes类型
            complete_img = base64.b64decode(complete_img_base64)
            # 加载图片 return 回去对比
            c_image = Image.open(BytesIO(complete_img))
            # c_image.show()
            # 保存图片 (可不必保存)
            c_image.save('c_image.png')
    
            """ 有缺失的验证码图 页面源码: <canvas class="geetest_canvas_bg geetest_absolute" height="160" width="260"></canvas> """
            # 执行js 拿到canvas画布里的图片数据
            js = 'return document.getElementsByClassName("geetest_canvas_bg")[0].toDataURL("image/png");'
            # 图片数据
            incomplete_img_data = self.browser.execute_script(js)
            # base64 编码的图片信息
            incomplete_img_base64 = incomplete_img_data.split(',')[1]
            # 转为bytes类型
            incomplete_img = base64.b64decode(incomplete_img_base64)
            # 直接加载图片 return 回去对比
            ic_image = Image.open(BytesIO(incomplete_img))
            # ic_image.show()
            # 保存图片(可不必保存)
            ic_image.save('ic_image.png')
    
            return c_image, ic_image
    
        def is_pixel_similar(self, c_image, ic_image, x, y):
            """ 比较两张图片的像素点 注意: 像素点比较是有偏差的, 需要允许一定范围的误差, 我们可以设置一个阈值 :param ic_image: :param c_image: :param x: :param y: :return: 当像素点不相同时, 返回 False """
            # 获取两张图片执行位置的像素点
            c_pixel = c_image.load()[x, y]
            ic_pixel = ic_image.load()[x, y]
            # 阈值 允许误差
            threshold = 10
            # 对比
            if abs(c_pixel[0] - ic_pixel[0]) < threshold and \
                    abs(c_pixel[1] - ic_pixel[1]) < threshold and \
                    abs(c_pixel[2] - ic_pixel[2]) < threshold:
                return True
            return False
    
        def get_slice_gap(self, c_image, ic_image):
            """ 获取缺口的偏移量 通过比较两张图片的所有像素点, 获取两张图片是从哪里开始不同 从而得到 移动块 要在 x 方向移动的距离 :param c_image: 完整的图片 :param ic_image: 有缺失的图片 :return: 缺口的偏移量 """
            # ic_image.size:['width', 'height']
            for x in range(c_image.size[0]):
                for y in range(c_image.size[1]):
                    if not self.is_pixel_similar(c_image, ic_image, x, y):
                        # 移动块只在水平方向移动 只需返回 x
                        return x
    
        def drag_slider(self, gap):
            """ 拖动滑块 :param gap: 需要拖动的距离 :return: None """
            slider = self.wait.until(
                EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[2]/div[2]'))
            )
            # 抓住滑块
            ActionChains(self.browser).click_and_hold(on_element=slider).perform()
            # 移动 只在水平方向上移动
            ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=gap, yoffset=0).perform()
            # 释放滑块
            ActionChains(self.browser).release().perform()
    
        def login_success(self):
            """ 判断是否登陆成功 :return: 成功返回 True 失败返回False """
            try:
                # 登录成功后 界面上会有一个消息按钮
                return bool(
                    WebDriverWait(self.browser, 5).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//a[@title="消息"]')))
                )
            except TimeoutException:
                return False
    
        def login(self):
            """ 开始 :return: None """
            # 打开浏览器, 输入账号 密码, 点击登陆
            self.open()
            # 获取验证图 ic_image(有缺失的验证图) c_image(完整的验证图)
            c_image, ic_image = self.get_geetest_image()
    
            # 获取缺口的偏移量
            gap = self.get_slice_gap(c_image, ic_image)
            print(f'缺口的偏移量为:{gap}')
            # 拖动滑块
            # TODO 这边一直有一定的误差 暂时用测量工具解决
            self.drag_slider(gap-8)
            time.sleep(3)
    
            if self.login_success():
                print('登陆成功')
            else:
                self.login()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        login = LoginBiliBili('*******', '******')
        login.login()

[20191026160838876.gif]: /images/20230531/b4f0a98b80bf4252ba9c349dd48064b7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjg1Njg3MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230531/761367a6c5fa4a6c92a38f4ac831435c.png