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如何使用验证码？

  • Post category:Python

网络爬虫是一种可以自动化地获取互联网上的信息的程序。有时候，网站为了防止被爬虫恶意获取信息，会使用验证码来限制访问。那么网络爬虫如何使用验证码呢？下面是一份详细的攻略。

1. 验证码的基本原理

验证码通过向访问者展示一个包含数字或字母等图形字符的图片或者动画，要求用户输入相应的字符来验证是否为真人操作。对于一个爬虫而言，验证码的作用是为了防止机器人无限制地获取信息。因此，机器人需要识别验证码内容，才能够访问网站。

在一般情况下，验证码会生成图形，并且添加噪点等特殊处理，使得自动程序难以识别。最常用的验证码识别方法是使用OCR（光学字符识别）技术。我们可以使用Python的Pillow库或者OpenCV库来处理验证码图片，并将其输入到OCR识别引擎中。具体实现可以通过以下两种示例来了解。

2. 示例一：使用Python的Pillow库和Tesseract OCR引擎

Tesseract是一款开源的OCR引擎，支持多种语言的文字识别，并且提供Python接口。我们可以使用Tesseract作为OCR引擎，将验证码图片转化为识别结果。在这个过程中，我们需要使用Pillow库来处理验证码图像，将其转化为黑白图像，并将噪点移除，从而更好地展示字符。以下是示例代码：

import pytesseract
from PIL import Image

# 加载验证码图片
image = Image.open('captcha.png')

# 处理图片
image = image.convert('L')
image = image.point(lambda x: 0 if x < 150 else 255)

# 使用Tesseract识别验证码
code = pytesseract.image_to_string(image)
print(code)

代码的逻辑非常简单：首先使用Pillow库加载待识别的验证码图片，并进行图像处理，使其更加容易被Tesseract识别。接着，使用Tesseract引擎对图像进行OCR识别，并输出识别结果。

注意：Tesseract需要依赖于系统中安装的语言包，所以需要事先在本地安装好。

3. 示例二：使用OpenCV库和百度云OCR API

除了Tesseract引擎外，我们还可以使用其他OCR引擎，比如百度云OCR API。接下来的示例中，我们将使用OpenCV库读取验证码图片，并调用百度云OCR API 进行识别。

import requests
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2

# 加载验证码图片
image = cv2.imread('captcha.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行降噪
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

# 定义百度云OCR API请求参数
api_key = 'YOUR_API_KEY'
secret_key = 'YOUR_SECRET_KEY'
url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic'
params = {
    'access_token': api_key,
    'image': Image.fromarray(thresh).tobytes(),
}

# 调用百度云OCR API 进行识别
response = requests.post(url, data=params)

# 输出识别结果
print(response.json()['words_result'][0]['words'])

以上代码首先使用Pillow库将OpenCV库读取的验证码图像转化为二进制数据，并对其进行了OCR识别。百度云OCR API需要使用密钥进行验证，我们需要去百度云平台申请API Key和Secret Key，从而完成识别API的调用。

4. 总结

以上是关于如何使用验证码的完整攻略，通过使用OCR引擎对验证码内容进行识别，我们可以在爬虫程序中顺利处理验证码，继续获取网站上的信息。当然，在实际应用中，如果使用太过频繁，容易被网站管理方发现，从而封禁IP地址或其他惩罚措施。因此，在使用验证码攻略时，需要谨慎考虑，并且遵守网站的使用规则。

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