Python3爬虫中识别图形验证码的实例讲解-猿码集

1. 前言

在许多实际应用场景中，我们需要获取网页中的数据并进行分析。而网站会通过图形验证码来防止恶意爬取数据，在这种情况下，我们需要识别这些图形验证码来达到自动化爬取的目的。

2. 图形验证码介绍

图形验证码是目前最常用的一种验证码，通常是由数字或字母组成，由于线条、噪声等因素的干扰，对于机器识别来说比较困难。

2.1 图形验证码的作用

图形验证码被广泛应用于一些需要验证用户身份的场景，以防止机器人或爬虫注册、登录等恶意攻击。因为图形验证码通常比较复杂，需要人类去识别，而对于机器来说很难通过算法来识别出来。

2.2 图形验证码的类型

根据验证码生成方式的不同，可以将图形验证码分为两类：静态验证码和动态验证码。

2.2.1 静态验证码

静态验证码一般是由一些干扰线、干扰点、随机字符等组成，而其每次生成的图片都是静态不变的。静态验证码相对比较简单，运算难度较低，但是安全性较弱。

2.2.2 动态验证码

动态验证码相对于静态验证码来说更加复杂，因为它是由多张图片随机组合生成的（或者是通过干扰线、干扰点做出动态效果的图形验证码），每次的验证码图片都不相同。这样生成的验证码，难度比较高，破解成本较高，安全性相对较强。

3. Python3识别图形验证码

Python3可以使用一些第三方库来识别图形验证码，这里我们介绍一下两种方法：使用tesseract和使用百度AI开发平台。

3.1 使用tesseract-ocr识别图形验证码

tesseract-ocr是一款开源的、跨平台的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）识别引擎，被广泛应用于图像文字识别、印刷文字识别等领域，该引擎基于C++编写，但支持多种编程语言进行调用。其中，Python是其中一个非常流行的调用语言。通过在Python中调用tesseract-ocr库，我们可以实现对图形验证码的自动识别。

3.1.1 安装tesseract-ocr

sudo apt-get install tesseract-ocr

安装完成后，我们需要下载中文语言包，因为许多图形验证码是由中文字符组成的。下载地址：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/blob/master/chi_sim.traineddata

3.1.2 安装Python的tesseract-ocr库

在Python中，我们可以使用pytesseract库来调用tesseract-ocr来进行图形验证码识别。安装方法如下：

pip install pytesseract

3.1.3 Python3识别图形验证码示例代码

接下来我们就可以通过Python3来进行图形验证码识别了。这里介绍一个示例代码，该代码使用tesseract-ocr库来进行识别：

import pytesseract
from PIL import Image
# 打开图片，灰度处理
image = Image.open('test.png').convert('L')
# 图片预处理
threshold = 128
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
image = image.point(table, '1')
# 识别图片中的文字
result = pytesseract.image_to_string(image)
print(result)

以上代码中，我们打开一张图片，并对其进行灰度处理，然后进行二值化操作，最后让tesseract-ocr库来识别图片中的文字。

3.2 使用百度AI开发平台识别图形验证码

百度AI开发平台提供了一些图像识别API，我们可以通过调用这些API来进行图形验证码的识别。

3.2.1 安装Python的百度AI库

pip install baidu-aip

3.2.2 Python3识别图形验证码示例代码

下面是一个Python3调用百度AI开发平台API进行图形验证码识别的示例代码：

from aip import AipOcr
APP_ID = '你的AppID'
API_KEY = '你的API Key'
SECRET_KEY = '你的Secret Key'
client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 打开图片，转化为二进制数据
with open('test.jpg', 'rb') as fp:
    image = fp.read()
# 百度AI识别图片中的文字
result = client.basicAccurate(image)
# 输出识别结果
for words in result['words_result']:
    print(words['words'])

以上代码中，我们首先需要在百度AI开发平台中创建一个应用，然后获取到相应的AppID、API Key以及Secret Key。接着，我们通过AipOcr类实例化一个对象，传入上述参数。最后，我们打开一张图片，并将其转化为二进制格式，然后调用百度AI开发平台提供的API来识别图片中的文字。

4. 总结

Python3可以通过tesseract-ocr库和百度AI开发平台来进行图形验证码的识别，其中tesseract-ocr库免费，百度AI开发平台需要付费，但是后者对于中文验证码的识别更加准确。

图形验证码已经被广泛应用于了许多应用场景，比如登录、注册、评论等。通过Python3的图形验证码识别技术，我们可以将这些数据自动获取并进行分析，实现数据自动化处理，提高工作效率。

Python3爬虫中识别图形验证码的实例讲解