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商城网站备案能通过吗建设部考试网站

商城网站备案能通过吗,建设部考试网站,爱站工具下载,为什么要做个人网站登录接口是很多网站和应用程序中必不可少的一部分。为了增加安全性,很多登录接口还会加入验证码的验证步骤,以防止恶意登录行为。 通常,遇到这样情况时有以下解决办法 1、使用万能验证码:如果遇到前台输入的是万能验证码&#xf…

登录接口是很多网站和应用程序中必不可少的一部分。为了增加安全性,很多登录接口还会加入验证码的验证步骤,以防止恶意登录行为。

通常,遇到这样情况时有以下解决办法

1、使用万能验证码:如果遇到前台输入的是万能验证码,那就不要做验证码校验直接通过;

2、特定用户跳过验证码:如果遇到指定用户登录,那么不管输入什么验证码,验证码校验都通过;

3、通过OCR识别解决验证码问题;

4、将token变为变量,后续时长更新;

本文主要介绍第三种方式:

安装Pillow和pytesseract模块

pip install pytesseract   -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install pillow        -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装tesseract-OCR

下载地址Index of /tesseracthttps://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

网站较慢,可从网盘获取

通过网盘分享的文件:tesseract-ocr-w64-setup-v5.3.0.20221214.exe
链接: https://pan.baidu.com/s/1DdDZsANpdY3Yg2uDxXbZgw 提取码: 4742 
 

下载最新版本即可,直接next安装完成,

配置环境变量

1、添加到环境变量的系统变量(PATH)去(根据实际填写)

2、增加一个TESSDATA_PREFIX变量名,变量值是  实际安装路径\tessdata 

3、打开终端,输入:tesseract -v,可以看到版本信息 

代码演示

   def test_get_token(self):json_path = read_json_path()path = get_yaml_data(read_yaml_file())["Token"]["get_uuid"]["path"]# 发送 GET 请求,请求路径由 self.select_env() 方法返回的环境URL与 path 拼接而成re = requests.get(self.select_env() + path)# 将响应转换为 JSON 格式response_data = re.json()---------------此处开始是相关的代码# 获取Base64编码的图片数据img_data = response_data["img"].split(",")[1]# 将Base64字符串解码为字节数据img_bytes = base64.b64decode(img_data)# 创建一个图像对象img = Image.open(BytesIO(img_bytes))# 进行图像增强处理img = img.convert("L")  # 转为灰度图像img = img.filter(ImageFilter.MedianFilter())  # 去噪声# 可以尝试不同的阈值来改进图像处理threshold = 180  # 调整阈值进行实验img = img.point(lambda p: p > threshold and 255)# 配置参数,增强验证码识别的准确性custom_config = r'--oem 3 --psm 6'# 使用pytesseract进行验证码识别captcha_text = pytesseract.image_to_string(img, config=custom_config)print(captcha_text)# 显示图像,查看图像质量img.show()---------------此处是相关的代码的结束headers = read_json_file_dict(f'{json_path}/json/token_data.json', 'header')logging.info(f"  headers 是 {headers}")data = read_json_file_dict(f'{json_path}/json/token_data.json', 'body')public_key = read_file(f"{json_path}/cipher_public.pem")username = encryption(self._USERNAME, public_key)password = encryption(self._PASSWORD, public_key)# 去除前后的空格和换行符code = captcha_text.replace("\n", "")uuid = response_data["uuid"]logging.info(f"  username 是 {username}")logging.info(f"  password 是 {password}")logging.info(f"  uuid 是 {uuid}")logging.info(f"  code 是 {code}")data["uuid"] = uuiddata["username"] = usernamedata["usercode"] = usernamedata["password"] = passworddata["code"] = code# 将字典转换成 JSON 格式的字符串data = json.dumps(data)logging.info(f"  data是 {data}")path = get_yaml_data(read_yaml_file())["Token"]["get_token"]["path"]logging.info(f"  path 是 {path}")# 发送 POST 请求,请求路径由 self.select_env() 方法返回的环境URL与 path 拼接而成re = requests.post(self.select_env() + path, headers=headers, data=data)# 将响应转换为 JSON 格式response_data = re.json()token = response_data["data"]["access_token"]return token

注意,

运行前,需修改pytesseract.py文件中

tesseract_cmd 的实际路径

说明

我演示的环境中,验证码会通过base64进行编码,所以我们先做的就是将接口中的编码信息拿到,然后进行解码操作,再将解码信息创建为图片对象,然后进行ocr识别,最后将识别的信息填入登录请求体中;

最后 

免费的ocr不好使,哈哈哈,尽量选择第一、二种方式;或者使用付费的ocr进行识别,增加准确度;


文章转载自:

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