La clé pour contourner le code de vérification réside dans la complexité du code de vérification et du mécanisme de protection du site Web. 1. Pour les codes de vérification simples, vous pouvez utiliser Tesseract OCR pour l'identification et améliorer la précision par le prétraitement de l'image. 2. Face à des codes de vérification plus complexes, vous pouvez télécharger des images sur l'IA ou les identifier manuellement via des plateformes de codage tierces telles que les services de codage cloud et 2CAPTCHA. 3. Si le backend ne vérifie pas strictement, il peut simuler la demande de soumettre le jeton de code de vérification forgé directement pour contourner la vérification frontale. 4. Utilisez des outils d'automatisation tels que le sélénium pour combiner les entrées manuelles pour réaliser l'automatisation des processus, ce qui convient aux types ou scénarios fixes qui nécessitent une intervention occasionnelle. Dans l'ensemble, Python a des capacités limitées dans de solides codes de vérification tels que RecaptCha V3, et les stratégies doivent être sélectionnées en fonction de la situation spécifique.
Pour le dire directement, le point clé: l'utilisation de Python pour contourner les codes de vérification (en particulier les codes de vérification complexes comme recaptcha) n'est pas une tache facile, d'autant plus que le mécanisme de protection des sites Web modernes devient de plus en plus fort. Mais si vous êtes confronté à des codes de reconnaissance d'image ou de vérification simples dans un environnement de test, il existe encore quelques fa?ons d'essayer.
1. Utilisez l'outil OCR pour identifier les codes de vérification simples
Les codes de vérification de certains sites Web ne sont en fait pas compliqués, tels que uniquement des lettres numériques, pas de nombreuses lignes d'interférence et non des arrière-plans désordonnés. à l'heure actuelle, vous pouvez utiliser l'outil OCR (Optical Caracter Recognition) pour l'identifier.
Outil recommandé: Tesseract OCR
étapes d'installation:
- Installez Tesseract (vous pouvez utiliser Tesseract-OCr-Settup sur Windows)
- Installer Python Package:
pip install pytesseract
Exemple de code:
à partir de l'image d'importation PIL Importer Pytesseract # Ouvrez l'image du code de vérification img = image.open ('captcha.png') # Converti en texte texte = pytesseract.image_to_string (IMG) Imprimer (texte)
suggestion:
- Si le code de vérification est coloré ou dispose de lignes d'interférence, vous pouvez d'abord effectuer des opérations de prétraitement telles que le traitement des niveaux de gris et la binarisation.
- Pour les codes de vérification complexes, l'OCR est fondamentalement invalide et doit être remplacé par d'autres méthodes.
2. Utilisez une plate-forme de codage tierce
Pour les codes de vérification légèrement plus complexes, tels que la distorsion, les lignes d'interférence, la vérification des curseurs, etc., vous choisirez généralement de vous connecter à la "plate-forme de codage", c'est-à-dire le service que l'équipe artificielle ou le modèle d'IA peut vous aider à identifier les codes de vérification.
Plates-formes communes:
- Codage cloud (Yundama)
- Code lapin
- Bon code
- Certaines plateformes étrangères telles que 2CaptCha et Anti-CaptCHA
Processus d'utilisation:
- Enregistrez un compte pour obtenir une clé API
- Téléchargez le SDK ou référez-vous au document pour télécharger l'image
- Attendez que le résultat de reconnaissance revienne
Exemple de pseudocode:
Importer certains_captcha_service result = some_captcha_service.solve_captcha ('captcha.png') Imprimer (résultat)
Avis:
- Certaines plateformes prennent en charge les fonctions avancées telles que la vérification des curseurs, l'acquisition de jetons de Recaptcha et d'autres
- Le modèle de charge est courant, avec des frais par vue, et le prix varie de quelques à quelques cents.
- Les touches API doivent être protégées contre les fuites
3. Simuler la logique de vérification de contournement du comportement de l'utilisateur (non croustisé)
Parfois, le code de vérification n'est qu'un lien de vérification dans le frontal, et le back-end ne le vérifie pas strictement. Dans ce cas, le jeton de demande de code de vérification peut être directement envoyé via l'interface de demande d'analyse pour sauter l'interaction du navigateur.
Scénarios applicables:
- Le site Web utilise Google Recaptcha, mais le backend ne vérifie pas le champ G-RecaptCap-Response
- Vous pouvez afficher la structure de la demande via des outils de capture de package (tels que Fiddler, Charles).
- Faux un jeton apparemment valide et le soumettre
Exemples d'idées:
- Crawer le site de Recaptcha dans la page
- Utilisez des outils d'automatisation pour simuler des clics et obtenir des jetons (comme le plugin Stelinium Stealth)
- Amener le jeton dans la demande de poste pour soumettre un formulaire
indice:
- Cette méthode ne "craque pas" le code de vérification, mais profite plut?t du manque de vérification du serveur.
- Cette méthode ne réussit pas dans les projets réels, car la plupart des sites Web formels vérifieront la légitimité des jetons.
4. Les outils d'automatisation aident au traitement du code de vérification
Si vous effectuez des taches automatisées, telles que des robots ou des enregistrements automatisés, vous pouvez envisager de combiner des outils comme Selenium ou Playwright pour permettre au programme de terminer automatiquement l'entrée du code de vérification.
Adapté à:
- Le type de code de vérification est fixé (tel que le code de vérification SMS)
- Il y a une bo?te d'entrée de code de vérification sur la page, mais il est difficile à identifier.
- Vous êtes prêt à intervenir manuellement, comme une fenêtre pop-up temporaire pour que vous puissiez entrer
Exemple de pratique:
- Ouvrez une page Web avec Selenium
- Le programme détecte si la page du code de vérification appara?t
- La fenêtre contextuelle rappelle aux utilisateurs d'entrer manuellement le code de vérification
- Continuez à des opérations de suivi après la saisie
avantage:
- Aucune dépendance à l'égard de la technologie d'identification, adaptée à divers codes de vérification
- Avec seulement quelques interventions manuelles, le processus global reste automatisé
Fondamentalement, ces méthodes courantes. Python a une capacité limitée à traiter les codes de vérification, mais la clé est d'examiner la complexité du code de vérification et de la stratégie de défense du site Web. Si le site Web Target utilise le dernier HCAPTCHA ou RecaptCha V3, il ne sera pas si facile de le contourner, et vous devez trouver un autre moyen.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Polymorphisme dans les classes python
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance
Arguments et paramètres de fonction Python
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
Les paramètres sont des espaces réservés lors de la définition d'une fonction, tandis que les arguments sont des valeurs spécifiques transmises lors de l'appel. 1. Les paramètres de position doivent être passés dans l'ordre, et l'ordre incorrect entra?nera des erreurs dans le résultat; 2. Les paramètres de mots clés sont spécifiés par les noms de paramètres, qui peuvent modifier l'ordre et améliorer la lisibilité; 3. Les valeurs de paramètres par défaut sont attribuées lorsqu'elles sont définies pour éviter le code en double, mais les objets variables doivent être évités comme valeurs par défaut; 4. Les args et * kwargs peuvent gérer le nombre incertain de paramètres et conviennent aux interfaces générales ou aux décorateurs, mais doivent être utilisées avec prudence pour maintenir la lisibilité.
Expliquez les générateurs et itérateurs Python.
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
Les itérateurs sont des objets qui implémentent __iter __ () et __Next __ (). Le générateur est une version simplifiée des itérateurs, qui implémentent automatiquement ces méthodes via le mot clé de rendement. 1. L'ITERATOR renvoie un élément chaque fois qu'il appelle Next () et lance une exception d'arrêt lorsqu'il n'y a plus d'éléments. 2. Le générateur utilise la définition de la fonction pour générer des données à la demande, enregistrer la mémoire et prendre en charge les séquences infinies. 3. Utilisez des itérateurs lors du traitement des ensembles existants, utilisez un générateur lors de la génération de Big Data ou de l'évaluation paresseuse, telles que le chargement ligne par ligne lors de la lecture de fichiers volumineux. Remarque: les objets itérables tels que les listes ne sont pas des itérateurs. Ils doivent être recréés après que l'itérateur a atteint sa fin, et le générateur ne peut le traverser qu'une seule fois.
Python `@ ClassMethod` Décorateur expliqué
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
Une méthode de classe est une méthode définie dans Python via le décorateur @classMethod. Son premier paramètre est la classe elle-même (CLS), qui est utilisée pour accéder ou modifier l'état de classe. Il peut être appelé via une classe ou une instance, qui affecte la classe entière plut?t que par une instance spécifique; Par exemple, dans la classe de personne, la méthode show_count () compte le nombre d'objets créés; Lorsque vous définissez une méthode de classe, vous devez utiliser le décorateur @classMethod et nommer le premier paramètre CLS, tel que la méthode Change_var (new_value) pour modifier les variables de classe; La méthode de classe est différente de la méthode d'instance (auto-paramètre) et de la méthode statique (pas de paramètres automatiques), et convient aux méthodes d'usine, aux constructeurs alternatifs et à la gestion des variables de classe. Les utilisations courantes incluent:
Comment gérer l'authentification de l'API dans Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.
Quelles sont les méthodes Python Magic ou les méthodes Dunder?
Jul 04, 2025 am 03:20 AM
Les MagicMethodes de Python (ou Méthodes Dunder) sont des méthodes spéciales utilisées pour définir le comportement des objets, qui commencent et se terminent par un double soulignement. 1. Ils permettent aux objets de répondre aux opérations intégrées, telles que l'addition, la comparaison, la représentation des cha?nes, etc.; 2. Les cas d'utilisation courants incluent l'initialisation et la représentation des objets (__init__, __repr__, __str__), les opérations arithmétiques (__add__, __sub__, __mul__) et les opérations de comparaison (__eq__, ___lt__); 3. Lorsque vous l'utilisez, assurez-vous que leur comportement répond aux attentes. Par exemple, __Repr__ devrait retourner les expressions d'objets refactorables et les méthodes arithmétiques devraient renvoyer de nouvelles instances; 4. Des choses sur l'utilisation ou la confusion doivent être évitées.
Comment fonctionne la gestion de la mémoire Python?
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
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Décrivez la collection Python Garbage à Python.
Jul 03, 2025 am 02:07 AM
Le mécanisme de collecte des ordures de Python gère automatiquement la mémoire grace à un comptage de référence et à la collecte périodique des ordures. Sa méthode principale est le comptage de référence, qui libère immédiatement la mémoire lorsque le nombre de références d'un objet est nul; Mais il ne peut pas gérer les références circulaires, donc un module de collecte d'ordures (GC) est introduit pour détecter et nettoyer la boucle. La collecte des ordures est généralement déclenchée lorsque le nombre de références diminue pendant le fonctionnement du programme, la différence d'allocation et de libération dépasse le seuil, ou lorsque GC.Collect () est appelé manuellement. Les utilisateurs peuvent désactiver le recyclage automatique via GC.Disable (), exécuter manuellement GC.Collect () et ajuster les seuils pour atteindre le contr?le via gc.set_thershold (). Tous les objets ne participent pas au recyclage des boucles. Si les objets qui ne contiennent pas de références sont traités par comptage de référence, il est intégré
