【Python爬虫项目实战三】Ddddocr识别Ocr过开放猫验证码(接Authorization认证更新)


目录

  • 🍇前言
  • 🍍验证码识别的几个方法
    • 🥥百度AI开放平台
    • 🥥Ddddocr
      • 🦑分析验证码位数
      • 🦑获取验证码接口
      • 🦑算法识别匹配
      • 🦑请求登陆接口
  • 🍋总结:

🍇前言

本篇文章接《获取Chatgpt3.5免费接口文末付代码(过Authorization认证)》,由于上次更新了代码后,对方做了验证,而且验证码有点难识别,真人都有点难看明白,喜欢爬虫类文章的可以订阅我专栏哦
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【Python爬虫项目实战一】获取Chatgpt3.5免费接口文末付代码(过Authorization认证)
【Python爬虫项目实战二】Chatgpt还原验证算法-解密某宝伪知网数据接口

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🍍验证码识别的几个方法

🥥百度AI开放平台

在对接之前,我们先看一下识别效果,可见效果一般,存在个别识别不出来,又因为需要付费于是不考虑

🥥Ddddocr

之前在其他项目中,已经介绍过了Dddocr,可以参考我的文章
《Selenium验证码ddddocr识别:带带ddocr》

识别验证码,5行搞定

 ocr = ddddocr.DdddOcr()
    with open('image.jpg', 'rb') as f:
        img_bytes = f.read()
    res = ocr.classification(img_bytes)
    print(res)

效果和百度一样遇到几个畸形的就直接识别出错,可以看看我的截图


{"msg":"操作成功","img":"","code":200,"captchaEnabled":true,"uuid":"d14f1de7a0b842cfae525f3389d00f86"}
识别结果:9t67
提取结果:9t6
字符串中不包含 +、-、* 或 / 符号
{"msg":"操作成功","img":"","code":200,"captchaEnabled":true,"uuid":"010ed8010fe241c9a8c2e8c0989f9084"}
识别结果:4j4e7
4j4
字符串中不包含 +、-、* 或 / 符号
{"msg":"操作成功","img":"","code":200,"captchaEnabled":true,"uuid":"623dd34830554da49911b2ae75507921"}
识别结果:3t03
3t0
字符串中不包含 +、-、* 或 / 符号
{"msg":"操作成功","img":"","code":200,"captchaEnabled":true,"uuid":"164524dd70e74ae18d3782d7887b8974"}
识别结果:1*37
提取结果:1*3
字符串中包含 +、-、* 或 / 符号

之前识别发现效果不理想,但是在验证码中,存在简单的验证码随机刷新,所以我的做法是:舍弃百度AI通过Ddddocr识别,识别过程中判断“+、-、*、/”逐步往下获取参数,具体可以往下看

🦑分析验证码位数



🦑获取验证码接口

def get_captcha():
    headers = {
        'Accept': 'application/json, text/plain, */*',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
        'Connection': 'keep-alive',
        'Origin': 'https://openmao.panchuang.net',
        'Referer': 'https://openmao.panchuang.net/',
        'Sec-Fetch-Dest': 'empty',
        'Sec-Fetch-Mode': 'cors',
        'Sec-Fetch-Site': 'same-site',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36',
        'sec-ch-ua': '"Google Chrome";v="111", "Not(A:Brand";v="8", "Chromium";v="111"',
        'sec-ch-ua-mobile': '?0',
        'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',
    }

    response = requests.get('https://mapi.panchuang.net/api/user/captchaImage', headers=headers)
    print(response.text)
    return response.json()

🦑算法识别匹配

将获取到的验证码通过解析base64存放在根目录

def decode_base64_to_img(base64_str):
    img_data = base64.b64decode(base64_str)
    with open('image.jpg', 'wb') as f:
        f.write(img_data)
    img = Image.open('image.jpg')

Ddddocr识别,识别到后进行特征提取,提取完毕逐步分析,如果提取失败反复操作


def verification():
    # 验证码识别
    ocr = ddddocr.DdddOcr()
    with open('image.jpg', 'rb') as f:
        img_bytes = f.read()
    res = ocr.classification(img_bytes)
    print(res)
    text = res[:3]  # 提取前三位子串
    print(text)  # 输出:8*4
    if "+" in text or "-" in text or "*" in text or "/" in text:
        print("字符串中包含 +、-、* 或 / 符号")
        first_char = text[0]  # 第一位字符
        last_char = text[-1]  # 最后一位字符
        print("第一位字符:", first_char)
        print("最后一位字符:", last_char)
        if "+" in text:
            result=int(first_char)+int(last_char)
        if "-" in text:
            result=int(first_char)-int(last_char)
        if "*" in text:
            result=int(first_char)*int(last_char)
        if "/" in text:
            result=int(first_char)/int(last_char)
        print(f"计算结果为{result}")
    else:
        print("字符串中不包含 +、-、* 或 / 符号")
        result = get_captcha()
        # 转换本地
        decode_base64_to_img(result['img'])
        verification()

最后获得计算数据

🦑请求登陆接口

观察login接口

uuid是和验证码一起获取到的

uuid用于定位图片id,带着计算结果和uuid去login接口请求即可

我将计算出来的uuid和验证码结果,显示出来进行构造,这里注释了请求,因为请求了就显示验证码过期

 print(uuid)
 print(result_num)
    json_data = {
        'username': '****9',
        'password': '*****',
        'loginTypeEnum': 'ACCOUNT',
        'code': result_num,
        'uuid': uuid,
    }

    # response = requests.post('https://mapi.panchuang.net/api/user/login', headers=headers, json=json_data)
    # print(response.text)

通过拼接手动填上去验证最后获得token

🍋总结:

以上就是今天的教程,代码审核通过后会放在评论区,该项目现在只是demo仅供提取计算验证码,如果需要Chatgpt3.5接口的可以留言哦,该接口现在用于本人账号对接自动回复,长期互动支持的可以互关哈

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