反爬机制总结

• • • User-Agent和ajax
    • 数据懒加载
    • cookie，代理，验证码
    • 滑动验证码
    • 简单文本图片化
    • • pytesseract库
      • ddddocr库

User-Agent和ajax

UA和ajax

数据懒加载

懒加载

cookie，代理，验证码

cookie，代理，验证码

滑动验证码

滑动验证码

简单文本图片化

在我们爬取数据时，可能遇见想要获取数字，但是网站数字是以图片的形式展现的，所以我们要使用一些方法进行图片识别，在之前我们提及用超级鹰来识别图片，这里我们再来介绍几种方式对于这种较为明显的图片进行识别,当然对于一些图片可以进行二值化处理后进行识别。

pytesseract库

例如识别这样的图片数据：

要得到173 0384 3736结果

# 需要的两个库：
from PIL import Image
import pytesseract

# 将图片以二进制形式储存在img变量中
# 由于图片是本地图片所以使用open方式读取数据
# "phone_number.jpg"是上图路径
# 在使用爬虫我们通常是这样的：
# img = requests.get("图片的url").content
img=open("phone_number.jpg",mode="rb").read()

# 使用io.BytesIO方式打开图片字节流，得到图片对象
img_data = Image.open(io.BytesIO(img))
# 也可以直接img_data = Image.open(r"phone_number.jpg")

# pytesseract.image_to_string将从图片对象的img_data中识别并转化为字符串
res = pytesseract.image_to_string(img_data)
print(res) # 输出：173 0384 3736

当然对于PIL比较容易安装，但是对于pytesseract不简单，使用时可能会报错：

pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your PATH. See README file for more information.

那么如何解决呢？

戳它！！！

tesseract.exe下载地址

tesseract.exe安装方法

于是对于之前提到的古诗文网验证码识别就有了新方法

为了提高识别率我们进行图片二极化处理

这里是图片格式为png的代码：

import cv2
from PIL import Image
import pytesseract

# 为了方便使用，给大家分装成了函数
def ver_code(img_path):
	img = cv2.imread(img_path, 0)
	ret, new_image = cv2.threshold(img, 120, 220,cv2.THRESH_BINARY)
	cv2.imwrite("./pic.png", new_image)
	res = pytesseract.image_to_string(Image.open('pic.png'))
	return res

ver_code('phone_number.jpg')
# 传入验证码地址，返回结果为识别的字符串

实例：

收到小伙伴反馈，现在图片改成了gif

能难到我们吗？

首先导入库pillow

import cv2
from PIL import Image
import pytesseract


# 为了方便使用，给大家分装成了函数
def ver_code(img_path):
    im = Image.open(img_path)
    pngDir = img_path[:-4]+'.png'
    try:
        im.save(pngDir)
    except EOFError:
            pass
    img = cv2.imread(pngDir, 0)
    ret, new_image = cv2.threshold(img, 120, 220, cv2.THRESH_BINARY)
    cv2.imwrite(pngDir, new_image)
    res = pytesseract.image_to_string(Image.open(pngDir))
    return res


ver_code('图片名.gif')
# 返回字符串

ddddocr库

另外还有一个比较简单的库ddddocr：返回的就是验证码的字符串

import ddddocr
fp = open("图片地址","rb")
img_bytes = fp.read()
fp.close()
res = ddddocr.DdddOcr().classification(img_bytes)
print(res)