除了极验验证码，还有另一种常见且应用广泛的验证码，即点触验证码。
可能你对这个名字比较陌生，但是肯定见过类似的验证码，比如 12306 就是典型的点触验证码，如图 8-18 所示。
图 8-18 12306 验证码
直接点击图中符合要求的图。所有答案均正确，验证才会成功。如果有一个答案错误，验证就会失败。这种验证码就称为点触验证码。
还有一个专门提供点触验证码服务的站点 TouClick，其官方网站为 https://www.touclick.com/。本节就以 TouClick 为例讲解此类验证码的识别过程。
1. 本节目标
我们的目标是用程序来识别并通过点触验证码的验证。
2. 准备工作
我们使用的 Python 库是 Selenium，使用的浏览器为 Chrome。请确保已经正确安装好 Selenium 库、Chrome 浏览器，并配置好 ChromeDriver，相关流程可以参考第 1 章的说明。
3. 了解点触验证码
TouClick 官方网站的验证码样式如图 8-19 所示：
图 8-19 验证码样式
与 12306 站点相似，不过这次是点击图片中的文字而非图片。点触验证码有很多种，它们的交互形式略有不同，但其基本原理都是类似的。
接下来，我们统一实现此类点触验证码的识别过程。
4. 识别思路
如果依靠图像识别点触验证码，则识别难度非常大。例如，12306 的识别难点有两点，第一点是文字识别，如图 8-20 所示。
图 8-20 12306 验证码
点击图中所有漏斗，“漏斗” 二字经过变形、放缩、模糊处理，如果要借助前面的 OCR 技术来识别，识别的精准度会大打折扣，甚至得不到任何结果。
第二点是图像的识别。我们需要将图像重新转化文字，可以借助各种识图接口，但识别的准确率非常低，经常会出现匹配不正确或无法匹配的情况。而且图片清晰度不够，识别难度会更大，更何况需要同时正确识别八张图片，验证才能通过。
综上所述，此种方法基本是不可行的。
我们再以 TouClick 为例，如图 8-21 所示。
图 8-21 验证码示例
我们需要从这幅图片中识别出 “植株” 二字，但是图片背景或多或少会有干扰，导致 OCR 几乎不会识别出结果。如果直接识别白色的文字不就好了吗？但是如果换一张验证码呢？文字颜色就又不同了，因此此方法是不可行的，如图 8-22 所示。
图 8-22 验证码示例
这张验证码图片的文字又变成了蓝色，而且还又有白色阴影，识别的难度又会大大增加。
这张验证码图片的文字变成了蓝色，有白色阴影，识别的难度会大大增加。
那么，此类验证码该如何识别？互联网上有很多验证码服务平台，平台 7×24 小时提供验证码识别服务，一张图片几秒就会获得识别结果，准确率可达 90% 以上。
我个人比较推荐的一个平台是超级鹰，其官网为 https://www.chaojiying.com。其提供的服务种类非常广泛，可识别的验证码类型非常多，其中就包括点触验证码。
超级鹰平台同样支持简单的图形验证码识别。如果 OCR 识别有难度，同样可以用本节介绍的方法借助此平台来识别。超级鹰平台提供了如下一些服务。
任意特殊字符：提供不定长汉字英文数字、拼音首字母、计算题、成语混合、 集装箱号等字符的识别
坐标选择识别：如复杂计算题、选择题四选一、问答题、点击相同的字、物品、动物等返回多个坐标的识别
具体如有变动以官网为准：https://www.chaojiying.com/price.html 。
这里需要处理的就是坐标多选识别的情况。我们先将验证码图片提交给平台，平台会返回识别结果在图片中的坐标位置，然后我们再解析坐标模拟点击。
下面我们就用程序来实现。
5. 注册账号
先注册超级鹰账号并申请软件 ID，注册页面链接为 https://www.chaojiying.com/user/reg/。在后台开发商中心添加软件 ID。最后充值一些题分，充值多少可以根据价格和识别量自行决定。
6. 获取 API
在官方网站下载对应的 Python API，链接为：https://www.chaojiying.com/api-14.html。此 API 是 Python 2 版本的，是用 requests 库来实现的。我们可以简单更改几个地方，即可将其修改为 Python 3 版本。
修改之后的 API 如下所示：
Copy import requests
from hashlib import md5
class Chaojiying ( object ):
def __init__ ( self , username , password , soft_id ):
self . username = username
self . password = md5 (password. encode ( 'utf-8' )). hexdigest ()
self . soft_id = soft_id
self . base_params = {
'user' : self . username ,
'pass2' : self . password ,
'softid' : self . soft_id ,
}
self . headers = {
'Connection' : 'Keep-Alive' ,
'User-Agent' : 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0)' ,
}
def post_pic ( self , im , codetype ):
"""
im: 图片字节
codetype: 题目类型 参考 http://www.chaojiying.com/price.html
"""
params = { 'codetype' : codetype ,}
params . update (self.base_params)
files = { 'userfile' : ( 'ccc.jpg' , im) }
r = requests . post ( 'http://upload.chaojiying.net/Upload/Processing.php' , data = params, files = files, headers = self.headers)
return r . json ()
def report_error ( self , im_id ):
"""im_id: 报错题目的图片 ID"""
params = { 'id' : im_id ,}
params . update (self.base_params)
r = requests . post ( 'http://upload.chaojiying.net/Upload/ReportError.php' , data = params, headers = self.headers)
return r . json () 这里定义了一个 Chaojiying 类，其构造函数接收三个参数，分别是超级鹰的用户名、密码以及软件 ID，保存以备使用。
最重要的一个方法叫作 post_pic()，它需要传入图片对象和验证码类型的代号。该方法会将图片对象和相关信息发给超级鹰的后台进行识别，然后将识别成功的 JSON 返回。
另一个方法叫作 report_error()，它是发生错误的时候的回调。如果验证码识别错误，调用此方法会返回相应的题分。
接下来，以 TouClick 的官网为例，来演示点触验证码的识别过程，链接为 http://admin.touclick.com/。
7. 初始化
首先初始化一些变量，如 WebDriver、Chaojiying 对象等，代码实现如下所示：
Copy EMAIL = 'cqc@cuiqingcai.com'
PASSWORD = ''
# 超级鹰用户名、密码、软件 ID、验证码类型
CHAOJIYING_USERNAME = 'Germey'
CHAOJIYING_PASSWORD = ''
CHAOJIYING_SOFT_ID = 893590
CHAOJIYING_KIND = 9102
class CrackTouClick ():
def __init__ ( self ):
self . url = 'http://admin.touclick.com/login.html'
self . browser = webdriver . Chrome ()
self . wait = WebDriverWait (self.browser, 20 )
self . email = EMAIL
self . password = PASSWORD
self . chaojiying = Chaojiying (CHAOJIYING_USERNAME, CHAOJIYING_PASSWORD, CHAOJIYING_SOFT_ID) 这里的账号和密码请自行修改。
8. 获取验证码
接下来的第一步就是完善相关表单，模拟点击呼出验证码，代码实现如下所示：
Copy def open ( self ):
"""
打开网页输入用户名密码
:return: None
"""
self . browser . get (self.url)
email = self . wait . until (EC. presence_of_element_located ((By.ID, 'email' )))
password = self . wait . until (EC. presence_of_element_located ((By.ID, 'password' )))
email . send_keys (self.email)
password . send_keys (self.password)
def get_touclick_button ( self ):
"""
获取初始验证按钮
:return:
"""
button = self . wait . until (EC. element_to_be_clickable ((By.CLASS_NAME, 'touclick-hod-wrap' )))
return button open() 方法负责填写表单，get_touclick_button() 方法获取验证码按钮，之后触发点击即可。
接下来，类似极验验证码图像获取一样，获取验证码图片的位置和大小，从网页截图里截取相应的验证码图片，代码实现如下所示：
Copy def get_touclick_element ( self ):
"""
获取验证图片对象
:return: 图片对象
"""
element = self . wait . until (EC. presence_of_element_located ((By.CLASS_NAME, 'touclick-pub-content' )))
return element
def get_position ( self ):
"""
获取验证码位置
:return: 验证码位置元组
"""
element = self . get_touclick_element ()
time . sleep ( 2 )
location = element . location
size = element . size
top , bottom , left , right = location [ 'y' ], location [ 'y' ] + size [ 'height' ], location [ 'x' ], location [ 'x' ] + size [ 'width' ]
return (top , bottom , left , right)
def get_screenshot ( self ):
"""
获取网页截图
:return: 截图对象
"""
screenshot = self . browser . get_screenshot_as_png ()
screenshot = Image . open ( BytesIO (screenshot))
return screenshot
def get_touclick_image ( self , name = 'captcha.png' ):
"""
获取验证码图片
:return: 图片对象
"""
top , bottom , left , right = self . get_position ()
print ( ' 验证码位置 ' , top, bottom, left, right)
screenshot = self . get_screenshot ()
captcha = screenshot . crop ((left, top, right, bottom))
return captcha get_touclick_image() 方法即为从网页截图中截取对应的验证码图片，其中验证码图片的相对位置坐标由 get_position() 方法返回得到。最后我们得到的是 Image 对象。
9. 识别验证码
调用 Chaojiying 对象的 post_pic() 方法，即可把图片发送给超级鹰后台，这里发送的图像是字节流格式，代码实现如下所示：
Copy image = self . get_touclick_image ()
bytes_array = BytesIO ()
image . save (bytes_array, format = 'PNG' )
# 识别验证码
result = self . chaojiying . post_pic (bytes_array. getvalue (), CHAOJIYING_KIND)
print (result) 运行之后，result 变量就是超级鹰后台的识别结果。可能运行需要等待几秒。
返回的结果是一个 JSON。如果识别成功，典型的返回结果如下所示：
Copy { 'err_no' : 0 , 'err_str' : 'OK' , 'pic_id' : '6002001380949200001' , 'pic_str' : '132,127|56,77' , 'md5' : '1f8e1d4bef8b11484cb1f1f34299865b' } 其中，pic_str 就是识别的文字的坐标，是以字符串形式返回的，每个坐标都以 | 分隔。接下来我们只需要将其解析，然后模拟点击，代码实现如下所示：
Copy def get_points ( self , captcha_result ):
"""
解析识别结果
:param captcha_result: 识别结果
:return: 转化后的结果
"""
groups = captcha_result . get ( 'pic_str' ). split ( '|' )
locations = [[ int (number) for number in group . split ( ',' ) ] for group in groups]
return locations
def touch_click_words ( self , locations ):
"""
点击验证图片
:param locations: 点击位置
:return: None
"""
for location in locations :
print (location)
ActionChains (self.browser). move_to_element_with_offset (self. get_touclick_element (), location[ 0 ], location[ 1 ]). click (). perform ()
time . sleep ( 1 ) 这里用 get_points() 方法将识别结果变成列表的形式。touch_click_words() 方法则通过调用 move_to_element_with_offset() 方法依次传入解析后的坐标，点击即可。
这样我们就模拟完成坐标的点选，运行效果如图 8-23 所示。
图 8-23 点选效果
最后点击提交验证的按钮，等待验证通过，再点击登录按钮即可成功登录。后续实现在此不再赘述。
这样我们就借助在线验证码平台完成了点触验证码的识别。此方法是一种通用方法，我们也可以用此方法来识别 12306 等验证码。
10. 本节代码
本节代码地址为：https://github.com/Python3WebSpider/CrackTouClick 。
11. 结语
本节我们通过在线打码平台辅助完成了验证码的识别。这种识别方法非常强大，几乎任意的验证码都可以识别。如果遇到难题，借助打码平台无疑是一个极佳的选择。
