基于pyppeteer 破解极验滑块验证码

        本文章主要介绍 如何使用pyppeteer破解滑块验证码，主要分为3个步骤：

1.下载滑块验证码的原图和缺口图片。

2.计算缺口偏移量

3.模拟滑块滑动，并处理结果

        首先这次的目标网站是国家企业标准网：http://www.qybz.org.cn/standardProduct/toAdvancedResult.do（该网站已经改变，滑块处理逻辑还是通用）

这个网站打开的时候就有一个滑块验证码需要点击，首先是获取原图和缺口图

import asyncio
import base64

import random
import time

from parsel import Selector
from PIL import Image, ImageChops
import matplotlib.pyplot as plt
from pyppeteer import launch


async def get_pic(page):
    '''获取图片  '''
    fulljs = """
                () => { return document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].toDataURL("image/png") }
                """
    fadejs = """
                () => {  return document.getElementsByClassName("geetest_canvas_bg geetest_absolute")[0].toDataURL("image/png")}
                """
    full_img = await page.evaluate(fulljs)
    await get_decode_image(filename="./img/fullbg.png", data=full_img)
    await asyncio.sleep(0.1)
    fade_img = await page.evaluate(fadejs)
    await get_decode_image(filename="./img/fadebg.png", data=fade_img)

async def get_decode_image(filename, data):
    _, img = data.split(",")
    img = base64.b64decode(img)
    with open(filename, "wb") as f:
        f.write(img)

图片样例：

接下来就是计算缺口的距离：

async def compute_gap(img1, img2):
    plt.cla()
    img1 = Image.open(img1)
    img2 = Image.open(img2