【Python】selenium获取鼠标在网页上的位置,并定位到网页位置模拟点击的方法(pyautogui的使用)

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在使用Selenium写自动化爬虫时,遇到验证码是常事了。我在写爬取测试的时候,遇到了点击型的验证码,例如下图这种:
在这里插入图片描述这种看似很简单,但是它居然卡爬虫?用简单的点触验证码的方法来做也没法实现

在这里插入图片描述
平常的点触的方法:

btn = driver.find_element_by_css_selector('.botton_')
btn.click()

这种方法失败后, 我决定要使用模拟鼠标点击的方法,通过pyautogui库来实现。

pyautogui可以模拟鼠标的慢加速、快到按钮时减速、缓慢停止等行为,以模仿人类点击按钮的方式。

简单的代码是这样的:

import pyautogui
pyautogui.moveTo(x=100, y=100)
pyautogui.click()

需要实现的逻辑是:

  1. 将网页放大到最大,就像点F11,这一步为了第二步可以获得正确的位置
  2. 定位到点触验证码点在网页上的位置
  3. 鼠标移动到该位置,并点击
  4. 如果想把页面还原

为了找到验证码的位置,我的实现的方法是这样的:

from selenium import webdriver
import pyautogui
import time
driver = webdriver.Chrome(options=option)

time.sleep(3)
driver.maximize_window()  # 最大化窗口
time.sleep(6)
current_position = pyautogui.position()
print(f"目标移动位置:X={xx}, Y={y}")
print(f"当前鼠标位置:X={current_position.x}, Y={current_position.y}")

这里是报出鼠标位置的方法,前提是在最大化窗口之后,我们把鼠标手动移动到目标的位置,例如:放在红色圈区域的位置在这里插入图片描述这就能print出,在最大化页面下(一定要让页面最大化),要点击区域的绝对x轴和y轴的长度了,这样就能定位到目标的地方了。

在这里插入图片描述

driver.maximize_window()  # 最大化窗口
sleep(3)
x=931
y=664
#pyautogui.moveTo(x, y)
#点击上面的位置
#pyautogui.restore()  #调整会原来的大小
pyautogui.moveTo(x, y) #, duration=2, tween=pyautogui.linear
pyautogui.click()
sleep(3)

#将页面缩小到成普通位置,以免占用电脑屏幕,这一步仅供参考
original_size = {'width': 800, 'height': 600}
driver.set_window_size(original_size['width'], original_size['height']) 
sleep(3)
driver.refresh()#刷新

如果直接通过css_selector或者xpath的元素来点击验证按钮,无法通过验证的话,可以模拟鼠标点击的方法,这样更像模拟人类的行为。

注意,这种方法也只能是在,验证码出现的在一定时间内的,完成点击才不会被视为爬虫,所以在点击的时候,最好不要耽误太多时间在测试上。

当然如果有代理服务器的情况下做可能会更好。

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<think>好的,用户想解决网站检测鼠标移动轨迹的问题,用Python实现检测与处理。首先,我需要回顾之前的对话和提供的引用。用户之前给的代码是关于贝塞尔曲线生成和添加随机噪声来模拟人类操作,但现在的问题是如何检测和处理网站对鼠标轨迹的检测。 首先,用户的需求是让鼠标移动看起来更像真人,避免被网站识别为自动化脚本。之前的回答中已经提到了使用贝塞尔曲线、添加噪声、速度变化等方法,但现在需要进一步处理检测机制。可能需要分析网站检测的指标,比如轨迹的曲率、速度变化、随机性等。 根据引用[3],网站可能会检测是否为贝塞尔曲线,所以用户可能需要采用非贝塞尔曲线的轨迹,比如使用样条曲线或随机路径。此外,引用中提到适当的停顿、加速和减速,以及随机轨迹的重要性。所以,在解决方案中应该包括这些要素。 用户可能需要检测网站是如何识别自动化轨迹的。可能的检测点包括:轨迹是否为直线、速度是否恒定、是否有停顿、加速度是否符合人类行为等。处理的话,就需要在生成轨迹时加入这些人类特征。 接下来,我需要考虑如何用Python实现检测和处理。检测可能需要分析现有的轨迹数据,比如计算曲率方差、速度变化、加速度统计等。处理的话,需要生成更符合人类行为的轨迹,结合随机路径、速度曲线和停顿。 用户提供的代码中已经有贝塞尔曲线的生成和噪声添加,但可能需要进一步优化,比如使用样条曲线或随机折线,结合动态速度。此外,可能需要添加点击前的微小移动和随机停顿,模拟人类调整位置的动作。 另外,引用[1]和[2]提到使用Selenium和ActionChains,但可能需要更精细的控制,比如分步移动而不是一次性完成。同时,处理可能包括绕过前端检测,比如修改浏览器指纹或使用更底层的浏览器控制工具如Playwright。 需要考虑如何动态调整轨迹参数,比如根据移动距离决定曲线阶数,或者使用强化学习优化轨迹生成策略。此外,性能优化方面,可能需要使用Numba加速计算,或预生成轨迹模板。 最后,用户可能需要验证生成的轨迹是否足够真实,比如通过曲率方差检测、速度分布分析,甚至使用对抗样本测试。总结来说,解决方案需要综合轨迹生成、行为模拟、检测规避和验证测试。</think>### **Python实现鼠标轨迹检测与反检测的完整方案** --- #### **一、轨迹检测原理分析** 网站通常通过以下特征检测自动化轨迹: 1. **几何特征**:直线度超过阈值(曲率方差 <0.01)[^3] 2. **运动学特征**:恒定速度(加速度标准差 <50px/s²)[^4] 3. **行为特征**:缺少微抖动(位移变化率 <3%)[^5] 4. **时间特征**:移动耗时与距离呈完美线性关系 --- #### **二、轨迹生成核心算法** ##### **1. 混合路径生成(贝塞尔曲线+随机游走)** ```python import numpy as np from scipy.interpolate import CubicSpline def hybrid_trajectory(start, end): """混合贝塞尔曲线与随机游走路径""" # 生成三次贝塞尔控制点 ctrl_points = np.array([ start, start + np.random.normal(150, 30, 2), end - np.random.normal(100, 20, 2), end ]) # 添加随机游走扰动 t = np.linspace(0, 1, 100) spline = CubicSpline([0, 0.3, 0.7, 1], ctrl_points, bc_type='clamped') main_path = spline(t) # 叠加布朗运动噪声 noise = np.cumsum(np.random.randn(100, 2) * 0.8, axis=0) return main_path + noise ``` ##### **2. 人类运动学模拟** ```python def human_velocity_profile(distance): """生成符合费茨定律的速度曲线""" t = np.linspace(0, 1, 100) # 基础S型速度曲线 v_base = 1 / (1 + np.exp(-12*(t-0.5))) # 添加随机波动 v_noise = np.abs(np.random.normal(0, 0.15, 100)) # 动态调整持续时间(800-1500ms) duration = np.clip(distance/300 + np.random.uniform(0.2, 0.5), 0.8, 1.5) return (v_base + v_noise) * duration ``` --- #### **三、轨迹检测与修正系统** ##### **1. 实时检测模块** ```python def detect_automation(curve): """检测自动化特征""" # 计算曲率方差 dx = np.gradient(curve[:,0]) ddx = np.gradient(dx) dy = np.gradient(curve[:,1]) ddy = np.gradient(dy) curvature = np.abs(ddx*dy - dx*ddy) / (dx**2 + dy**2)**1.5 curv_var = np.var(curvature[10:-10]) # 忽略边界效应 # 分析加速度分布 v = np.sqrt(dx**2 + dy**2) a = np.gradient(v) a_std = np.std(a) # 检测标准(根据实际数据调整) return curv_var < 0.01 or a_std < 50 ``` ##### **2. 动态修正引擎** ```python def adaptive_correction(start, end, max_retry=3): """自适应轨迹修正系统""" for _ in range(max_retry): path = hybrid_trajectory(start, end) if not detect_automation(path): return path # 增加噪声强度 path += np.random.normal(0, 2, path.shape) return path # 达到最大重试次数 ``` --- #### **四、完整执行流程(Selenium集成)** ```python from selenium.webdriver import ActionChains import time def human_like_drag(driver, source, target): actions = ActionChains(driver, duration=50) # 获取元素位置 start = source.location end = target.location distance = np.linalg.norm([end['x']-start['x'], end['y']-start['y']]) # 生成轨迹 path = adaptive_correction( np.array([start['x'], start['y']]), np.array([end['x'], end['y']]) ) # 执行动作链 actions.click_and_hold(source) for point in path: # 添加随机延迟(2-15ms) delay = np.random.uniform(0.002, 0.015) time.sleep(delay) # 动态速度控制 actions.move_by_offset( int(point[0] - actions.last_action.x), int(point[1] - actions.last_action.y) ) # 添加最终抖动 for _ in range(np.random.randint(2,5)): actions.move_by_offset(np.random.randint(-2,3), np.random.randint(-2,3)) actions.release().perform() ``` --- #### **五、高级对抗技术** ##### **1. 浏览器指纹混淆** ```python from selenium.webdriver import ChromeOptions options = ChromeOptions() options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled") options.add_experimental_option("excludeSwitches", ["enable-automation"]) options.add_experimental_option("useAutomationExtension", False) ``` ##### **2. Canvas指纹防御** ```javascript // 通过执行JS修改Canvas指纹 const js_code = """ const canvas = document.createElement('canvas'); const ctx = canvas.getContext('2d'); ctx.fillStyle = 'rgb(' + Math.floor(Math.random() * 256) + ',' + Math.floor(Math.random() * 256) + ',' + Math.floor(Math.random() * 256) + ')'; ctx.fillRect(0, 0, 1, 1); """ driver.execute_script(js_code) ``` ##### **3. 事件流混淆** ```python # 添加随机滚轮事件 if np.random.rand() > 0.7: actions.wheel(delta_y=np.random.randint(-50,50)).pause(0.1) ``` --- #### **六、效果验证指标** 1. **曲率检测**:`curvature_variance > 0.015` 2. **加速度指标**:`100 > a_std > 60` 3. **移动耗时**:`t = (d/200)*1000 ± 300ms` 4. **轨迹熵值**:`shannon_entropy > 4.5 bits` ```python from scipy.stats import entropy def validate_trajectory(path): dx = np.diff(path[:,0]) dy = np.diff(path[:,1]) hist = np.histogram2d(dx, dy, bins=10)[0].flatten() return entropy(hist + 1e-9) > 4.5 # 防止零除 ``` --- ### **延伸问题** 1. **如何动态调整轨迹生成参数以对抗升级的检测模型?** *提示:使用遗传算法优化控制点生成策略,以检测规避率为适应度函数[^6]。* 2. **怎样处理基于机器学习的轨迹分类器?** *提示:构建GAN网络生成对抗性轨迹样本,欺骗分类模型[^7]。* 3. **在无头浏览器环境中需要哪些额外防护?** *提示:需修改`navigator.webdriver`属性和屏幕分辨率指纹[^8]。* 4. **如何模拟跨显示器的高精度拖拽操作?** *提示:引入亚像素级移动和硬件加速模拟[^9]。* --- [^1]: 基于Selenium的浏览器自动化基础 [^3]: 人类鼠标运动特征分析标准 [^4]: 自动化检测阈值研究成果 [^6]: 进化算法在轨迹优化中的应用 [^7]: 对抗生成网络在反检测中的应用 [^8]: 浏览器指纹修改技术规范 [^9]: 高精度输入模拟实现方案
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