软件测试|一文教你绕过头疼的图形验证码

前言

在我们的日常测试工作中，验证码绝对是很让我们头疼的一个东西，图形验证码，滑块验证码等场景阻碍着我们自动化测试的执行。那么，我们一直说的万能的Python，能不能帮我们解决让我们无比头疼的验证码问题呢？答案是肯定的，可以。下面我们就介绍一下Python的简单实用的识别验证码的库 ddddocr ，这个库简称带带弟弟ocr。

环境安装

ddddocr库目前支持的版本为Python3.9以下，所以版本太高的Python暂时是使用不了这个库的。

ddddocr支持Windows，Linux，Mac等系统，但是对M系列芯片的Mac电脑有限制，如下：

注：暂时不支持Macbook M1(X)，M1(X)用户需要自己编译onnxruntime才可以使用

安装命令，还是一样的pip命令安装

pip install ddddocr

因为库比较大，所以建议使用国内源安装，速度会更快一些，使用如下命令：

pip install ddddocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

图形验证码识别

我们经常遇到的图形验证码主要是纯数字，纯字母，数字字母组合，下面我们通过ddddocr库来进行逐一的识别看看是否能够准确识别这三种验证码。

1. 纯数字验证码

验证码图片如下：

代码如下：

import ddddocr                       # 导入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()              # 实例化
with open('ocr1.jpg', 'rb') as f:     # 打开图片
    img_bytes = f.read()             # 读取图片
res = ocr.classification(img_bytes)  # 识别
print(res)

运行结果如下图：

2. 纯字母验证码

验证码图片如下：

代码如下：

import ddddocr                       # 导入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()              # 实例化
with open('ocr5.png', 'rb'