关于某东的登录
关于这个网站的登录，百度谷歌一大推。然后呢，我就都试了一番。最后发现只有扫码登录最靠谱。
第一种：直接请求
第二种：selenium 模拟登录 (第二篇文章)
第三种：扫码登录 （第三篇文章）
第一种：直接请求
点击登录会发送请求，参数看上图
实际提交的参数， 看下图，图中圈出来的基本都是可以找到的，就在请求的 HTML 中。
而 fp 参数和 eid 参数实际是固定的。所以可以直接写死。看到了一个 pubKey ,我觉得看到这个玩意基本都能猜到这是一个 RSA 加密了，加密的就是 密码了，
然后还有一个 seqSid 参数 和 一个 authcode 参数
seqSid 参数是个接口返回的响应内容，全局搜索 _jdtdmap_sessionId 就会找到这个接口。
authcode 这个参数就是滑动之后生成的参数，也是最恶心的一个参数。
authcode 参数来源：
请求 URL：
参数：
响应：validate 就是 authcode
这个请求参数中实际只有 d 参数是最重要的，其他的就比较简单了。
c: 是获取验证码图片时返回的 challenge 参数。 slide/g.html
bg 和 patch 就分别是背景图和缺口形状的图片
识别这个距离的代码，是从网上复制的，忘了是从哪里来的了。
def test_demo_cv2(self): """ 得到缺口位置 :return: """ block = cv2.imread("bg.jpg", 0) template = cv2.imread("patch.jpg", 0) w, h = template.shape[::-1] # 二值化后的图片名称 blockName = "block.jpg" templateName = "template.jpg" # 将二值化后的图片进行保存 cv2.imwrite(blockName, block) cv2.imwrite(templateName, template) block = cv2.imread(blockName) block = cv2.cvtColor(block, cv2.COLOR_RGB2GRAY) block = abs(255 - block) cv2.imwrite(blockName, block) block = cv2.imread(blockName) template = cv2.imread(templateName) # 获取偏移量 result = cv2.matchTemplate(block, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 查找block在template中的位置，返回result是一个矩阵，是每个点的匹配结果 x, y = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape) cv2.rectangle(block, (y, x), (y + w, x + h), (7, 249, 151), 2) cv2.imshow('block', block) cv2.waitKey(0) print("x方向的偏移", int(y * 0.4 + 18), 'x:', x, 'y:', y) return y但是有时候不准确。
w: 验证码的宽，固定 280
appID: 固定值
product：固定值
scene: 固定值
e: 固定值
s: 全局搜索 _jdtdmap_sessionId
都是页面中值。
最后说一下 d , d 的位置：在 slide.js 中，名字中间有版本号，没写
g 的值
这也就是轨迹了列表了，对轨迹列表进行加密生成了 d 参数
轨迹列表的特点：
第一组，坐标 x 是固定的
最后一组 x - 第一组的 x = 滑动的距离
y 的值变化很小
生成轨迹的方法很多，但是好像能百度到的都没有什么用了。
生成轨迹列表后，传递参数到加密的函数中，返回加密的参数 d
加密的函数位置：
复制出来，稍微改一下就可以使用 python 直接执行了，我用的是 execjs.
基本到这里就结束了。
但是，我生成的轨迹基本没用，通过不了，百度了好多也没用。
本文分享自 Python爬虫scrapy 微信公众号，前往查看
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