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    Python 实现自动登录+点击+滑动验证功能

    还需要安装Chrome浏览器驱动,具体如何安装我就不详述了 在这里我模拟了csdn的登录过程 ** 1**.首先打开网页,用户名+密码登录,然后定位用户名输入框,和密码输入框,输入后 点击登陆 弹出验证滑动条 ps:个人觉得,这个通过用鼠标事件拖动验证条的方法同样可以适用于滑动验证码,可以把整个滑动验证码分为3-4等份,然后写个循环每次拖动1/3,基本上3-4次就能通过验证,这样就不用用网上写的那种通过获取原图 ('//*[@id="nc_1_n1z"]') # 鼠标点击滑动块不松开 ActionChains(self.browser).click_and_hold(slideblock).perform 释放资源 # self.browser.close() # 程序主入口 if __name__ == '__main__': login = Login() login.log() 总结 到此这篇关于Python 实现自动登录+点击+滑动验证的文章就介绍到这了,更多相关Python 实现自动登录+点击+滑动验证内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    Python 破解极验滑动验证码

    阅读目录 极验滑动验证码 实现 位移移动需要的基础知识 对比两张图片,找出缺口 获得图片 按照位移移动 详细代码 ---- 回到顶部 极验滑动验证码 ? 以上图片是最典型的要属于极验滑动认证了,极验官网:http://www.geetest.com/。 繁琐的认证参数与认证流程会让你蛋碎一地,我们可以用selenium驱动浏览器来解决这个问题,大致分为以下几个步骤 1、输入用户名,密码 2、点击按钮验证,弹出没有缺口的图 3、获得没有缺口的图片 4、点击滑动按钮 ,弹出有缺口的图 5、获得有缺口的图片 6、对比两张图片,找出缺口,即滑动的位移 7、按照人的行为行为习惯,把总位移切成一段段小的位移 8、按照位移移动 9、完成登录 回到顶部 实现 位移移动需要的基础知识 位移移动的代码实现 def get_track(distance): ''' 拿到移动轨迹,模仿人的滑动行为,先匀加速后匀减速 匀变速运动基本公式: ①v=v0+at

    1.2K31

    Python实现图片滑动式验证识别

    滑动式验证码现在使用越来越广泛了,关于怎么攻克的文章之前看到的不多,这篇提供了一个思路。 目前最常见的一种形式就是"滑动拼图式" 2 内容概述 关于滑动式验证,最早由国内某网络安全公司首次提出的行为式验证,以滑动拼图解锁的方式呈现在世人面前。 由于研究的实验对象实在是太简单,所以本文涉及的一些图像学的知识也不难,基本上python的初级选手就可以跑通本程序。仅供大家学习学习。 3 研究对象 某小站点上由小厂商提供的"滑动式验证": ? 使用python写一个简单的爬虫自动化脚本,将此网站上的验证码资源多请求几次,并保存到本地,观查图片特点。 ? 一般情况下,这一步是必须的,多下载一些图片,很多规律是可以一眼看出的。 实现图片滑动式验证识别方法,希望对大家有所帮助!

    1.3K61

    android m 滑动解锁,滑动解锁Slideunlock

    滑动解锁(Slideunlock)在之前的塞班机上可谓光茫四射,惹得一身荣耀,如今登入android市场,依然备受关注,多种解锁截屏法方式,满足不同人的需求。 软件介绍 滑动解锁(Slideunlock),一款仿Iphone又超越Iphone解锁和加锁的实用软件,华丽百变的UI,多种感应器加锁解锁功能,是您可以做到无需触碰手机即可轻松完成加锁或解锁操作。 更新说明 1.修改了图标,细化了滑动界面。 2.增加了解锁震动反馈。 3.增加了解锁提示字体颜色设置。 4.10秒钟不解锁自动锁屏。 功能介绍 1.一键加锁浮动按钮。 3.重力加速感应器翻转手机加锁,在约两秒钟内将手机翻转屏幕朝下再朝上翻转完成加解锁操作 4.仿iPhone滑动解锁,也可以启用系统屏幕锁,只是用本软件感应器和浮动按钮加锁,皮肤包是下一步开发的重点,目前暂时只集成一款常规皮肤 关闭方法:“系统设定->位置和安全->选择设备管理器”从中取消滑动解锁对应勾选(这个应该算是个玩android的小常识吧!)

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    微管滑动模型动画_滑动平均序列

    因为本人是自学深度学习的,有什么说的不对的地方望大神指出 指数加权平均算法的原理 TensorFlow中的滑动平均模型使用的是滑动平均(Moving Average)算法,又称为指数加权移动平均算法(exponenentially 然后说一下这个滑动平均模型和深度学习有什么关系:通常来说,我们的数据也会像上面的温度一样,具有不同的值,如果使用滑动平均模型,就可以使得整体数据变得更加平滑——这意味着数据的噪音会更少,而且不会出现异常值 滑动平均模型的代码实现 看到这里你应该大概了解了滑动平均模型和偏差修正到底是怎么回事了,接下来把这个想法对应到TensorFlow的代码中。 ,步骤如下: 1、定义训练轮数step 2、然后定义滑动平均的类 3、给这个类指定需要用到滑动平均模型的变量(w和b) 4、执行操作,把变量变为指数加权平均值 # 1、定义训练的轮数 ) # 2、给定滑动衰减率和训练轮数,初始化滑动平均类 # 定训练轮数的变量可以加快训练前期的迭代速度 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage

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