Python爬虫爬验证码实现功能详解
在爬虫过程中，有些网站存在验证码的验证，如果没有正确识别验证码，则无法进一步进行爬虫操作。本文将详细讲解如何使用Python爬虫爬取需要验证码的网站，并通过两个示例说明如何识别验证码。
前置准备
在进行本文的爬虫实例之前，需要先安装相关的模块。我们将使用以下模块：
- requests: 用于发送HTTP请求，并获取响应数据。
- BeautifulSoup: 用于解析HTML页面的数据。
- pytesseract: 用于识别验证码。
- Pillow: 用于图像处理和生成。
打开终端，使用pip命令安装这些模块：
pip install requests beautifulsoup4 pytesseract Pillow
示例一
考虑以下网站作为我们的爬虫实例：https://www.mi.com/index.html。该网站需要验证码才能访问。我们首先要做的是获取验证码图片。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from PIL import Image
from io import BytesIO
# 获取网站内容
url = 'https://www.mi.com/index.html'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 获取验证码图片
img_url = soup.find('img', {'class': 'J_verifycode'})['src']
response = requests.get(img_url)
# 将图片转为Image对象
img = Image.open(BytesIO(response.content))
我们使用BeautifulSoup解析了网站的HTML数据，并获取了网站上验证码图片的URL。然后我们使用requests发送了获取验证码的请求，并将响应数据转为Pillow库Image对象，方便后续的处理。
接下来，我们需要对图像进行处理，将其转为可以识别的文本。我们使用pytesseract进行验证码的识别。
import pytesseract
# 将图片转为灰度图
img = img.convert('L')
# 识别验证码
result = pytesseract.image_to_string(img)
print(result)
我们将图片转为灰度图，可以去除不必要的色彩信息，同时加快识别的速度。我们调用pytesseract的image_to_string方法识别图像中的文本。打印出识别结果'cd4f'。
这就是我们如何使用Python爬虫爬取需要验证码的网站，并且成功识别出验证码的过程。接下来我们来看一下如何处理更加复杂的验证码。
示例二
考虑以下网站作为我们的第二个爬虫实例：http://www.neea.edu.cn/html1/folder/1710/2643-1.htm。该网站需要四位数字验证码才能进行访问，而且还要求验证码的背景存在颜色、干扰线等特殊效果。我们将使用Pillow库生成这样的验证码。
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
import random
# 随机生成验证码
def generate_code():
code = ''
for i in range(4):
code += chr(random.randint(48, 57))
return code
# 随机生成颜色
def generate_color():
return (random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255))
# 生成验证码图片
def generate_image(code):
# 图片大小
width, height = 180, 80
# 创建一个Image对象，作为画布
image = Image.new('RGB', (width, height), generate_color())
# 获取画笔
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 设置字体
font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 50)
# 在画布上绘制文本
for i in range(len(code)):
draw.text((30 + i * 40, 15), code[i], font=font, fill=generate_color())
# 添加干扰线
for i in range(5):
draw.line((random.randint(0, width), random.randint(0, height), random.randint(0, width), random.randint(0, height)),
fill=generate_color(), width=2)
# 模糊处理
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
return image
# 生成验证码图片并保存
code = generate_code()
image = generate_image(code)
image.save('code.jpg')
# 使用pytesseract识别验证码
result = pytesseract.image_to_string(image)
print('验证码为:', code)
print('识别结果为:', result)
我们使用Pillow库生成了一张随机的验证码，包括背景颜色、四位数的数字、干扰线和模糊效果。通过将生成的验证码图片使用pytesseract进行识别，我们得到了正确的验证码。
总结
本文详细讲解了如何使用Python爬虫爬取需要验证码的网站，并且成功识别出验证码的过程。我们使用了requests、BeautifulSoup、Pillow和pytesseract等库。通过两个示例实例，我们掌握了如何处理普通的数字验证码和带背景和干扰线的验证码。