selenium滑块解锁实现的研究
滑块解锁
该问题主要源于各个平台的登录验证或者针对爬虫或selenium的一种防范手段。由于各个网站的防爬技术的提高，常规selenium似乎无法通过滑块验证，以下提供普遍的滑块验证思路，以供参考：
- 获取滑块本身的元素以及滑块所在长条的元素
- 根据滑块元素的
size和所在矩形元素的size便能得到滑块的偏移量 - 使用
selenium库中的actionChains中的click_and_hole和move_by_offset来控制滑块行动
根据滑块本身的大小以及承载滑块的div的大小来获取偏移量offx
slide1_back = self.find_ele_is_presence(_slide1_back_locate)
slide1_span = self.find_ele_is_presence(_slide1_span_locate)
获取滑块的起始坐标location
start_location = slide1_span.location
# 获取滑块所在长条的长宽大小
background_size = slide1_back.size
4.滑块的滑动范围[开始位置的横坐标减去滑片的宽度],由于是平移所以纵坐标没有变化
x_location = background_size["width"] - start_location["x"]
y_location = start_location["y"]
- 然后通过对滑动轨迹：即一定时间内滑动的偏移量的变化，来模拟真人操作，试图通过检测
def ease_out_quad(x):
return 1 - (1 - x) * (1 - x)
def ease_out_quart(x):
return 1 - pow(1 - x, 4)
def ease_out_expo(x):
if x == 1:
return 1
else:
return 1 - pow(2, -10 * x)
def get_tracks(distance, seconds):
"""
:param distance: offset
:param seconds: 拉动时间
:return:
"""
tracks = [0]
offsets = [0]
# print("np_value:", np.arange(0.0, seconds, 0.1))
for t in np.arange(0.0, seconds, 0.1):
offset = round(ease_out_quart(t / seconds) * distance)
tracks.append(offset - offsets[-1])
offsets.append(offset)
return offsets, tracks
结论
遗憾的是，有些网站的滑块检测条件极为苛刻又难以捉摸，即使使用了随机暂停，加速度变化等操作来模拟真人滑动，还是无法通过检测。疑似要通过人工智能的方式来解决。
浏览器页面滚动
使用JS进行滚动
因为一般滚动条都不作为单独的元件出现，而是附庸在某个div或table上，当这些元件展示内容过多时便会自动出现滚动条，所以难以通过selenium定位然后actionChains调用方法进行拖拽的方式控制页面滚动，需要通过JS来完成对滚动条的操作。
常见JS
- 针对整个页面进行滚动
def test_scroll_to():
chromeOptions = webdriver.ChromeOptions()
chromeOptions.add_argument('--start-maximized')
driver = webdriver.Chrome(chromeOptions)
driver.get('https://www.jd.com/')
n=1
while True:
# driver.execute_script(f"document.body.scrollTop = {100*n};")
driver.execute_script(f"window.scrollTo({(n-1)*50}, {n*50})")
n+=1
- 针对单个元素的内嵌滚动条进行滚动
document.querySelector('.page-content').scrollTo(0,300)
document.querySelector('.ant-table-content').scrollTo(-100,0)
通过定位到存在内嵌滚动条的元件，然后使用scrollTo(x,y)进行滚动。
