


Verwenden Sie Python- und WebDriver-Erweiterungen, um Bestätigungscodes auf Webseiten automatisch zu verarbeiten
Verwenden Sie Python- und WebDriver-Erweiterungen, um Bestätigungscodes auf Webseiten automatisch zu verarbeiten.
Wenn wir die Verarbeitung von Webseiten automatisieren, stellen Bestätigungscodes oft ein sehr schwieriges Problem dar. Herkömmliche Methoden zur Verarbeitung von Bestätigungscodes umfassen die manuelle Eingabe oder die Verwendung von Diensten zur Erkennung von Bestätigungscodes von Drittanbietern. Diese Methoden sind jedoch unpraktisch. In diesem Artikel verwenden wir die Python- und WebDriver-Technologie, um Bestätigungscodes auf Webseiten automatisch zu verarbeiten.
Zuerst müssen wir Python und WebDriver installieren. Python ist eine beliebte Skriptsprache mit leistungsstarken Textverarbeitungs- und Netzwerkfunktionen. WebDriver ist ein Tool für automatisierte Tests, das das Browserverhalten steuert.
Als nächstes werden wir die Selenium-Bibliothek in Python verwenden, um WebDriver zu betreiben. Zuerst müssen wir die Selenium-Bibliothek importieren:
from selenium import webdriver
Dann können wir unseren Lieblingsbrowser auswählen, um WebDriver zu instanziieren. Hier ist der Chrome-Browser als Beispiel:
driver = webdriver.Chrome()
Als nächstes müssen wir auf eine Webseite zugreifen, die einen Bestätigungscode erfordert, und das Element des Bestätigungscodes finden. Wir können die von WebDriver bereitgestellte Elementpositionierungsmethode verwenden, um das Bestätigungscodeelement zu finden.
captcha_element = driver.find_element_by_id("captcha")
Dann können wir das Bild des Bestätigungscodes über die Screenshot-Funktion lokal speichern. WebDriver stellt eine save_screenshot()
-Methode zur Implementierung dieser Funktion bereit. save_screenshot()
方法来实现这个功能。
driver.save_screenshot("screenshot.png")
接下来,我们可以使用第三方库PIL来处理图像。我们可以通过PIL的Image模块打开截屏的图像,并利用验证码的元素坐标进行裁剪。
from PIL import Image screenshot = Image.open("screenshot.png") captcha_image = screenshot.crop((x, y, width + x, height + y))
然后,我们可以使用PIL的图像处理功能,例如将图像转换为灰度图。
captcha_image = captcha_image.convert('L')
现在,我们可以使用第三方库tesseract来识别验证码。tesseract是一个开源的OCR引擎,可以用于图像文字识别。
首先,我们需要安装tesseract,并将其配置到环境变量中。然后,在Python代码中,我们可以使用pytesseract库来调用tesseract。
import pytesseract text = pytesseract.image_to_string(captcha_image)
最后,我们可以将识别的验证码填入到网页的相应输入框中。我们可以继续使用WebDriver提供的元素定位方法来找到输入框,并使用其send_keys()
input_element = driver.find_element_by_id("captcha-input") input_element.send_keys(text)
from selenium import webdriver from PIL import Image import pytesseract # 实例化WebDriver driver = webdriver.Chrome() # 访问网页并找到验证码元素 captcha_element = driver.find_element_by_id("captcha") # 截屏保存验证码图像 driver.save_screenshot("screenshot.png") # 打开截屏的图像,并裁剪出验证码图像 screenshot = Image.open("screenshot.png") captcha_image = screenshot.crop((x, y, width + x, height + y)) # 图像处理,转换为灰度图 captcha_image = captcha_image.convert('L') # 使用tesseract识别验证码 text = pytesseract.image_to_string(captcha_image) # 填写验证码 input_element = driver.find_element_by_id("captcha-input") input_element.send_keys(text)
rrreee
Jetzt können wir die Drittanbieter-Bibliothek Tesseract verwenden, um den Bestätigungscode zu erkennen. Tesseract ist eine Open-Source-OCR-Engine, die zur Bildtexterkennung verwendet werden kann. Zuerst müssen wir Tesseract installieren und in Umgebungsvariablen konfigurieren. Dann können wir im Python-Code die Pytesseract-Bibliothek verwenden, um Tesseract aufzurufen. 🎜rrreee🎜Abschließend können wir den erkannten Verifizierungscode in das entsprechende Eingabefeld auf der Webseite eingeben. Wir können weiterhin die von WebDriver bereitgestellte Elementpositionierungsmethode verwenden, um das Eingabefeld zu finden, und die Methodesend_keys()
verwenden, um den Bestätigungscode einzugeben. 🎜rrreee🎜Bisher haben wir die Funktion zur automatischen Verarbeitung von Bestätigungscodes auf Webseiten mithilfe von Python- und WebDriver-Erweiterungen implementiert. Das vollständige Codebeispiel lautet wie folgt: 🎜rrreee🎜Es ist zu beachten, dass die Bilderkennung und die Positionierung von Verifizierungscodeelementen bestimmte Debugging- und Testarbeiten erfordern. Wenn die Schwierigkeit des CAPTCHAs hoch ist, sollten Sie andere Ansätze in Betracht ziehen, z. B. die Verwendung von maschinellen Lern- oder Deep-Learning-Modellen zur Identifizierung des CAPTCHAs. 🎜🎜Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung von Python- und WebDriver-Erweiterungen zur automatischen Verarbeitung von Bestätigungscodes auf Webseiten eine sehr anspruchsvolle Aufgabe ist. Durch eine angemessene Auswahl von Methoden und Tools können wir jedoch die Verarbeitung von Bestätigungscodes auf Webseiten effektiv automatisieren und die Effizienz und Genauigkeit der automatisierten Verarbeitung verbessern. Ich hoffe, dass der Inhalt dieses Artikels für alle hilfreich sein wird. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden Sie Python- und WebDriver-Erweiterungen, um Bestätigungscodes auf Webseiten automatisch zu verarbeiten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort
