Python使用PIL库实现验证码图片的方法
本文实例讲述了Python使用PIL库实现验证码图片的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
现在的网页中,为了防止机器人提交表单,图片验证码是很常见的应对手段之一。这里就不详细介绍了,相信大家都遇到过。
现在就给出用Python的PIL库实现验证码图片的代码。代码中有详细注释。
#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import random from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter _letter_cases = "abcdefghjkmnpqrstuvwxy" # 小写字母,去除可能干扰的i,l,o,z _upper_cases = _letter_cases.upper() # 大写字母 _numbers = ''.join(map(str, range(3, 10))) # 数字 init_chars = ''.join((_letter_cases, _upper_cases, _numbers)) def create_validate_code(size=(120, 30), chars=init_chars, img_type="GIF", mode="RGB", bg_color=(255, 255, 255), fg_color=(0, 0, 255), font_size=18, font_type="ae_AlArabiya.ttf", length=4, draw_lines=True, n_line=(1, 2), draw_points=True, point_chance = 2): ''' @todo: 生成验证码图片 @param size: 图片的大小,格式(宽,高),默认为(120, 30) @param chars: 允许的字符集合,格式字符串 @param img_type: 图片保存的格式,默认为GIF,可选的为GIF,JPEG,TIFF,PNG @param mode: 图片模式,默认为RGB @param bg_color: 背景颜色,默认为白色 @param fg_color: 前景色,验证码字符颜色,默认为蓝色#0000FF @param font_size: 验证码字体大小 @param font_type: 验证码字体,默认为 ae_AlArabiya.ttf @param length: 验证码字符个数 @param draw_lines: 是否划干扰线 @param n_lines: 干扰线的条数范围,格式元组,默认为(1, 2),只有draw_lines为True时有效 @param draw_points: 是否画干扰点 @param point_chance: 干扰点出现的概率,大小范围[0, 100] @return: [0]: PIL Image实例 @return: [1]: 验证码图片中的字符串 ''' width, height = size # 宽, 高 img = Image.new(mode, size, bg_color) # 创建图形 draw = ImageDraw.Draw(img) # 创建画笔 def get_chars(): '''生成给定长度的字符串,返回列表格式''' return random.sample(chars, length) def create_lines(): '''绘制干扰线''' line_num = random.randint(*n_line) # 干扰线条数 for i in range(line_num): # 起始点 begin = (random.randint(0, size[0]), random.randint(0, size[1])) #结束点 end = (random.randint(0, size[0]), random.randint(0, size[1])) draw.line([begin, end], fill=(0, 0, 0)) def create_points(): '''绘制干扰点''' chance = min(100, max(0, int(point_chance))) # 大小限制在[0, 100] for w in xrange(width): for h in xrange(height): tmp = random.randint(0, 100) if tmp > 100 - chance: draw.point((w, h), fill=(0, 0, 0)) def create_strs(): '''绘制验证码字符''' c_chars = get_chars() strs = ' %s ' % ' '.join(c_chars) # 每个字符前后以空格隔开 font = ImageFont.truetype(font_type, font_size) font_width, font_height = font.getsize(strs) draw.text(((width - font_width) / 3, (height - font_height) / 3), strs, font=font, fill=fg_color) return ''.join(c_chars) if draw_lines: create_lines() if draw_points: create_points() strs = create_strs() # 图形扭曲参数 params = [1 - float(random.randint(1, 2)) / 100, 0, 0, 0, 1 - float(random.randint(1, 10)) / 100, float(random.randint(1, 2)) / 500, 0.001, float(random.randint(1, 2)) / 500 ] img = img.transform(size, Image.PERSPECTIVE, params) # 创建扭曲 img = img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE) # 滤镜,边界加强(阈值更大) return img, strs if __name__ == "__main__": code_img = create_validate_code() code_img.save("validate.gif", "GIF")
最后结果返回一个元组,第一个返回值是Image类的实例,第二个参数是图片中的字符串(比较是否正确的作用)。
最后结果返回一个元组,第一个返回值是Image类的实例,第二个参数是图片中的字符串(比较是否正确的作用)。
需要提醒的是,如果在生成ImageFont.truetype实例的时候抛出IOError异常,有可能是运行代码的电脑没有包含指定的字体,需要下载安装。
生成的验证码图片效果:
这时候,细心的同学可能要问,如果每次生成验证码,都要先保存生成的图片,再显示到页面。这么做让人太不能接受了。这个时候,我们需要使用python内置的StringIO模块,它有着类似file对象的行为,但是它操作的是内存文件。于是,我们可以这么写代码:
try: import cStringIO as StringIO except ImportError: import StringIO mstream = StringIO.StringIO() img = create_validate_code()[0] img.save(mstream, "GIF")
这样,我们需要输出的图片的时候只要使用“mstream.getvalue()”即可。比如在Django里,我们首先定义这样的url:
from django.conf.urls.defaults import * urlpatterns = patterns('example.views', url(r'^validate/$', 'validate', name='validate'), )
在views中,我们把正确的字符串保存在session中,这样当用户提交表单的时候,就可以和session中的正确字符串进行比较。
from django.shortcuts import HttpResponse from validate import create_validate_code def validate(request): mstream = StringIO.StringIO() validate_code = create_validate_code() img = validate_code[0] img.save(mstream, "GIF") request.session['validate'] = validate_code[1] return HttpResponse(mstream.getvalue(), "image/gif")
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。
