#向锁定的element元素输入111值
element.click()
#点击该元素
如果遇到同一CLASSBNAME有两个元素
可以使用
element = driver.find_elements(By.CLASSNAME)[1]
这样的方式锁定第二个元素位置 注意：element后面有个s
def login(driver,uname,pwd):
“”"
某系统登录框输入手机号和密码，并点击成功
“”"
driver.get(“https://user.xxxx.com/user/ut=1&style=1#/pages/white-hat/login/login”)
等待页面加载完成,设置超时停止加载
try:
driver.set_page_load_timeout(10)
except:
pass
点击同意按钮
ty = driver.find_element(By.XPATH,“/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/form/div[3]/label/span[1]/span”)
ty.click()
#输入手机号
phone = driver.find_element(By.XPATH,“/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/form/div[1]/div/div[2]/input”)
phone.send_keys(uname)
#输入密码
passwd = driver.find_element(By.XPATH,“/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/form/div[2]/div/div[2]/input”)
passwd.send_keys(pwd)
#点击登录
dl = driver.find_element(By.XPATH,“/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/form/div[4]/div/button”)
dl.click()
接下来silder_imgs函数主要是提取出滑动模块的三个图片，主要是为了计算移动距离而准备
def slider_imgs(driver):
“”"
保存每次滑动验证码的三个图片
“”"
#定位背景图元素的位置
active = True
while active:
try:
time.sleep(1)
img_element = driver.find_element(By.XPATH,“/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas[1]”)
hk_element = driver.find_element(By.XPATH,“/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas[2]”)
yt_element = driver.find_element(By.XPATH,“/html/body/div[2]/div[2]/div[6]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/canvas”)
active = False
except:
continue
执行js 获取改元素的data:url
img_data_b64 = driver.execute_script(“return arguments[0].toDataURL(‘image/png’).substring(22);”,img_element)
hk_data_b64 = driver.execute_script(“return arguments[0].toDataURL(‘image/png’).substring(22);”,hk_element)
yt_data_b64 = driver.execute_script(“return arguments[0].toDataURL(‘image/png’).substring(22);”,yt_element)
#解码
img_data = base64.b64decode(img_data_b64)
hk_data = base64.b64decode(hk_data_b64)
yt_data = base64.b64decode(yt_data_b64)
#以二进制保存
with open(“./imgs/bg.png”,“wb”) as f:
f.write(img_data)
#print(“[]滑块验证码背景图已保存")
with open(“./imgs/hk.png”,“wb”) as f:
f.write(hk_data)
#print("[]滑块验证码滑块图片已保存”)
with open(“./imgs/yt.png”,“wb”) as f:
f.write(yt_data)
#print(“[]滑块验证码原图已保存")
print("[]保存滑动验证码成功”)
提取出来如下图所示，(hk_jg.png是下一个模块处理后的结果，不用管)
计算距离的主要需要图片就是通过hk.png处理后的hk_jg.png和bg.png两个图片
接下来处理hk.png为hk_jg.png
直接传入hk.png这种图片的路径，可以实现将带有白框的图片截取成只有图片的最小方框，例如：
这么多白框的图片变成下图这种
代码实现如下所示
def hk_chuli(hk_img):
“”"
处理滑块图片
:return:
“”"
image = Image.open(hk_img) # 打开tiff图像
ImageArray = np.array(image)
row = ImageArray.shape[0]
col = ImageArray.shape[1]
先计算所有图片的裁剪范围，然后再统一裁剪并输出图片
x_left = row
x_top = col
x_right = 0
x_bottom = 0
for r in range(row):
for c in range(col):
if ImageArray[row][col][0] < 255 or ImageArray[row][col][0] ==0:
if ImageArray[r][c][0] < 255 and ImageArray[r][c][0] != 0: # 外框有个黑色边框，增加条件判断
if x_top > r:
x_top = r # 获取最小x_top
if x_bottom < r:
x_bottom = r # 获取最大x_bottom
if x_left > c:
x_left = c # 获取最小x_left
if x_right < c:
x_right = c # 获取最大x_right
#print(x_left, x_top, x_right, x_bottom)
cropped = image.crop((x_left - 5, x_top - 5, x_right + 5, x_bottom + 5)) # (left, upper, right, lower)
cropped.save(r".\imgs{}.png".format(“hk_jg”))
print(“[*]处理滑块图片成功”)
现在开始引入带带弟弟（ddddocr）模块计算滑动距离了
模块引用：
import ddddocr知识点：
det = ddddocr.Dddd0cr(det=False,show_ad=False)
#创建实例
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