普通滑动验证码验证 只需要我们将滑块拖动指定位置，处理起来比较简单。拖动之前需要先将滚动条滚动到指定元素位置,但是需要注意目标网站对selenium的反爬,如window.navigator.webdriver识别;滑块移动速度识别等; 带缺口(拼图)滑动验证码 这一类验证码可以使用两种方式识别: ①在目标网站带有完整背景图时,可以获取完整背景图与带缺口的图片进行比较,获取缺口的位置,计算距离,拖动滑块移动至缺口即可; ②尝试先用cv2的边缘检测识别...
此文为自己学习归纳总结： 看此文前提有一定的python经验，忘记此文是从哪里找到的。要是楼主看到勿喷。 导入相关依赖，执行以下代码即可 # 构建一个简单的验证码 import string import random from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw, ImageFilter# 生成随机数字或字母 # number 以many参数做循环时，每循环一次,生成number对应个数的数字或字母 # many 将要生成的数字或字母的个数 def get_random(number, many):for i in ...
题目：原题链接（中等） 标签：并查集、图 解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(N)O(N)O(N)O(N)O(N)O(N)156ms (11.67%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python) 解法一： class DSU1:def __init__(self, n: int):self._n = nself._array = [i for i in range(n)]self._size = [1] * ndef find(self, i: int):if self._array[i] != i:self._array[i] = self.find(self._array[i])return self._array[i]def union(self, i: int, j...
在这里，我们试图找到数量和价格之间的关系。为此，我们采取了以下步骤： 我们使用线性方程式建立了关系，并为其显示曲线图。从训练数据点来看，第一幅图有很高的误差。在这种情况下，我们的模型无法捕获数据的潜在趋势 在第二个图中，我们刚刚发现了价格和数量之间的正确关系，即较低的训练误差 在第三个图中，我们发现训练误差几乎为零的关系。这是因为通过考虑数据点中的每个偏差（包括噪声）来建立关系，即模型过于敏感并且捕获...
欢迎各位同学学习python信用评分卡建模视频系列教程（附代码， 博主录制） ： 腾讯课堂报名入口 网易云课堂报名入口（微信二维码扫一扫报名） 什么是训练和测试分组？ 这是将数据集分为多个部分。我们使用一个零件训练模型，而在另一个零件上测试其有效性。在本文中，我们的重点是为2种资产之间的关系建模的正确方法。我们将检查债券是否可用作标准普尔500指数的领先指标。目录建模中的数据拆分是什么？什么是训练集？什么是验证集...
一、selenium的使用 selenium库是python用来实现浏览器自动化操作，除了pip install selenium 还要下载浏览器的驱动才能实现最终效果，最开始看的教程是关于PhantomJS 一个无头浏览器驱动，但是发现已经宣布不和python联动了，这里帮大家避下雷（时代变了 我选用的是chrome的驱动，相关下载以及安装步骤如下链接： http://blog.csdn.net/huilan_same/article/details/51896672 下载下来后把里面的exe文件放到当前选用编辑器的pytho...
想必大家有很多登录、注册网站时需要验证的场景。今天我就送给大家一些代码，用来制作一个类似于这样的场景，我们一起看代码： import smtplib import re from settings import bind from os import environ from os.path import exists from platform import system,node from time import strftime from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr from random import randint from easygui import ms...
使用前需要在发送方的邮箱里开启POP3/SMTP服务，这里以QQ邮箱为例，设置——账户——开启服务——获得授权码，以下案例模拟发送一串纯文本的6位数字验证码，比较简单易懂，可在此基础上再完善。 # coding=utf-8 import smtplib import string import random from email.mime.text import MIMETextmsg_from = '此处填写开启SMTP服务的邮箱' # 发送方邮箱 passwd = '此处填写自己的授权码' # 就是上面的授权码 to_mail = input("请...
反爬机制 验证码。识别验证码图片中的数据，用于模拟登陆操作。 识别验证码的操作： 人工肉眼识别。（不推荐）第三方自动识别 云打码（挂掉了）接上在线识别图片网图鉴网 脚本 import base64 import json import requestsdef base64_api(uname, pwd, img):with open(img, 'rb') as f:base64_data = base64.b64encode(f.read())b64 = base64_data.decode()data = {"username": uname, "password": pwd, "image": b64}result = jso...
针对以下情况进行了优化： 用户已输入用户名用户首次运行程序，未输入用户名用户非首次运行，但文件已写入数据 import jsondef get_stored_username():"""如果存储了用户名，就获取它"""filename = 'username.json'try:with open(filename) as f:username = json.load(f)except FileNotFoundError:return Noneelse:return usernamedef get_new_username():"""提示用户输入用户名"""username = input("What is your name?")filename...
什么是正则表达式？ 正则表达式（Regular Expression）通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。 此处的Regular即是规则、规律的意思，Regular Expression即“描述某种规则的表达式”之意。 本文收集了一些常见的正则表达式用法，方便大家查询取用，并在最后附了详细的正则表达式语法手册。 案例包括：「邮箱、身份证号、手机号码、固定电话、域名、IP地址、日期、邮编、密码、中文字符、数字、字符串」 Python如何支持...
| 完美是不可能的，加个震惊！Python破解BiliBili滑块验证码，完美避开人机识别，可以有准备工作 B站登录页 https://passport.bilibili.com/loginpython3pip install selenium （webdriver框架）pip install PIL （图片处理）chrome driver：http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.htmlfirefox driver：https://github.com/mozilla/geckodriver/releasesB站的滑块验证码如上。 这类验证码可以使用 selenium 操作浏览器...
用KNN算法训练iris数据，并使用K折交叉验证方法找出最优的K值 import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import KFold # 主要用于K折交叉验证# 导入iris数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target print(X.shape,y.shape)# 定义想要搜索的K值，这里定义8个不同的值 ks = [1,3,5,7,9,11,13,15]# 进行5折交叉验证...
之前写过一个数字的随机验证码点击查看，这次写个生成汉字的，分两种编码方式，一种是Unicode编码,一种是GB2312编码,直接看代码: import random ''' 下面注释的两行是UNICODE编码汉字,这中间有两万多个汉字， 包含繁体的生僻字，不推荐 ''' #val =random.randint(0x4e00,0x9fbf) #print(chr(val)) ''' 以下是GB2312编码范围：A1A1－FEFE，其中汉字的编码范围为B0A1-F7FE， 第一字节0xB0-0xF7（对应区号：16－87），第二个字节0xA1-...
手把手使用Python教你破解谷歌（Google）人机验证码—上篇众里寻他千百度。蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。 /1 前言/今天呢，咱们来说一下Google，我们都知道，Google是目前地表最强的搜索引擎了，我们可以借助Google庞大的搜索资源找到一些自己想要的资源，可能是一些收费电影，可能是一些奇门小说，可能是某个角落的种子，不管怎么说，Google搜索还是挺给力的，但是呢，有的我们可能都遇到过，我们搜索的多了，会有下图的这种情...