这次我们来到了第五关，也是最后一关了，之后黑板客上就没再更新关卡。

且闯且珍惜吧~

相较于之前的关卡，本关多了验证码识别的功能，也就是需要对图片验证码进行自动识别。

第五关地址：http://www.heibanke.com/lesson/crawler_ex04/，页面如下：

思路其实基本和第三关类似，主要是多了验证码的处理。

可以看出，验证码都是英文大写，并且位置不正，歪扭七八的，这给验证码识别带来了难度。

解题思路

先来看一眼请求数据：

1. username
2. csrfmiddlewaretoken
3. password
4. captcha_0
5. captcha_1

根据之前的闯关经验，1、2 两项我们都知道。password 我们也只能按照第 2、3 关密码 0~30 尝试。captcha_0 是登录页面上一个隐藏的值，对应的应该是验证码在服务器的 uuid。captcha_1 即验证码。

目前验证码处理仍然是一个比较困难的问题，处理方法一般可以分为自动识别和手动识别。

• 手动处理：就是通过验证码链接将验证码图片下载到本地，然后手动敲入完成信息录入。
• 自动识别：指使用一些高级的算法技术来完成的，如 OCR 文字识别，机器学习进行识别训练等。一般免费的文字识别算法识别率并不高，收费的识别效率还是可以接受的。

我们先体验一把自动处理，知道处理效果后，再考虑是不是用手动处理。

自动识别验证码

处理流程如下：

这里我们打算使用 Tesseract 进行自动图片识别的尝试。

tesseract-ocr 是一个做图形识别必须用到第一个软件，不仅可以处理验证码，也可以识别图片上的文字等等。其他的这里不再赘述，请自行 Google。

安装可以参考官方文档：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki

试用下

准备好待识别的图片

# tesseract test.png result -l eng
Tesseract Open Source OCR Engine v3.04.01 with Leptonica
# cat result.txt
UZUM

可以看出，识别成功，难道识别率这么好吗？

安装其他依赖组件

pip install PIL
pip install Pillow
pip install pytesseract

Pytesseract 是一个 python 的第三方的包，主要作用就是用来连接操作 tesseract-ocr 工具。为我们用 python 来处理图形打好了基础。

Pillow 包是 python 的图形处理库，用来处理调整图形的各种内容。

实现

准备工作差不多了，下面就动手写代码吧！

def getImage():
    # 获取登录页面
    response = requests.get(url, cookies=cookies)
    soup = bs4.BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

    # 解析获取图片地址
    image_url = 'http://www.heibanke.com' + soup.select('img[class="captcha"]')[0]['src']
    # 获取图片
    image_response = requests.get(image_url)
    if image_response.status_code != 200:
        print('get image fail: ' + image_url)
    image = image_response.content
    # 保存图片
    with open('./crawler_ex04.png', 'wb') as f:
        f.write(image)
    return Image.open('./crawler_ex04.png')

if __name__ == '__main__':  
    url = 'http://www.heibanke.com/lesson/crawler_ex04/'
    login_url = 'http://www.heibanke.com/accounts/login'
    login_data = {'username':'liuhaha', 'password':'123456'}

    cookies = login()

    playload = {'username':'liuhaha', 'password':'1'}
    playload['csrfmiddlewaretoken'] = cookies['csrftoken']

    for i in range(31):
        
        # 识别验证码
        optCode = pytesseract.image_to_string(getImage(), lang="eng", config="-psm 7")
        # 验证码的准确率是个问题啊
        print(u'验证码为：' + optCode)

        playload['captcha_1'] = optCode
        playload['password'] = i
        # print(u'传入参数为：' + str(playload))

        r = requests.post(url, data=playload, cookies=cookies)
        soup = bs4.BeautifulSoup(r.text, "html.parser")

        # print(u'执行结果：' + str(r.status_code))

        if r.status_code == 200:
            if u"成功" in r.text:
                print(u'闯关成功！密码为：' + str(i))
                break
            else:
                print(u'请继续')
        else:
            print(u'Failed')
            break

这里我对一些乱码进行了过滤，不过识别结果还是惨不忍睹啊！获取了 447 次，最后终于成功。

数据训练

识别率很差，但是 tesseract 是可以自行训练的，这样也许能够提升识别率。

训练过程很漫长，这里就不再展开，有兴趣的可以参考 https://www.cnblogs.com/zhongtang/p/5555950.html 中的方法进行训练。

这里只说下训练结果。

刚开始使用 100 张图片进行训练，但是结果还是不能令人满意，识别的正确率大概只有 10% 左右。

于是我又拉了 500 张图片，并用上次训练的结果再进行训练，这次后很少出现特殊字符了，说明还是有一点效果的，我只能这么安慰自己。

但是正确率还是很低！

也许还可以用 TensorFlow 来试一把，我现在实在没力气折腾了，有兴趣的搞一下看看？

另外，百度、腾讯等也有免费的图像识别服务，后面有兴趣我会进行测试，与大家分享。

手动识别

手动识别其实就是通过验证码链接将验证码图片下载到本地，然后手动敲入完成信息录入。

def getImage():
    # 获取登录页面
    response = requests.get(url, cookies=cookies)
    soup = bs4.BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

    # 解析获取图片地址
    image_url = 'http://www.heibanke.com' + soup.select('img[class="captcha"]')[0]['src']
    # print(soup.select('img[class="captcha"]')[0]['src'].split('/')[-2])
    # 获取图片
    image_response = requests.get(image_url)
    # if image_response.status_code != 200:
    # print('get image: ' + image_url)
    image = image_response.content
    # 保存图片
    with open('./crawler_ex04.png', 'wb') as f:
        f.write(image)
    
    code_typein = input('请根据下载图片 crawler_ex04.png 输入验证码：')
    return soup.select('img[class="captcha"]')[0]['src'].split('/')[-2], code_typein

需要每次运行时手动输入验证码，运行结果如下：

还好运行到 3 就成功了。

总结

本关的难点就是验证码的处理，用自动识别方法，识别率不高，当然这里我只用了一种方法，有做这方面工作的同学可以尝试用 TensorFlow 来试一把，记得来分享~

后续，我会测试下 百度、腾讯、阿里的图像识别接口，看下它们的识别情况是否能够让人满意，到时再给大家分享。

到这里，爬虫闯关系列就结束了，一共 5 关。通过这 5 关，我们大致了解了爬虫的一般流程，其中涉及了 cookie 处理、验证码处理、多线程爬虫等知识点，当然不能完全覆盖爬虫所有的知识点，但是我觉得足以应对一般网站的爬取了。