jquery滑动验证

jquery滑动验证相关知识

• 破解极验(geetest)滑动验证码

  目前大多数网站使用的验证方式，极验验证码主要分为点按、滑动、选字、选图、识字组词等方式。如下图所示：点按滑动选字选图识字组词当然这只是几种比较常见的验证码方式，还有旋转图片、找出一组图片中不是同一个人之类的，五花八门。。。在这里只是简单讲解一下如何使用selenium破解极验的滑动验证码。破解思路找到验证码的图片对比bg和fullbg两张图片，找到缺口位置用selenium模拟人的行为拖动滑块验证结果具体步骤在此之前先讲一下最新版极验出的验证方法是没有原始图片的。也就是多了一个修改页面css样式的属性操作，还够不到机器学习、OCR识别一些看起来比较高深的东西。再说了，貌似那个识别率也不是很高。a > 点击验证按钮获取按钮button = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, '.gt_slider_knob.gt_show')))点按按钮(就是把鼠标放到按钮上，并非点击，否
• Axure RP 9原型案例：滑块验证码

  | 一、概述滑块验证是一种新的交互验证方式，与传统的图文验证码相比，更安全更智能。通常用于注册、登录、密码修改等产品场景中。如图1所示为滑块验证的示意图及元素拆解。图1-示意图.png|  二、交互分析我们来分析上图的滑块验证都有哪些交互效果：鼠标移入滑块上方，显示背景图。鼠标从滑块上方移出，隐藏背景图。拖拽滑块，滑块在滑动区域范围内左右移动。移动滑块时，滑块左侧的滑动区域部分填充为灰色。移动滑块过程中和移动滑块结束时，均会显示不同的提示信息。移动滑块时，滑动图片同步进行水平移动。松开鼠标左键时即拖动结束时，当滑动图片与填充区域重合时，允许有一定的距离误差，提示“验证成功”。松开鼠标左键时即拖动结束时，当滑动图片与填充区域未重合时，提示“验证失败”，同时滑动图片和滑块复位，回到原来的初始位置。| 三、素材准备拖动一个矩形至设计区域，宽高设置为40 x 40，矩形填充为灰色#7F7F7F，从icons库拖动一个向右的箭头图标至设计区域，放置在矩形的中间，选中矩形和向右箭头，鼠标右键点击选择“转换为动
• 【原创】Python 极验滑块验证

  <table><tr><td bgcolor=orange>本文仅供学习交流使用，如侵立删！</td></tr></table> 记一次 极验滑块验证分析并通过 操作环境 win10 、 mac Python3.9 selenium、seleniumwire 分析 最近在做的一个项目登录时会触发一个滑块验证，就长下面这个样子 可以很明显的看出来是极验3代验证，借助之前写阿里云盾的经验使用selenium+pyautoui先测试一下，详细可参考：阿里云盾滑块验证 直接提示被怪物吃掉了！！！ 还是先来研究一下官方文档看一下验证的业务逻辑：极验验证接入文档 本以
• b站这样的滑动验证码，用Python照样自动识别

  大家应该都很熟悉 点击滑块然后移动到图片缺口进行验证 现在越来越多的网站使用这样的验证方式 为的是增加验证码识别的难度 那么 对于这种验证码 应该怎么破呢 接下来就是 打开 b 站的登录页面 https://passport.bilibili.com/login 可以看到登录的时候需要进行滑块验证 按下 F12 进入 Network 看下我们将滑块移到缺口松开之后做了什么提交 可以看到是一个 GET 请求 但是 这请求链接也太特么长了吧 我们来看看请求的参数是怎么样的 哇靠 gt？ challenge？ w？ 这些

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• 三小时轻松掌握常用验证码制作 验证码是日常开发中最常用的功能之一，也渗透进了生活的方方面面。本课程结合实际需求，总结并介绍现阶段最常用验证码形式及实现思路，方便不同领域学员拿来就用。同时，掌握Java画图、Canvas绘图、jQuery编程和互联网API调用等丰富相关知识，短时间快速获得验证码实现方案大全。

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• PHP实现验证码制作 通过分析验证码实现原理，以基础的文字+字母验证码，分析讲解实现方法。并举一反三的讲解如何实现中文、图片、视频验证码。其中会穿插讲解实现过程中可能出现的技术难点、隐患。

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• Spring Security+OAuth2 精讲，打造企业级认证与授权 认证与授权是所有应用都必须要实现的，也是所有后端工程师必备的技能，本课将结合前后端分离的权限管理应用，基于从单体到微服务的演进，精讲主流安全框架 Spring Security5.x 的核心技术，覆盖目前企业主流认证授权的方方面面。

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• 1.4 验证码突破 许多做的非常好的网站都会有验证码校验，比如京东、淘宝的登录。更为复杂的还有12306网站那个让人头晕的识图验证等等。目前而言，验证码技术从原来的简单数字、字母识别，到滑块拖动、拼图认证以及最新的图片识别、汉字倒立等，已经越来越复杂和难辨。很多基于机器学习以及深度学习的高难度识别算法应运而生，但这些对于普通程序员而言，难以企及。我们唯有两方面突破：花钱买服务：网上有不少专门的验证码识别服务提供商，比如几年前比较流行的若快平台 (目前官网无法访问，似乎已经凉了)等；开源项目：如果舍不得花钱买服务的，我们只能寄希望于部分开源工具。好在还是有不少大神愿意将他们的研究代码、工具进行开源，这也使得我们能有机会去学习和使用这些工具去突破验证码的限制；京东的拼图验证12306的识图验证
• 4.验证码验证 这里以之前添加学生接口为例，可以添加如下代码:$captcha = $this->request->param('captcha');if(!captcha_check($captcha)){// 验证失败 throw new HttpException(401, "验证码验证失败");}else{ echo "验证成功";}如下图所示：下面演示验证失败的情况：下面演示验证成功的情况：
• 2. 基于 Selenium 完成发票认证 接下来，我们基于 Scrapy 和 Selenium 来完成笔者工作中的一个需求。我们每个月有一笔通信发票的报销，需要使用对自己在营业厅中买的发票进行校验，然后要截图留存。报销的时间有时候是3个月一次，有时候是半年，所以累积下来有不少发票，这些发票都需要校验和截图才能报销。我们应届生刚工作的时候，我们大部分新员工都是手工截图，非常笨拙，且耗时。由于是搞技术的公司，于是有前端人员写了相关的前端插件来自动化截图和生成发票校验文档，然后在公司内广泛应用。我也写了这样一段基于 Selenium 的自动化截图代码，不过代码依赖 chrome 和 webdriver，所以组内的部分人会把发票的起始编号和张数发给我，我运行程序截好图后将图片打包发给他们自己放到 word 文档中去。来看看发票校验的网站的截图如下：广东通信发票校验网站验证的方式非常机械，正是因为机械操作，才给了我们自动化的可能、看上图中的四个输入框，表示的含义分别为：发票代码：固定值；发票号码：通常而言，从移动营业厅拿的通信发票是连续的，这样就可以用 for 循环实现；纳税人识别号：这个是个固定值；发票面额：固定50元。假设我买300元的卡，就会对应6张发票；我们填好每张发票的相应信息，只有一个变量。在查询之前，需要先拖动滑块进行验证，验证通过，再点击查询就可以进行认证。得到了认证结果后，截张图，如此进行下去，直到所有的发票都校验截图完毕。令人欣慰的是这里的滑块验证只需要做一次，得到了相应的认证截图后，每次调整下一张发票的发票号码，在截一张图即可。看下面的做法：104因此，我们得到了这样的机械化动作：打开发票校验页面；输入第一张发票的四个参数，然后拖动滑块到最右端完成校验；截图留存；改动第二个输入框的发票号码，为下一个发票编号，然后直接截图；重复，直到最后一张发票截图成功；对应这样的动作我们翻译成相应的 Selenium 自动化代码如下："""测试 selenium 工具"""import timeimport randomfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWaitfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver import ActionChains# 固定值ticket_code = "144011690802"identification_number = "91440101618652334F"face_value = 50# 起始编号ticket_start_num = 15415104# 发票总数total_count = 10def click_space(driver): """ 点击下空白处，使得输入框失去焦点 """ driver.find_elements_by_xpath('//div[@class="check-main"]/table/tbody/tr[1]/td[1]')[0].click()def fill_input(driver, idx): """ 填充输入框 """ input_value = [ticket_code, idx, identification_number, face_value] table = driver.find_elements_by_xpath('//div[@class="check-main"]/table/tbody')[0] for i in range(1, len(input_value) + 1): input = table.find_elements_by_xpath(f'./tr[{i}]/td[2]/input')[0] input.clear() input.send_keys(input_value[i - 1]) click_space(driver)def get_track(distance): """ 参考文献2代码，模拟人移动鼠标 :distance为传入的总距离 """ # 移动轨迹 track = [] # 当前位移 current = 0 # 减速阈值 mid = distance * 3 / 5 # 计算间隔 t = 0.4 # 初速度 v = 1 while current < distance: if current < mid: # 加速度为一个随机值 a = random.randint(2, 6) else: # 加速度为一个随机负值 a = -1 * random.randint(1, 2) v0 = v # 当前速度 v = v0 + a * t # 移动距离 move = v0 * t + 0.5 * a * t * t # 当前位移 current += move # 加入轨迹 track.append(round(move)) return trackdef move_to_gap(slider, tracks): """ 参考文献2代码 :slider是要移动的滑块,tracks是要传入的移动轨迹 """ action = ActionChains(driver) action.click_and_hold(slider).perform() for x in tracks: ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=x,yoffset=0).perform() time.sleep(0.1) ActionChains(driver).release().perform()# 发票校验地址verify_address = "https://gs.etax-gd.gov.cn/gsyw/service/fpyw/fpcy/index"# 想屏蔽selenium标识，避免被服务端检测到，似乎没起作用options = webdriver.ChromeOptions()options.add_experimental_option("excludeSwitches", ['enable-automation'])driver = webdriver.Chrome(options=options, executable_path="C:/Users/spyinx/AppData/Local/Google/Chrome/Application/chromedriver.exe")driver.maximize_window()# 第一步先去发票查询页面driver.get(verify_address)# 等待滑块出现WebDriverWait(driver, 10).until( EC.visibility_of_element_located((By.ID, 'nc_1_n1z')))# 填充输入框fill_input(driver, ticket_start_num)# 等待几秒后driver.implicitly_wait(5)# 找到滑动按钮，模拟鼠标按下不松开slider = driver.find_element_by_id('nc_1_n1z')move_to_gap(slider, get_track(300))driver.implicitly_wait(2)driver.find_element_by_id("CxBtn").click()# 查询第一个需要滑动滑块driver.get_screenshot_as_file(f"{ticket_start_num}.png")for i in range(1, total_count): ticket_num = ticket_start_num + i fill_input(driver, ticket_num) driver.get_screenshot_as_file(f"{ticket_num}.png") driver.implicitly_wait(1)上面的代码已经做好了详细的注释，请查找相关资料了解 Selenium 提供的相关方法，比如定位页面元素的方法、对页面元素点击(click)、输入框情况 (clear) 以及输入元素(send_keys) 以及鼠标的相关操作方法。下面我们直接来看代码的演示效果，最后的截图也全部得到。105注意：由于这个滑动验证码是接入的阿里滑动验证码插件，具备超强的反爬虫能力，能识别出是浏览器否被 selenium 控制。本次测试重复了无数次，才终于有一次没有出现滑块校验错误，才成功录下此视频。具体的可以搜索大神如何破解阿里的滑动验证码，不过大部分代码已经过时，无法突破验证。总而言之，上面的操作是不是一定程度上能帮助我们减少手工操作，节约了时间成本？如果大家感兴趣的话，可以尝试使用 Selenium 完成京东商城的自动登录操作，这里会有滑动图片缺口补全的校验，会稍微有点复杂，对你们来说也是一个不错的挑战。
• 1.3 验证器 WTForms 支持如下类型的表单验证:验证类型说明Email验证电子邮件地址EqualTo比较两个字段的值;常用于要求输入两次秘钥进行确认的情况Length验证输入字符串的长度NumberRange验证输入的值在数字范围内DateRequired确保字段中有数据
• 3. 链接-验证（verify） 定义：验证是连接阶段的第一步，这一阶段的目的是为了确保 Class 文件的字节流中包含的信息符合当前虚拟机的要求，并不会危害虚拟机的自身安全。验证过程的主要验证信息：验证过程中，主要对三种类型的数据进行验证，分别是“元数据验证，字节码验证和符号引用验证”。具体内容请看下边的讲解。元数据验证：验证这个类是否有父类（除了 java.lang.Object 之外，所有类都应当有父类）；验证这个类是否继承了不允许被继承的类（被 final 修饰的类）；如果这个类不是抽象类，验证该类是否实现了其父类或接口之中所要求实现的所有方法；验证类中的字段、方法是否与父类产生矛盾（例如覆盖了父类的 final 字段，或者出现不符合规则的方法重载，例如方法参数都一致，但返回值类型却不同等等）。字节码验证：字节码验证主要目的是通过数据流和控制流分析，确定程序语义是合法的、符合逻辑的。这个阶段将对类的方法体进行校验分析，保证被校验类的方法在运行时不会产生危害虚拟机安全的事件，例如：保证任意时刻操作数栈的数据类型与指令代码序列都能配合工作。例如不会出现类似这样的情况：在操作数栈放置了一个int类型的数据，使用时却按long类型来加载入本地变量表中；保证跳转指令不会跳转到方法体以外的字节码指令上；保证方法体中的类型转换是有效的，例如可以把一个子类对象赋值给父类数据类型，但是把父类对象赋值给子类数据类型，甚至把对象赋值给与它毫无继承关系、完全不相干的一个数据类型，则是危险不合法的。符号引用验证：符号引用验证可以看作是类对自身以外（常量池中的各种符号引用）的信息进行匹配性校验，通常需要校验以下内容：符号引用中通过字符串描述的全限定名是否能够找到对应的类；在指定类中是否存在符合方法的字段描述符以及简单名称所描述的方法和字段；符号引用中的类、字段、方法的访问性（private、default、protected、public）是否可被当前类访问。
• 5.1 数据验证 序列化是将数据库中的数据进行解析，返回前端需要的数据形式（如 json），而前端发来的数据，经过验证和处理，变为数据库需要的数据形式，这个过程称为反序列化。为了保证数据符合数据模型的要求，对前端发来的数据，根据字段类别、字段限制首先进行验证。在序列化器中，可以调用 is_valid() 方法进行验证，验证成功返回 True，否则返回 False。# serializers.pyfrom rest_framework import serializersclass StudentsSerializer(serializers.Serializer): id = serializers.IntegerField(label='ID', read_only=True) s_name = serializers.CharField(label='姓名', max_length=8) s_age = serializers.IntegerField(label='年龄', required=True) s_number = serializers.CharField(label='学号', max_length=16)通过构造序列化器对象，并将要反序列化的数据传递给 data 构造参数，进而进行验证：from AppDemo.serializers import StudentsSerializerdata = {'s_name': '小黄', 's_age': 15, 's_number': '004'}serializer = StudentsSerializer(data=data)serializer.is_valid() # 返回Trueserializer.errors# {}serializer.validated_data # 验证通过的数据# OrderedDict([('s_name', '小黄'), ('s_age', 15), ('s_number', '004')])

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