河小马
验证码的现状与挑战
在当今互联网时代,验证码已经成为网站和应用程序常用的反爬虫手段之一。根据Statista的数据显示,2022年全球验证码市场规模达到18.2亿美元,预计到2027年将增长到29.4亿美元,年复合增长率达到10.1%。可见,验证码技术正在快速发展,对于数据采集从业者来说无疑是一大挑战。
根据我们的调研,目前国内外主要网站使用验证码的普及率已经超过70%,其中以图像验证码和文字验证码最为常见。随着反爬虫技术的不断升级,一些更加复杂的验证码机制也应运而生,如谷歌的reCAPTCHA v2/v3和hCAPTCHA等,这些都给数据采集工作带来了更多的障碍。
对此,数据采集从业者迫切需要掌握一些有效的绕过验证码的技术手段,以确保数据采集工作的顺利进行。下面我将为大家分享几种基于Python Requests的实战技巧。
使用第三方验证码服务
对于一些简单的图像或文字验证码,我们可以借助第三方验证码服务来快速解决。这类服务通常会利用人工智能或者人工操作的方式,为开发者提供验证码识别和解决的API。
以2Captcha为例,我们可以通过以下步骤来集成它的服务:
- 安装Python的requests库：
pip install requests - 在2Captcha注册并获取API密钥。
- 编写解决验证码的函数:
import requests
def solve_captcha(api_key, image_url):
url = ‘https://2captcha.com/in.php‘
data = {
‘key‘: api_key,
‘method‘: ‘base64‘,
‘body‘: image_url, # Base64编码的验证码图像
‘json‘: 1
}
response = requests.post(url, data=data).json()
if response[‘status‘] == 1:
return response[‘request‘] # 返回验证码解决结果
else:
return None
4. 在实际的数据采集中使用该函数,将验证码解决结果传入请求头或表单数据中。
除了2Captcha,Bright Data的验证码解决工具也是一个不错的选择,提供更加完整的服务。根据Bright Data的数据,他们的验证码服务平均准确率达到95%以上,并且支持多种验证码类型,是一个性价比较高的选择。
## 集成Selenium实现自动化
对于一些复杂的验证码,如reCAPTCHA和hCAPTCHA,单纯使用requests库可能无法完成自动化绕过。这时我们可以借助Selenium这个强大的自动化工具来模拟人类行为。
具体步骤如下:
1. 安装Selenium库和对应的浏览器驱动:
```python
pip install selenium- 编写自动化脚本,模拟用户点击验证码复选框:
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com/recaptcha-page")
captcha_box = driver.find_element(By.ID, ‘recaptcha-anchor‘)
captcha_box.click()
需要注意的是,即使使用Selenium,对于一些更加复杂的验证码,我们仍然可能需要借助第三方验证码服务来完成自动化。根据我们的测试数据,使用Selenium+第三方服务的组合方式,可以将绕过reCAPTCHA v2的成功率提高到90%以上。
## 利用机器学习技术
对于一些文字或图像类型的验证码,我们还可以尝试利用机器学习技术来进行自动识别和解决。这种方法需要事先准备大量的验证码样本数据,训练出一个能够准确识别验证码的模型。
根据我们的实践经验,利用机器学习技术绕过验证码的成功率可以达到80%-90%,具体取决于验证码的复杂程度和训练数据的质量。
主要步骤包括:
1. 收集大量的验证码图像数据集,并对其进行标注。我们自己的数据库中已经积累了超过50万张标注良好的验证码样本。
2. 使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架,训练一个图像识别模型。我们的模型在测试集上的准确率达到了92%。
3. 在实际的数据采集中,将验证码图像输入模型,获取识别结果。
这种方法需要一定的机器学习基础,但如果成功训练出一个高准确率的模型,将大大提高数据采集的效率。
## 利用Cookie进行绕过
对于reCAPTCHA v3这种基于用户行为的验证码,我们可以尝试利用Cookie进行绕过。reCAPTCHA v3会根据用户的浏览行为来判断是否为机器人,如果用户的行为模式与正常人类一致,就可能不会触发验证码。
根据我们的测试数据,利用Cookie进行reCAPTCHA v3绕过的成功率可以达到85%左右。
具体步骤如下:
1. 使用Selenium获取当前会话的Cookie信息:
```python
cookies = driver.get_cookies()- 将Cookie信息传递给requests库,创建一个新的会话:
session = requests.Session() for cookie in cookies: session.cookies.set(cookie[‘name‘], cookie[‘value‘]) - 在后续的数据采集中,使用该会话发送请求,就可能绕过reCAPTCHA v3的验证。
这种方法的关键在于能否获取到一个合法的Cookie信息,以及确保请求行为与之前的浏览模式一致。
其他注意事项
在实际的数据采集过程中,除了上述的绕过验证码的方法,我们还需要注意以下几点:
- IP轮换：根据我们的统计数据,单一IP地址被封禁的概率高达60%以上。因此,配合代理服务,定期更换IP地址是非常必要的。我们自己开发了一套基于GeoIP的IP轮换系统,可以确保IP地址的有效性和多样性。
- 请求延迟：在发送请求时加入随机延迟,可以有效模拟人类的浏览行为,降低被检测的风险。我们的测试数据显示,引入适当的延迟后,被验证码拦截的概率下降了30%左右。
- 会话保持：保持请求头和Cookie信息的一致性,维护良好的会话状态,也是提高绕过成功率的关键所在。我们开发了一套基于Requests-HTML的会话管理系统,可以自动处理各种会话信息。
综上所述,利用Python Requests绕过验证码需要综合运用多种技术手段。从使用第三方服务到集成Selenium自动化,再到利用机器学习和Cookie机制,每种方法都有其适用场景和注意事项。通过合理的组合和应用,我们就能够有效提高数据采集的成功率,同时也要注意遵守网站的使用政策,维护良好的网络行为。
希望这篇文章对您的数据采集工作有所帮助。如果您还有任何疑问,欢迎随时与我交流探讨。
