本文介绍了python selenium UI自动化解决验证码的4种方法，分享给大家，具体如下：

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测试环境

1. windows7+
2. firefox50+
3. geckodriver # firefox浏览器驱动
4. python3
5. selenium3

selenium UI自动化解决验证码的4种方法：去掉验证码、设置万能码、验证码识别技术-tesseract、添加cookie登录，本次主要讲解验证码识别技术-tesseract和添加cookie登录。

1. 去掉验证码

去掉验证码，直接通过用户名和密码登陆网站。

2. 设置万能码

设置万能码，就是不管什么情况，输入万能码，都可以成功登录网站。

3. 验证码识别技术-tesseract

准备条件

1. tesseract，下载地址：https://github.com/parrot-office/tesseract/releases/tag/3.5.1
2. Python3.x，下载地址：https://www.python.org/downloads/
3. pillow（Python3图像处理库）

安装好Python，通过pip install pillow安装pillow库。然后将tesseract中的tesseract.exe和testdata文件夹放到测试脚本所在目录下，testdata中默认有eng.traineddata和osd.traineddata，如果要识别汉语，请自行下载对应包。

以下是两个主要文件，TesseractPy3.py是通过python代码去调用tesseract以达到识别验证码的效果。code.py是通过selenium获取验证码图片，进而使用TesseractPy3中的函数得到验证码，实现网站的自动化登陆。

TesseractPy3.py

#coding=utf-8

import os
import subprocess
import traceback
import logging

from PIL import Image # 来源于Pillow库

TESSERACT = 'tesseract' # 调用的本地命令名称
TEMP_IMAGE_NAME = "temp.bmp" # 转换后的临时文件
TEMP_RESULT_NAME = "temp" # 保存识别文字临时文件
CLEANUP_TEMP_FLAG = True # 清理临时文件的标识
INCOMPATIBLE = True # 兼容性标识

def image_to_scratch(image, TEMP_IMAGE_NAME):
  # 将图片处理为兼容格式
  image.save(TEMP_IMAGE_NAME, dpi=(200,200))

def retrieve_text(TEMP_RESULT_NAME):
  # 读取识别内容
  inf = open(TEMP_RESULT_NAME + '.txt','r')
  text = inf.read()
  inf.close()
  return text

def perform_cleanup(TEMP_IMAGE_NAME, TEMP_RESULT_NAME):
  # 清理临时文件
  for name in (TEMP_IMAGE_NAME, TEMP_RESULT_NAME + '.txt', "tesseract.log"):
    try:
      os.remove(name)
    except OSError:
      pass

def call_tesseract(image, result, lang):
  # 调用tesseract.exe，将识读结果写入output_filename中
  args = [TESSERACT, image, result, '-l', lang]
  proc = subprocess.Popen(args)
  retcode = proc.communicate()

def image_to_string(image, lang, cleanup = CLEANUP_TEMP_FLAG, incompatible = INCOMPATIBLE):
  # 假如图片是不兼容的格式并且incompatible = True，先转换图片为兼容格式（本程序将图片转换为.bmp格式），然后获取识读结果;如果cleanup=True,操作之后删除临时文件。
  logging.basicConfig(filename='tesseract.log')
  try:
    try:
      call_tesseract(image, TEMP_RESULT_NAME, lang)
      text = retrieve_text(TEMP_RESULT_NAME)
    except Exception:
      if incompatible:
        image = Image.open(image)
        image_to_scratch(image, TEMP_IMAGE_NAME)
        call_tesseract(TEMP_IMAGE_NAME, TEMP_RESULT_NAME, lang)
        text = retrieve_text(TEMP_RESULT_NAME)
      else:
        raise
    return text
  except: 
    s=traceback.format_exc()
    logging.error(s)
  finally:
    if cleanup:
      perform_cleanup(TEMP_IMAGE_NAME, TEMP_RESULT_NAME)

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