element = driver.find_element_by_id('imgCode') # 定位验证码图片# 获取验证码图片在网页中的位置left = int(element.location['x'])  # 获取图片左上角坐标xtop = int(element.location['y'])  # 获取图片左上角yright = int(element.location['x'] + element.size['width'])    # 获取图片右下角xbottom = int(element.location['y'] + element.size['height'])  # 获取图片右下角y# 通过Image处理图像path = current_dir + str(random.random()) + '.png'  # 生成随机文件名driver.save_screenshot(path)    # 截取当前窗口并保存图片im = Image.open(path)        # 打开图片im = im.crop((left, top, right, bottom))  # 截图验证码im.save(path)    # 保存验证码图片# 使用百度API识别验证码def get_code():  client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)  # 百度API文档中提供的方法识别文字  # 由于我处理的验证码图片没有填多的线条，所以直接采用灰度是验证码数字更加清晰，具体的处理方式可根据验证码的实际情况而定  im = Image.open(path)  # 转换为灰度图像  im = im.convert('L')  im.save(path)  # 读取图片，应为百度API中提供的方法参数只能是字节流  with open(path, 'rb')as f:    image = f.read()  # 使用API中提供的方法识别验证码并返回验证码  code = client.basicGeneral(image)  print(code['words_result'][0]['words']) # {'words_result': [{'words': '4TBiD ', 'location': {'top': 1, 'left': 6, 'width': 43, 'height': 13}}], 'log_id': 1358288307112378368, 'words_result_num': 1}  return code['words_result'][0]['words']

conn = requests.Sessoin(  # 创建会话resp = conn.get('https://so.gushiwen.cn/user/login.aspx?from=http://so.gushiwen.cn/user/collect.aspx')selector = Selector(text=resp.text)img_url = 'https://so.gushiwen.cn/'+selector.xpath('.//img[@id="imgCode"]/@src').get() # 获取图片的路由img = conn.get(img_url)  # 保持会话请求filename = str(random.random()) + '.png'with open(filename, 'wb')as f:  f.write(img.content)# 为了后面的调用接口识别不报图片格式错误，进行一次图片转换im = Image.open(filename)im.save(filename)# 使用二进制方式读取图片with open(filename, 'rb')as f:image = f.read()data = client.handwriting(image)  # diao'yong# 使用API中提供的方法识别验证码并返回验证码code = client.basicGeneral(image)code = code['words_result'][0]['words']

# -* coding: utf-8 *-import timeimport randomfrom PIL import Imagefrom aip import AipOcrfrom selenium.webdriver import Chrome# 百度API参数APP_ID = '23647800'API_KEY = 'n95KOQgVuOMoAP72qZZo7uoN'SECRET_KEY = '7yhyGglHUsY52DD8kf4w0Qjnxum07hMK'client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 调用API接口def scrapy(username, password):  """  :param username:  用户名  :param password:  密码  """  driver = Chrome()  driver.get('https://so.gushiwen.cn/user/login.aspx')  driver.find_element_by_id('email').send_keys(username) # 输入账号  driver.find_element_by_id('pwd').send_keys(password)  # 输入密码  element = driver.find_element_by_id('imgCode') # 定位验证码图片  # 获取验证码图片在网页中的位置  left = int(element.location['x']) # 获取图片左上角坐标x  top = int(element.location['y']) # 获取图片左上角y  right = int(element.location['x'] + element.size['width']) # 获取图片右下角x  bottom = int(element.location['y'] + element.size['height']) # 获取图片右下角y  # 通过Image处理图像  filename = str(random.random()) + '.png' # 生成随机文件名  driver.save_screenshot(filename) # 截取当前窗口并保存图片  im = Image.open(filename) # 打开图片  im = im.crop((left, top, right, bottom)) # 截图验证码  im.save(filename) # 保存验证码图片  # 由于我处理的验证码图片没有填多的线条，所以直接采用灰度是验证码数字更加清晰，具体的处理方式可根据验证码的实际情况而定  im = Image.open(filename)  # 转换为灰度图像  im = im.convert('L')  im.save(filename)  # 读取图片，应为百度API中提供的方法参数只能是字节流  with open(filename, 'rb')as f:    image = f.read()  # 使用API中提供的方法识别验证码并返回验证码  data = client.basicGeneral(image)  try:    code = data['words_result'][0]['words']  except:    return data['error_msg']  driver.find_element_by_id('code').send_keys(code)  # 输入验证码  driver.find_element_by_id('denglu').click()   # 点击登录  time.sleep(1000)  # 为了看清登录，等待1000秒if __name__ == '__main__':  print(scrapy(username, password)) # 传入你在古诗文网注册的账号密码

# -* coding: utf-8 *-import osimport randomimport reimport requestsfrom PIL import Imagefrom aip import AipOcrfrom scrapy import Selectorheaders = {  'referer': 'https://so.gushiwen.cn/user/login.aspx',  'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.146 Safari/537.36'}# 百度API参数APP_ID = '23647800'API_KEY = 'n95KOQgVuOMoAP72qZZo7uoN'SECRET_KEY = '7yhyGglHUsY52DD8kf4w0Qjnxum07hMK'def scrapy(username, password):  """  :param username:  用户名  :param password:  密码  """  client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 调用API接口  conn = requests.Session() # 创建会话  resp = conn.get('https://so.gushiwen.cn/user/login.aspx', headers=headers) # 获取登录页面  selector = Selector(text=resp.text)  __VIEWSTATE = selector.xpath('.//input[@id="__VIEWSTATE"]/@value').get()  __VIEWSTATEGENERATOR = selector.xpath('.//input[@id="__VIEWSTATEGENERATOR"]/@value').get()  img_url = 'https://so.gushiwen.cn/' + selector.xpath('.//img[@id="imgCode"]/@src').get() # 获取图片的路由  img = conn.get(img_url, headers=headers) # 获取图片路由  # 保存图片  filename = str(random.random()) + '.png' # 随机生成文件名， 图片格式不能为jpg，API不支持jpg格式的识别  with open(filename, 'wb')as f:    f.write(img.content)   # 由于我处理的验证码图片没有填多的线条，所以直接采用灰度是验证码数字更加清晰，具体的处理方式可根据验证码的实际情况而定  im = Image.open(filename)  # 转换为灰度图像  im = im.convert('L')  im.save(filename)  # 使用二进制方式读取图片  with open(filename, 'rb')as f:    image = f.read()  # # 标准识别, 每天免费50000次  # data = client.basicGeneral(image)  # 精确识别，每天免费500次  data = client.handwriting(image)  # 捕获一下接口识别当中的错误，可参照文档查看报错原因  try:    code = data['words_result'][0]['words']  except:    return data['error_msg']  form_data = {    '__VIEWSTATE': __VIEWSTATE,    '__VIEWSTATEGENERATOR': __VIEWSTATEGENERATOR,    'from': '',    'email': username,    'pwd': password,    'code':cod,    'denglu': '登录'  }  # 登录  html = conn.post('https://so.gushiwen.cn/user/login.aspx', headers=headers, data=form_data).text  # 获取登录标志位  login_flag = re.findall("alert/('(.*?)'/);",html)[0] if re.findall("alert/('(.*?)'/);",html) else ''  if not login_flag:    return '登录成功！'  elif '验证码有误！' in login_flag:    return "验证码错误"if __name__ == '__main__':  print(scrapy(username, password))