一、在自动化测试中,遇到验证码的处理方法有以下两种:
1、找开发去掉验证码或者使用万能验证码
2、使用OCR自动识别
这里,方法一只要和研发沟通就行。
使用pytesseract自动化识别,一般识别率不是太高,处理一般简单验证码还是没问题,例如下面这种验证码:
使用非常简单,只需下面几步:
import pytesseractfrom PIL import Imageimage=Image.open('new.jpg')vcode=pytesseract.image_to_string(image)PRint vcode
二、但在使用python自动化测试中会遇到一个难点,验证码怎么获取,python的webdriver API没有这样接口。baidu查之,网上只有java的解决方案,python的貌似没有,在这就将python的解决方案写下,以供需要的人参考:
解决方法:
从页面获取验证码的坐标值得,使用PIL的Image模块,截取特定的区域,代码如下:
思路:将web节目截图保存-->定位到验证码坐标-->从截图中再进行验证码位置的截图
from PIL import Imageimport pytesseractfrom selenium import webdriverurl='http://xxxxx.com'driver = webdriver.Chrome()driver.maximize_window() #将浏览器最大化driver.get(url)driver.save_screenshot('f://aa.png') #截取当前网页,该网页有我们需要的验证码imgelement = driver.find_element_by_xpath('//img[@src="rand!loginRand.action"]') #定位验证码location = imgelement.location #获取验证码x,y轴坐标size=imgelement.size #获取验证码的长宽rangle=(int(location['x']),int(location['y']),int(location['x']+size['width']),int(location['y']+size['height'])) #写成我们需要截取的位置坐标i=Image.open("f://aa.png") #打开截图frame4=i.crop(rangle) #使用Image的crop函数,从截图中再次截取我们需要的区域frame4.save('f://frame4.jpg')QQ=Image.open('f://frame4.jpg')text=pytesseract.image_to_string(qq).strip() #使用image_to_string识别验证码print text
参考模块:
Image模块:http://effbot.org/imagingbook/image.htm
pytesseract识别验证码方法:http://www.waitalone.cn/python-php-ocr.html
新闻热点
疑难解答