1.前提：最近项目一阶段的需求搞完，然后就闲下来看某乎看的不亦乐乎。。。正好本人看到某乎上说有人用python做了顶帖脚本并找到了女朋友（（转）怎么用python找女朋友…），所以还等什么，python学起来！！！
鉴于本人比较懒完全看不下python基础啊（（转）菜鸟教程了解一下），那就给自己找个需求一边搞需求一边学习python吧。
2.需求：实现自动登录chrome浏览器，登录公司erp系统并且自动填写用户名密码验证码
3.说明：①功能基本实现花了一天；②由于是站在巨人的肩上使用了轮子，所以有些代码并不是本人写的；③从中学习了python的基础常识和selenium应用，本人觉得这种通过某一功能去学习新的语言的方式挺好的，因此写下整个学习的过程。④文中引用了大量转载（毕竟是萌新），这些都是在学习过程中搜索到的靠谱的。
4.搭建python环境：
老样子，学一门语言先写一个helloworld。给个链接（（转）IDEA 安装Python插件 + 创建Python项目），类似的还有很多直接度娘就好了，本文主要是说一下流程和注意点。
4.1：这里直接使用的是IDEA社区版
idea插件是python community edition，在setting-plugins中搜索python然后安装插件
python是3.7的64位exe文件
windows x86 executable 表示windows 32位系统 可执行文件
windows x86-64 embeddable zip 表示windows 64位系统 zip压缩文件
以此类推看自己要下哪一个
4.2流程：
安装python,配置环境变量path,cmd查看
安装ieda，安装插件，创建工程（这边都有教程也没有难点），创建helloworld文件
看下结构：
4.3 helloworld
好了，到这里就要开始了解python的一些知识点了。
由于本人是学java的，所以一开始觉得python的编码风格很别扭，比如命名，文件名是全小写的（其他规范在实际中体验）；还有就是代码规范，main函数，缩进，最后一行空行等（这里只是接触到的，其他的可以看菜鸟教学了解一下）；IDEA有很完整的提示，对于学习有很大帮助的（基础操作就是瞎几把写然后看提示度娘再回来改）。。。
这边helloworld很简单，就是调用了main函数然后print一个HelloWorld!!（（转）收藏的代码规范）
可以看到上图中还有一些变量等的实践，可以在这个文件中照着基础教学了解一下基础。
5.selenium和driver
好了，在helloworld中瞎写了一两个小时后，感觉已经不能满足我了，那么就开始需求吧。
5.1 启动chrome并登录
使用selenium和driver启动浏览器,总结了一下可用的方法
然后就可以启动了，比如百度
# 打开chromedriver = webdriver.Chrome(chrome_driver, options=option)driver.get('/')# 最大化谷歌driver.maximize_window()time.sleep(1)
感觉很完美，但是在登录公司内部erp系统时遇到了这个问题：
在IE上可以在安全设置中设置允许运行active脚本，然后就不会有这个下载提示框，但是chrome貌似不行。。。所以要解决这个alert才行。
5.2 模拟点击alert
autologin
# 弹窗自动点击alert = driver.switch_to.alertat_text = alert.textprint("at_text:" + at_text)alert.accept()
核心就是switch_to.alert，这个是python3的写法，要注意，这样就能自动点击确认了
但是如果alert没有呢，也就是switch_to.alert 抛异常NoAlertPresentException。这边就涉及到异常处理了，正好学习一下。
autologin
from mon.exceptions import NoAlertPresentExceptionimport tracebacktry:alert1 = driver.switch_to.alertexcept NoAlertPresentException as e:print("no alert")traceback.print_exc()else:at_text1 = alert1.textprint("at_text:" + at_text1)
5.3 获取页面元素并且自动填入
autologin
# 用户名密码driver.find_element_by_id('parent_login_name').clear()driver.find_element_by_id('parent_login_name').send_keys('cth')driver.find_element_by_id('ext-comp-1002').clear()driver.find_element_by_id('ext-comp-1002').send_keys('789456')
这边是使用id去定位用户名和密码的输入框（转）定位元素的方式
但是又出问题了，验证码怎么搞？
好吧，那就用图片识别吧，毕竟python的图像识别挺好的
6 使用PIL，pytesseract，tesseract对图像识别
6.1 首先是pillow和pytesseract,这个和selenium一样，直接cmd输入即可：
pip install pytesseract
pip install Pillow
然后是安装tesseract：
网上也有说配置path环境，但是在代码中加入就行了
imagehandle
# tesseract.exe所在的文件路径pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = "E:\py-ocr\Tesseract-OCR\\tesseract.exe"
（\是因为转义）
6.2 识别代码：
到这里也已经下午三点，还有2小时下班了，看了大半天的各种知识脑子已经乱了，所以咋办，那就直接拿轮子吧
（转）图片验证码识别
这边我是将该方法作为一个模块引入的，所以去掉了main方法，就是这个imagehandle
autologin
# 识别验证码driver.save_screenshot('E:\py-pic\whole.png')imgelement = driver.find_element_by_id('safecode')location = imgelement.locationsize = imgelement.sizecoderange = (int(location['x']), int(location['y']), int(location['x'] + size['width']), int(location['y'] + size['height']))img = Image.open('E:\py-pic\whole.png')frame = img.crop(coderange) # 使用Image的crop函数，从截图中再次截取我们需要的区域frame.save('E:\py-pic\\frame.png')text = imagehandle.OCR_lmj("E:\py-pic\\frame.png") # 使用imagehandleprint("text:" + text)
这个也是网上看到的，忘了是哪篇了，思路就是先截全屏图，然后定位到验证码的方位，截取验证码，然后使用 imagehandle.OCR_lmj 对图片进行二值化，去噪处理。
在OCR_lmj函数中增加了去边框处理：
imagehandle
# 去掉边框def remove_frame(img, width):w, h = img.sizepixdata = img.load()for x in range(width):for y in range(0, h):pixdata[x, y] = 255for x in range(w - width, w):for y in range(0, h):pixdata[x, y] = 255for x in range(0, w):for y in range(0, width):pixdata[x, y] = 255for x in range(0, w):for y in range(h - width, h):pixdata[x, y] = 255return imgdef OCR_lmj(img_path):...out2 = remove_frame(out1,1)out2.save('E:\py-pic\image_remove.png')...
<–-11-28改–>发现先去边框再去噪声的图片更好
最后处理后的图片：whole是截全图，frame是截取验证码，img_bin是二值化，img_noise是去噪，img_remove是去边框。
# 登录driver.find_element_by_id('randCode').clear()driver.find_element_by_id('randCode').send_keys(text) #text就是识别的数字和字母driver.find_element_by_id('ext-gen29').click()
遗留问题
尽管在6.2中增加了一系列图片的处理，人眼看起来能够很明显的识别，然而代码识别率还是很低：
就像这样验证码错误了。。。网上的说法是可以对tesseract进行训练字母的识别，增加成功率，这个还没有尝试，后续有空补充。本人的其他想法是使用5.2的alert抓取异常，如果不存在alert表示登录成功了，如果存在alert且提示的是验证码错误，那么就点击图片重新识别新的验证码，这个也留待以后实现。。
希望本文能够对其他人有用。。。
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1.增加验证码识别错误处理：判断alert提示，如果是验证码错误会自动刷新，只需要重新识别登录，重复3次。实测十几次都成功了。。。
def ecpt_handle(driver, name, pwd):for i in range(0, 3):print("循环%d次" % (i+1))# 验证码失败处理try:alert1 = driver.switch_to.alertexcept NoAlertPresentException as e:time.sleep(1)print("登陆成功")break# traceback.print_exc()else:at_text1 = alert1.textif at_text1 == "验证码错误":print("at_text1:" + at_text1)alert1.accept()time.sleep(1)print("重新登录%d次" % (i+1))login(driver, name, pwd) # 重新识别并输入time.sleep(3)print("关闭")driver.quit()
2.关于训练的方法： （转）tesseract训练
写的很全，照着试下果然成功率提升了
