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python怎么實現登錄界面

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第一種:直接請求

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點擊登錄會發送請求,參數看上圖

實際提交的參數, 看下圖,圖中圈出來的基本都是可以找到的,就在請求的 HTML 中。

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而 fp 參數和 eid 參數實際是固定的。所以可以直接寫死。看到了一個 pubKey ,我覺得看到這個玩意基本都能猜到這是一個 RSA 加密了,加密的就是 密碼了,

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然后還有一個 seqSid 參數 和 一個 authcode 參數

seqSid 參數是個接口返回的響應內容,全局搜索 _jdtdmap_sessionId 就會找到這個接口。

authcode 這個參數就是滑動之后生成的參數,也是最惡心的一個參數。

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authcode 參數來源:

請求 URL:

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參數:

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響應:validate 就是 authcode

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這個請求參數中實際只有 d 參數是最重要的,其他的就比較簡單了。

c:  是獲取驗證碼圖片時返回的 challenge 參數。  slide/g.html

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bg 和 patch 就分別是背景圖和缺口形狀的圖片

識別這個距離的代碼,是從網上復制的,忘了是從哪里來的了。

    def test_demo_cv2(self):        """        得到缺口位置        :return:        """        block = cv2.imread("bg.jpg", 0)        template = cv2.imread("patch.jpg", 0)        w, h = template.shape[::-1]        # 二值化后的圖片名稱        blockName = "block.jpg"        templateName = "template.jpg"        # 將二值化后的圖片進行保存        cv2.imwrite(blockName, block)        cv2.imwrite(templateName, template)        block = cv2.imread(blockName)        block = cv2.cvtColor(block, cv2.COLOR_RGB2GRAY)        block = abs(255 - block)        cv2.imwrite(blockName, block)        block = cv2.imread(blockName)        template = cv2.imread(templateName)        # 獲取偏移量        result = cv2.matchTemplate(block, template,                                   cv2.TM_CCOEFF_NORMED)  # 查找block在template中的位置,返回result是一個矩陣,是每個點的匹配結果        x, y = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape)        cv2.rectangle(block, (y, x), (y + w, x + h), (7, 249, 151), 2)        cv2.imshow('block', block)        cv2.waitKey(0)        print("x方向的偏移", int(y * 0.4 + 18), 'x:', x, 'y:', y)        return y

但是有時候不準確。

w: 驗證碼的寬,固定 280

appID: 固定值

product:固定值

scene: 固定值

e: 固定值

s:  全局搜索 _jdtdmap_sessionId

都是頁面中值。

最后說一下 d , d 的位置:在 slide.js 中,名字中間有版本號,沒寫

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g 的值

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這也就是軌跡了列表了,對軌跡列表進行加密生成了 d 參數

軌跡列表的特點:

    第一組,坐標 x 是固定的

    最后一組 x - 第一組的 x  =  滑動的距離

    y 的值變化很小

生成軌跡的方法很多,但是好像能百度到的都沒有什么用了。

生成軌跡列表后,傳遞參數到加密的函數中,返回加密的參數 d

加密的函數位置:

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