一、验证码识别解决方案
对于web应用程序来讲，处于安全性考虑，在登录的时候，都会设置验证码，验证码的类型种类繁多，有图片中辨别数字字母的，有点击图片中指定的文字的，也有算术计算结果的，再复杂一点就是滑动验证的。
诸如此类的验证码，对我们的系统增加了安全性的保障，但是对于我们测试人员来讲，在自动化测试的过程中，无疑是一个棘手的问题。
二、Web自动化验证码解决方案
一般在我们测试过程中，登录遇到上述的验证码的时候，有以下种解决方案：
◆ 第一种、让开发去掉验证码
◆ 第二种、设置一个万能的验证码
◆ 第三种、通过cookie绕过登录
◆ 第四种、自动识别技术识别验证码
三、自动识别技术识别验证码
前三种解决方案，想必大家都比较了解，本文重点阐述第四种解决方案，也就是验证码的自动识别，关于验证码识别这一块，可以通过两个方案来解决。
◆ 第一种是：OCR自动识别技术
◆ 第二种是：通过第三方打码平台的接口来识别
OCR识别技术：
OCR中文名称光学识别， tesseract是一个有名的开源OCR识别框架。
它与Leptonica图片处理库结合，可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本，可以不断训练自己的识别库，使图像转换文本的能力不断增强。
如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。
那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。
关于OCR自动识别这一块，需要大家安装Tesseract，并配置好环境，步骤如下：
1)安装tesseract
适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的
Windows安装程序下载地址：
github/UB-Mannheim/tesseract/wik
2)加入培训数据
tesseract 默认只能识别英文，如果您想要识别其他语言，则需要下载相应的培训数据
下载地址：
github/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Data-Files
◆ ##### 下图为中文数据包
我们只做中文，暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ，然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。
C:\OCR\Tesseract-OCR essdata
3)配置环境变量
要从任何位置访问tesseract-OCR。
您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。
◆ ##### 安装后tesseract之后 ，并不能直接在python中使用，我们要想在python中使用，需要安装pytesseract模块我们可以通过pip安装
◆ #### python中识别验证码图片内容
安装好后。找一张验证码图片，如下图（命名为test.jpg），放在当前python文件同级目录下面。
使用PIL中的Image中的open方法打开验证码图片，调用
pytesseract.image_to_string方法，可以识别图片中的文字，并且转换成字符串，如下面代码所示。
通过上述方法能识别简单的验证码，但是存在一定的问题，识别的精度不高，对于一些复杂一点，有干扰线的验证码无法正确识别出结果。
接下来给大家介绍一下第二种识别的方案，第三方的打码平台识别
◆ #### 打码平台识别验证码
第三方的打码平台相对于OCR来讲，优势在于识别的精准度高，网络上的第三方打码平台很多，百度随便一搜就有几十个，这个给大家列举几个，如下所示：
网络上的第三方打码平台众多，这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。
首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 chaojiying，进入之后我们找到python对应的开发文档并下载。
◆ ###### 下载开发文档
◆ ##### 下载之后解压缩，得到如下文件
◆ #### 第三方打码平台的接口分析
我们打开chaojiying.py这个文件后，会发现这个文件中给出了的接口非常简单，如下所示
首先第一步创建一个用户对象：三个参数（账号，密码，软件ID），账号密码就是该网站的账号密码，那么软件ID呢？
软件ID我们可以在用户中心找到软件ID，然后进去点击生成一个软件ID（如下图）
第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片，并读取内容。
第三行，调用PostPic方法识别验证码，两个参数（验证码图片内容，验证码类型），关于验证码类型，请参考该网站的价格体系（如下图）,根据验证码类型选择对应的数值传入。
◆ ###### 结果提取：
PostPic返回的是一个字典类型的数据，识别的验证码在该字典中的pic_str这个键中
第三方接口给大家介绍到这里，接下来我们实际应用到登录中去。
提示：打码平台一般都是收费的（差不多是一分钱，识别一次）
四、自动识别验证码登录案例
◆ #### 登录案例
接下来以超级鹰这个网站为列，使用web自动化测试框架selenium来实现验证码识别自动登录。
需要用到的库有selenium、pillow、time，和我们上面下载的超级鹰的接口文件
◆ 环境安装
◆ ###### 1、selenium安装
◆ ###### 2、chromedriver 安装
◆ ###### 下载和自己chrome浏览器对应的chromedriver版本，
◆ ###### 配置环境变量
◆ ###### 3、pillow模块安装（处理图像的库）
◆ 实现步骤分析
1、获取账号密码输入框：输入消费社区账号密码
2、获取验证码图片
△ 将当前页面截图
△ 选择图片元素，获取上下左右位置
△ 使用PIL模块对页面图片进行再次截图（获取验证码图片）
△ 将验证码图片保存
3、调用第三方接口识别验证码
4、输入验证码结果
5、点击登录
具体代码实现
△ #### 具体代码实现
△ ##### 1、selenium打开登录页面
△ ##### 2、获取账号密码输入框：输入账号密码
△ ##### 2、获取验证码图片
△ ###### 将当前页面截图
△ ###### 选择图片元素，获取上下左右位置
△ ###### 获取验证码上下左右的位置,此处要注意查看电脑显示的缩放比列（如下图）。
根据比列乘以相应的系数，我这边的显示比列是125，那么对于的系数就是1.25（如果你的是150，那么就乘以1.5）
- ###### 使用PIL模块对页面图片进行再次截图（获取验证码图片），将验证码图片保存
python pic=PIL.Image.open(‘file’) pic.crop(local) pic.sava(‘zym,png’)
调用第三方接口识别验证码：
输入验证码结果：
点击登录：
完整代码
如下(账号密码自行修改）