python requests爬蟲如何處理驗證碼

在使用Python的requests庫進行爬蟲時，處理驗證碼的方法有很多種。這里列舉幾種常見的處理方法：

1. 使用 OCR（Optical Character Recognition）庫識別驗證碼： 您可以嘗試使用像 Tesseract 這樣的 OCR 庫來識別圖像中的文字。首先，您需要安裝 Tesseract OCR 和 pytesseract 庫。在命令行中運行以下命令安裝：

pip install pytesseract

接下來，您可以使用以下代碼示例來識別圖像中的文字：

from PIL import Image
import pytesseract

def recognize_captcha(image_path):
    img = Image.open(image_path)
    captcha_text = pytesseract.image_to_string(img)
    return captcha_text.strip()

請注意，這種方法可能不適用于復雜的驗證碼。對于更復雜的驗證碼，您可能需要使用其他方法，例如使用機器學習模型進行訓練。

2. 使用第三方驗證碼識別服務： 有許多第三方服務提供驗證碼識別功能，例如超級鷹（http://www.chaojiying.com/）。這些服務通常都是付費的，但它們提供了較高的識別率。您可以按照官方文檔或 SDK 提供的方法，在您的爬蟲項目中集成這些服務。

3. 人工處理驗證碼： 在某些情況下，您可能需要人工處理驗證碼。您可以將圖片發送給用戶（例如通過即時通訊），請用戶輸入驗證碼后，將其返回到爬蟲程序。

4. 使用代理 IP： 有時候，驗證碼可能是由于 IP 被封禁而出現的。在這種情況下，您可以使用代理 IP 來繞過 IP 限制。您可以使用免費或付費的代理 IP 服務，將代理 IP 添加到 requests 請求中，如下所示：

import requests

proxies = {
  'http': 'http://代理IP:端口',
  'https': 'https://代理IP:端口',
}

response = requests.get(url, proxies=proxies)

請注意，使用代理 IP 可能會影響您的爬蟲速度，并且并不能完全避免驗證碼的出現。

5. 嘗試繞過驗證碼： 有時，一些網站可能提供了非圖形驗證碼（例如點擊字母等）。在這種情況下，您可以嘗試使用圖像處理庫（如 OpenCV）來識別和輸入這些驗證碼。但是，這種方法可能需要大量的時間和精力來實現。

總之，處理驗證碼的方法因網站而異，您需要根據具體情況選擇合適的方法。在使用爬蟲時，請確保遵守網站的 robots.txt 規則和相關法律法規。