相应页面（/level/web/crawler-captcha-1）
题目要求：
先看看页面：
当我们一打开页面，就是出现滑块验证码页面，我们所要的数字参数是没有的。
再看看滑动之后的页面。
很明显，当滑块验证通过之后，数字就会出现。
再分析滑块验证码图片，如下图，是腾讯防水墙滑块验证码。
再抓包看看，如下图，验证码图片和滑块图片已经出现，
到这里，简单分析一下思路。
访问页面，下载验证码图片；通过图像识别，计算出验证码图片缺口位置；通过selenium模拟移动滑块；收集数字数据，继续下一个页面。实现过程：
使用库：
import osimport randomimport cv2from PIL import Imagefrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver import ActionChainsfrom mon.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWaitfrom selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECfrom urllib.request import urlretrieveimport timeimport numpy as npfrom lxml import etree
这里说下，部分库与程序作用：
random：模拟滑动轨迹；
vc2、PIL、numpy：处理图片时，计算滑块对应坐标轴；
selenium：自动化处理验证码；
urllib.request.urlretrieve：下载图片。
实现过程：
应于网站要求，这里只说思路（个人程序过程），不提供代码。
初始化selenium；访问页面，先登录，再进行题目页面；切换到滑块验证码子页面（因为主页面中，不会显示滑块元素）；下载对应的滑块验证码图片（验证码带缺口大图，验证码缺口图）；加载验证码图片，计算坐标值（Image处理图片大小和位置偏移，cv2处理图片颜色色差（灰度），numpy计算坐标轴）；根据坐标轴，实现模拟滑动过程中的轨迹；通过轨迹使用selenium拖动滑块；如果成功，收集数字求和，然后下一页，重复第3步，如果滑块验证没有成功，该页面再次请求。说明：
难点：图像计算坐标，模拟轨迹。
在验证过程中，注意页面的加载速度，可以使用time控制，图片识别时，用cv2处理灰度值，进行归一化处理，numpy可以通过归一化计算出相应坐标。
在网络上，已经有很多大佬实现了腾讯防水墙滑块验证码，可以适当的去参考。
PS:
除了腾讯防水墙滑块验证码，还有极验的滑块验证码，相对腾讯来说，极验的难度比腾讯的大很多，它的版本在不断更新，难度也越高，最开始极验滑块验证码可以通过截图处理保存图片，后来是图片碎片块，不过可以从css里获取对应位置参数，也可以处理，现在极验滑块验证码使用的是webp格式的碎片块图片，难上加难。欢迎知道的大佬留言！！！
