一、Selenium

简介

selenium最初是一个自动化测试工具,而爬虫中使用它主要是为了解决requests无法直接执行JavaScript代码的问题 selenium本质是通过驱动浏览器，完全模拟浏览器的操作，比如跳转、输入、点击、下拉等，来拿到网页渲染之后的结果，可支持多种浏览器

安装

1. 下载驱动

http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/2.42/

windows只有32位的！

下载chromdriver.exe放到python安装路径的scripts目录中即可，注意最新版本是2.42，并非2.9

然后将解压后的chromedriver移动到/usr/local/bin目录下

2. 安装pip包

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple selenium

注意：selenium3默认支持的webdriver是Firfox，而Firefox需要安装geckodriver 下载链接

我个人比较喜欢 谷歌浏览器

Selenium模块

1. 简单使用

from selenium import webdriver
import time
browser=webdriver.Chrome()  # 调用谷歌浏览器驱动器
try:
    browser.get('https://www.jd.com')  # 访问网页
    time.sleep(3)  # 等待3秒
finally:
    browser.close()  # 关闭浏览器

它会自动打开谷歌浏览器，并访问京东！3秒后，会自动关闭！

比如：在搜索框输入：美女。回车之后，会跳转到新的页面。这个简单动作，selenium 也可以完成！

先来看搜索框的id为key

再来看跳转新页面的内容区域，div的id为J_goodsList

代码如下：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找，By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素
import time
browser=webdriver.Chrome()
try:
    browser.get('https://www.jd.com')
    input_tag=browser.find_element_by_id('key')  # 查找id=key的标签
    input_tag.send_keys('美女')  # 输入关键字 美女
    input_tag.send_keys(Keys.ENTER)  # 输入 回车键
    wait=WebDriverWait(browser,10)  # 等待加载资源，如果有，则不等待。最多等待10秒
    wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'J_goodsList'))) #等到id为J_goodsList的元素加载完毕,最多等10秒
    # time.sleep(3)
finally:
    browser.close()

运行程序，效果如下：

注意：这些id需要提前知道才行，否则查找一个不存在的标签时，会等待10秒！

Selenium支持非常多的浏览器，如Chrome、Firefox、Edge等，还有Android、BlackBerry等手机端的浏览器。另外，也支持无界面浏览器PhantomJS。

from selenium import webdriver
browser = webdriver.Chrome()
browser = webdriver.Firefox()
browser = webdriver.Edge()
browser = webdriver.PhantomJS()
browser = webdriver.Safari()

初期，我们使用的是有界面的谷歌浏览器。后期，可以使用无界面浏览器PhantomJS，它的启动速度比打开谷歌浏览器要快。

虽然它是没有界面的，但是一样能达到谷歌浏览器访问的效果！

2. 元素定位

webdriver 提供了一系列的元素定位方法，常用的有以下几种：

id
 name
 class name
 tag name
 link text
 partial link text
 xpath
 css selector

分别对应python webdriver 中的方法为：

find_element_by_id()
find_element_by_name()
find_element_by_class_name()
find_element_by_tag_name()
find_element_by_link_text()
find_element_by_partial_link_text()
find_element_by_xpath()
find_element_by_css_selector()

注意

1、find_element_by_xxx找的是第一个符合条件的标签，find_elements_by_xxx找的是所有符合条件的标签。

2、根据ID、CSS选择器和XPath获取，它们返回的结果完全一致。

3、另外，Selenium还提供了通用方法find_element()，它需要传入两个参数：查找方式By和值。实际上，它就是find_element_by_id()这种方法的通用函数版本，比如find_element_by_id(id)就等价于find_element(By.ID, id)，二者得到的结果完全一致。

举例：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找，By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素
import time
browser=webdriver.Chrome()
try:
    browser.get('https://www.jd.com')
    # 查找class属性为text的标签，注意：find_element表示只查找一个
    tags = browser.find_element_by_class_name("text")
    print(tags.tag_name)  # 打印标签名
    # 查找name属性为Keywords的标签
    tags = browser.find_element_by_name("Keywords")
    print(tags.tag_name)
    # 查找文本内容为家用电器的标签
    tags = browser.find_element_by_link_text("家用电器")
    print(tags.tag_name)
    # find_elements，注意：后面有一个s，表示查询所有的
    # partial_link_text 表示模糊匹配。只要超链接文本带有家的标签
    tags = browser.find_elements_by_partial_link_text("家")
    for i in tags:  # 它返回一个列表，需要使用for循环
        print(i.tag_name,i.get_attribute('href'))  # 打印标签名和href属性
    # 查询class为cate_menu_item下面的a标签
    tags=browser.find_element_by_css_selector(".cate_menu_item a")
    print(tags.tag_name)
    # 选取所有的节点中id='login'下面的h1下面的a标签
    tags=browser.find_element_by_xpath('//*[@id="logo"]/h1/a')
    print(tags.tag_name)
    # 查询class属性为text的标签
    tags=browser.find_element(By.CLASS_NAME,"text")
    print(tags.tag_name)
finally:
    browser.close()

执行输出：

input
meta
a
a https://jiadian.jd.com/
a https://channel.jd.com/home.html
a https://channel.jd.com/furniture.html
a https://channel.jd.com/decoration.html
a
a
input

3. 节点交互

Selenium可以驱动浏览器来执行一些操作，也就是说可以让浏览器模拟执行一些动作。比较常见的用法有：输入文字时用send_keys()方法，清空文字时用clear()方法，点击按钮时用click()方法。示例如下：

from selenium import webdriver
import time
browser = webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.taobao.com')  # 打开淘宝
input = browser.find_element_by_id('q')  # 查询id属性为q的标签，也就是input搜索框！
input.send_keys('MAC')  # 输入文字MAC
time.sleep(1)  # 等待1秒
input.clear()  # 清空文字
input.send_keys('IPhone')  # 输入文字IPhone
# 查询class属性为btn-search的标签，也就是搜索按钮，它是一个button标签
button = browser.find_element_by_class_name('btn-search')
button.click()  # 点击按钮，也就是点击搜索
browser.close()

效果如下：

更多操作，请参考：

常见节点的动作操作

4. 动作链

在上面的实例中，一些交互动作都是针对某个节点执行的。比如，对于输入框，我们就调用它的输入文字和清空文字方法；对于按钮，就调用它的点击方法。其实，还有另外一些操作，它们没有特定的执行对象，比如鼠标拖曳、键盘按键等，这些动作用另一种方式来执行，那就是动作链。

先来访问一个网页：

http://www.runoob.com/try/try.php?filename=jqueryui-api-droppable

右边拖动玩一下，效果如下：

注意：右边的窗口使用了iframe，它是一个行内框架。它可以有独立的标签

因此，使用selenium时，需要使用switch_to.frame切换到frame才行，否则找不到！

比如，现在实现一个节点的拖曳操作，将某个节点从一处拖曳到另外一处，可以这样实现：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
import time
browser = webdriver.Chrome()
url = 'http://www.runoob.com/try/try.php?filename=jqueryui-api-droppable'
browser.get(url)  # 访问网页
browser.switch_to.frame('iframeResult')  # 切换到frame,找到id为iframeResult的元素
source = browser.find_element_by_css_selector('#draggable')  # 起始标签
target = browser.find_element_by_css_selector('#droppable')  # 目的标签
actions = ActionChains(browser)  # 创建动作链
# actions.drag_and_drop(source, target)
actions.click_and_hold(source)  # 点击鼠标左键，按住不放
time.sleep(0.5)
# 这里为什么要for循环呢？因为要模拟匀速运动
for i in range(5):
    # 移动坐标,xOffset 为横坐标，yOffset 为纵坐标
    # 调用perform()方法时，队列中的时间会依次执行。它会执行链中的所有动作
    actions.move_by_offset(xoffset=17,yoffset=0).perform()
    time.sleep(0.3)
actions.release()  # 松开鼠标左键
browser.close()

执行效果如下：

在滑动验证码中，如果拖动速度过快，它不会让你通过的！必须模拟人的速度才行！

更多操作，请参考链接：

更多的动作链操

5. 执行JavaScript

对于某些操作，Selenium API并没有提供。比如，下拉进度条，它可以直接模拟运行JavaScript，此时使用execute_script()方法即可实现，代码如下：

from selenium import webdriver
browser = webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.jd.com/')
# window.scrollTo表示右侧的滑动条,括号的参数表示。从上面直接拉到最底下
browser.execute_script('window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)')
browser.execute_script('alert("123")')  # 弹出123

效果如下：

可以看出，进度条拖动的太快了，页面都还没有加载完，都已经到底部了！

6. 获取节点信息

通过page_source属性可以获取网页的源代码，接着就可以使用解析库（如正则表达式、Beautiful Soup、pyquery等）来提取信息了。

不过，既然Selenium已经提供了选择节点的方法，返回的是WebElement类型，那么它也有相关的方法和属性来直接提取节点信息，如属性、文本等。这样的话，我们就可以不用通过解析源代码来提取信息了，非常方便。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找，By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素
browser=webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.amazon.cn/')
wait=WebDriverWait(browser,10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'cc-lm-tcgShowImgContainer')))
tag=browser.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#cc-lm-tcgShowImgContainer img')
#获取标签属性，
print(tag.get_attribute('src'))
#获取标签ID，位置，名称，大小（了解）
print(tag.id)
print(tag.location)
print(tag.tag_name)
print(tag.size)
browser.close()

执行输出：

https://images-cn.ssl-images-amazon.com/images/G/28/kindle/design/2018/Device/ys_180925_ATF1500x300_travel_dvc._CB484178544_.jpg
0.2783295412354032-2
{'x': 0, 'y': 0}
img
{'height': 0, 'width': 0}

注意：

location 始终不滚动，返回相对整个html或者对应frame的坐标

7. 延时等待

在Selenium中，get()方法会在网页框架加载结束后结束执行，此时如果获取page_source，可能并不是浏览器完全加载完成的页面，如果某些页面有额外的Ajax请求，我们在网页源代码中也不一定能成功获取到。所以，这里需要延时等待一定时间，确保节点已经加载出来。这里等待的方式有两种：一种是隐式等待，一种是显式等待。

隐式等待：

当使用隐式等待执行测试的时候，如果Selenium没有在DOM中找到节点，将继续等待，超出设定时间后，则抛出找不到节点的异常。换句话说，当查找节点而节点并没有立即出现的时候，隐式等待将等待一段时间再查找DOM，默认的时间是0。示例如下：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找，By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素
browser=webdriver.Chrome()
#隐式等待:在查找所有元素时，如果尚未被加载，则等10秒
browser.implicitly_wait(10)
browser.get('https://www.baidu.com')
input_tag=browser.find_element_by_id('kw')
input_tag.send_keys('美女')
input_tag.send_keys(Keys.ENTER)
contents=browser.find_element_by_id('content_left') #没有等待环节而直接查找，找不到则会报错
print(contents)
browser.close()

显示等待(推荐)：

隐式等待的效果其实并没有那么好，因为我们只规定了一个固定时间，而页面的加载时间会受到网络条件的影响。这里还有一种更合适的显式等待方法，它指定要查找的节点，然后指定一个最长等待时间。如果在规定时间内加载出来了这个节点，就返回查找的节点；如果到了规定时间依然没有加载出该节点，则抛出超时异常。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找，By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素
browser=webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.baidu.com')
input_tag=browser.find_element_by_id('kw')
input_tag.send_keys('美女')
input_tag.send_keys(Keys.ENTER)
#显式等待：显式地等待某个元素被加载
wait=WebDriverWait(browser,10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'content_left')))
contents=browser.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#content_left')
print(contents)
browser.close()

看上面一段代码，如果将wait这2行代码注释掉，运行之后，就会报错：

selenium.common.exceptions.NoSuchElementException: Message: no such element: Unable to locate element:...

重新开启wait2行代码，就不会报错了！

关于等待条件，其实还有很多，比如判断标题内容，判断某个节点内是否出现了某文字等。更多查看

8. 前进和后退

平常使用浏览器时都有前进和后退功能，Selenium也可以完成这个操作，它使用back()方法后退，使用forward()方法前进。示例如下：

import time
from selenium import webdriver
browser = webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.baidu.com')
browser.get('https://www.taobao.com')
browser.get('http://www.qq.com/')
browser.back()  # 后退
time.sleep(1)
browser.forward()  # forward
browser.close()  # 关闭浏览器

效果如下：

9. Cookies

使用Selenium，还可以方便地对Cookies进行操作，例如获取、添加、删除Cookies等。示例如下：

from selenium import webdriver
browser = webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.zhihu.com/explore')
# 打印知乎设置的cookie
print(browser.get_cookies())
# 增加3个cookie
browser.add_cookie({'name': 'name', 'domain': 'www.zhihu.com', 'value': 'germey'})
# 打印增加之后的所有cookie
print(browser.get_cookies())
# 清空此页面的所有的cookie
browser.delete_all_cookies()
print(browser.get_cookies())  # 最终结果是[]
browser.close()  # 关闭浏览器

执行输出，cookie太多了，直接用…替代了

[{'domain': '.zhihu.com',...]
[...'name': 'name', 'domain': 'www.zhihu.com', 'value': 'germey']
[]

10. 异常处理

from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import TimeoutException,NoSuchElementException,NoSuchFrameException
try:
    browser=webdriver.Chrome()
    browser.get('http://www.runoob.com/try/try.php?filename=jqueryui-api-droppable')
    browser.switch_to.frame('iframssseResult')
except TimeoutException as e:  # 超时错误
    print(e)
except NoSuchFrameException as e:  # 找不到Frame错误
    print(e)
finally:
    browser.close()  # 关闭浏览器

案例讲解

滑动验证码的破解

运行之前，先按照PIL

pip3 install Pillow

我加了一些注释，方便理解，完整代码如下：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait # 等待元素加载的
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains  #拖拽
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.common.exceptions import TimeoutException, NoSuchElementException
from selenium.webdriver.common.by import By
from PIL import Image
import requests
import re
import random
from io import BytesIO
import time
def merge_image(image_file,location_list):
    """
     拼接图片
    """
    im = Image.open(image_file)
    im.save('code.jpg')
    new_im = Image.new('RGB',(260,116))
    # 把无序的图片 切成52张小图片
    im_list_upper = []
    im_list_down = []
    # print(location_list)
    for location in location_list:
        # print(location['y'])
        if location['y'] == -58: # 上半边
            im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,116)))
        if location['y'] == 0:  # 下半边
            im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))
    x_offset = 0
    for im in im_list_upper:
        new_im.paste(im,(x_offset,0))  # 把小图片放到 新的空白图片上
        x_offset += im.size[0]
    x_offset = 0
    for im in im_list_down:
        new_im.paste(im,(x_offset,58))
        x_offset += im.size[0]
    #new_im.show()
    return new_im
def get_image(driver,div_path):
    '''
    下载无序的图片  然后进行拼接 获得完整的图片
    :param driver:
    :param div_path:
    :return:
    '''
    background_images = driver.find_elements_by_xpath(div_path)
    location_list = []
    for background_image in background_images:
        location = {}
        result = re.findall('background-image: url\("(.*?)"\); background-position: (.*?)px (.*?)px;',background_image.get_attribute('style'))
        # print(result)
        location['x'] = int(result[0][1])
        location['y'] = int(result[0][2])
        image_url = result[0][0]
        location_list.append(location)
    image_url = image_url.replace('webp','jpg')
    # '替换url http://static.geetest.com/pictures/gt/579066de6/579066de6.webp'
    image_result = requests.get(image_url).content
    image_file = BytesIO(image_result) # 是一张无序的图片
    image = merge_image(image_file,location_list)
    return image
def get_track(distance):
    # 初速度
    v=0
    # 单位时间为0.2s来统计轨迹，轨迹即0.2内的位移
    t=0.2
    # 位移/轨迹列表，列表内的一个元素代表0.2s的位移
    tracks=[]
    tracks_back=[]
    # 当前的位移
    current=0
    # 到达mid值开始减速
    mid=distance * 7/8
    print("distance",distance)
    global random_int  # 定义全局变量
    random_int=8  # 超过目标位置的距离。我故意的，模拟人的行为
    distance += random_int # 先滑过一点，最后再反着滑动回来
    while current < distance:
        if current < mid:
            # 加速度越小，单位时间的位移越小,模拟的轨迹就越多越详细
            # 匀速是不对的，人不能保证每一次滑动的速度是一致的
            # random.randint表示获取随机整数，范围是2~5之间
            # 用随机数，就可以模拟人的行为
            a = random.randint(2,5)  # 加速运动
        else:
            a = -random.randint(2,5) # 减速运动
        # 初速度
        v0 = v
        # 0.2秒时间内的位移。通过时间和速度，能得到距离。这是小学的知识了！
        s = v0*t+0.5*a*(t**2)
        # 当前的位置
        current += s
        # 添加到轨迹列表
        if round(s)>0:  # round表示四色五入，这里取的是整数！向上取整
            tracks.append(round(s))
        else:
            tracks_back.append(round(s))
        # 速度已经达到v,该速度作为下次的初速度
        v= v0+a*t
        print("tracks:",tracks)
        print("tracks_back:",tracks_back)
        print("current:",current)
    # 反着滑动到大概准确位置
    tracks_back.append(distance-current)
    tracks_back.extend([-2,-5,-8,])
    return tracks,tracks_back
def get_distance(image1,image2):
    '''
       拿到滑动验证码需要移动的距离
      :param image1:没有缺口的图片对象
      :param image2:带缺口的图片对象
      :return:需要移动的距离
      '''
    # print('size', image1.size)
    threshold = 50  # 阈值，表示色度差
    for i in range(0,image1.size[0]):  # 260  # 宽
        for j in range(0,image1.size[1]):  # 160  # 高
            pixel1 = image1.getpixel((i,j))
            pixel2 = image2.getpixel((i,j))
            res_R = abs(pixel1[0]-pixel2[0]) # 计算RGB差
            res_G = abs(pixel1[1] - pixel2[1])  # 计算RGB差
            res_B = abs(pixel1[2] - pixel2[2])  # 计算RGB差
            # 判断颜色的灰度差别太大时,要移动
            if res_R > threshold and res_G > threshold and res_B > threshold:
                return i  # 需要移动的距离，i就是横坐标
def main_check_code(driver,element):
    """
    拖动识别验证码
    :param driver:
    :param element:
    :return:
    """
    # 找到登录按钮
    login_btn = driver.find_element_by_class_name('js-login')
    login_btn.click()  # 点击一下,它会弹出模态框
    # 等待加载class为gt_guide_tip的标签，也就是提示 按住左边滑块，拖动完成上方拼图
    # 最多等待30秒,后面的0.5是啥，我不知道。人家网上是这么写，我就copy过来了！
    element = WebDriverWait(driver, 30, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'gt_guide_tip')))
    slide_btn = driver.find_element_by_class_name('gt_guide_tip')
    slide_btn.click()  # 点击滑块，出现缺口
    # 图片上 缺口的位置的x坐标
    # 左边的缺口
    image1 = get_image(driver, '//div[@class="gt_cut_bg gt_show"]/div')
    # 右边的缺口
    image2 = get_image(driver, '//div[@class="gt_cut_fullbg gt_show"]/div')
    # 2 对比两张图片的所有RBG像素点，得到不一样像素点的x值，即要移动的距离
    l = get_distance(image1, image2)
    print('l=',l)  # 既然得到了移动距离,我们想当然的可以一步到位。但是不能这么干，要模拟人的行为！
    # 3 获得移动轨迹
    track_list = get_track(l)  # 模拟人的行为
    print('第一步,点击滑动按钮')
    # 等待加载class为gt_slider_knob的元素，也就是像暂停键的按钮
    element = WebDriverWait(driver, 30, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'gt_slider_knob')))
    ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()  # 点击鼠标左键，按住不放
    import time
    time.sleep(0.4)
    print('第二步,拖动元素')
    for track in track_list[0]:  # 正向滑动,从左到右
         ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform()  # 鼠标移动到距离当前位置（x,y）
    time.sleep(3)
    for track in track_list[1]:  # 反向滑动,从右到左
          ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform()  # 鼠标移动到距离当前位置（x,y）
          time.sleep(0.1)
    import time
    time.sleep(0.6)
    print('第三步,释放鼠标')
    ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()  # release表示释放鼠标
    time.sleep(1)
def main_check_slider(driver):
    """
    检查滑动按钮是否加载
    :param driver:
    :return:
    """
    while True:
        try :
            driver.get('https://www.huxiu.com/')  # 打开虎嗅网
            # 等待加载登录标签，也就是class为login标签元素
            element = WebDriverWait(driver, 30,0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'js-login')))
            if element:  # 判断是否存在
                return element
        except TimeoutException as e:
            print('超时错误，继续')
            time.sleep(5)
if __name__ == '__main__':
    try:
        count = 3  # 最多识别3次
        driver = webdriver.Chrome()
        while count > 0:
            # 等待滑动按钮加载完成
            element = main_check_slider(driver)  # 检查滑动按钮是否加载
            main_check_code(driver,element)  # 拖动识别验证码
            try:
                success_element = (By.CSS_SELECTOR, '.gt_success')
                # 得到成功标志
                success_images = WebDriverWait(driver,3).until(EC.presence_of_element_located(success_element))
                if success_images:
                    print('成功识别！！！！！！')
                    count = 0
                    import sys
                    sys.exit()
            except Exception as e:
                print('识别错误，继续')
                count -= 1
                time.sleep(1)
        else:
            print('too many attempt check code ')
            exit('退出程序')
    finally:
        driver.close()

它的成功率有50%

运行代码，效果如下：

它会自动帮你滑动到正确的位置。

如果网页打开是这样的

执行会报错

selenium.common.exceptions.WebDriverException: Message: unknown error: Element is not clickable at point (1019, 30)

步骤解析：

主要有3步：

第一步,点击滑动按钮

第二步,拖动元素

第三步,释放鼠标

打开虎嗅网，点击登录，将鼠标放到滑动区域。这是第一张图

这里的0.0 表示起始坐标

再点击滑块，右边会出现一个小缺口。

那么需要计算左边的区域和右边的区域的色灰度差，计算出移动坐标，最后移动过去，就可以了！

注意：它截取2张图片，用来做灰度对比。它不是用的截屏功能，因为分辨率不同，图片大小也不一样。

这里使用的是PIL中的Image来合并图像，什么意思呢？一张图片，有很多像素点。

比如白色的RGB是255, 255, 255。红色是255, 0, 0。绿色是0,255,0。其他颜色依次类推！

那么收集N多像素点之后，就可以形成一个完整的图片！

先来看一张图片和第二种图片的区别。使用for循环每一个像素点，就可以发现，这2个图片之间的区别就是那2个缺口。

看这2个缺口，右边的，要比左边的灰暗一些。这里我定义是50，这个是一个阈值，表示色度差！

比较出色度差之后，就可以定位这2个缺口位置。然后计算坐标距离，滑动左边的缺口，就可以完成了！

滑动的时候，要注意，不能直接滑动到目标位置。虽然我已经精确计算到目标位置了，但是不能这么做。网站会认为你是机器，不让通过！

所以要模拟人的行为。一开始是慢，然后加速。加速之后，可能会超过目标位置，这里我定义的是8，表示超过8个距离。

然后向左边慢慢的移动到目标位置！

merge_image和get_image 这2个方法，从是网上copy的，具体实现，可以不用关心！

本文参考链接：

https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/9460030.html