使用 Vyper 和 Python 進行自動化登入並處理驗證碼

ttocr、com發表於2024-11-29
Python

雖然 Vyper 本身並不適合直接處理網頁自動化任務，但我們可以透過 Vyper 來編寫控制邏輯，並利用 Python 進行驗證碼的處理和影像識別。我們的目標是建立一個智慧合約，模擬透過呼叫 Python 指令碼來完成驗證碼的識別與登入過程。

  1. 環境準備
    要完成自動化登入並處理驗證碼，我們需要以下工具：
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    Vyper：用來編寫智慧合約。
    Python：用來處理網頁自動化（Selenium）和影像識別（Tesseract）。
    Selenium：用於自動化瀏覽器操作。
    Pillow 和 pytesseract：用於驗證碼影像的裁剪與識別。
  2. Vyper 合約設計
    在這個方案中，Vyper 負責控制與外部 Python 指令碼的互動，它不會直接處理驗證碼的識別，而是作為邏輯排程者來呼叫 Python 處理驗證碼。我們假設我們有一個智慧合約來觸發網頁登入流程，並將結果返回。

Vyper 合約
vyper

Vyper合約用於模擬觸發自動登入流程

在實際應用中，合約會和外部指令碼互動進行自動化任務

@public
def login_with_captcha() -> bool:
# 這裡假設呼叫了一個外部系統來獲取驗證碼識別結果
# 呼叫外部Python指令碼來識別驗證碼
captcha_text: string = self.get_captcha_text_from_python()

# 驗證碼識別成功後，繼續登入操作
if len(captcha_text) > 0:
    self.submit_login_form(captcha_text)
    return True
else:
    return False

@private
def get_captcha_text_from_python() -> string:
# 這裡模擬外部 Python 指令碼呼叫
# 在實際合約中，這部分應該透過事件或其他外部觸發器來實現
return "captcha_result_from_python_script"

@private
def submit_login_form(captcha_text: string) -> bool:
# 模擬提交登入表單
print("驗證碼已識別：", captcha_text)
return True
解釋
login_with_captcha：模擬一個公開函式，負責觸發驗證碼識別並進行登入提交。實際應用中，Vyper 無法直接與外部系統互動，因此在這裡我們假設透過 get_captcha_text_from_python 來獲取 Python 指令碼的識別結果。
get_captcha_text_from_python：模擬一個函式，透過外部 Python 指令碼獲取驗證碼識別的結果。
submit_login_form：模擬提交登入表單，輸出識別到的驗證碼文字。
3. Python 處理驗證碼
Python 指令碼負責實際的網頁操作、驗證碼識別等任務。透過 Selenium 和 Tesseract OCR，我們能夠擷取驗證碼並進行影像識別。

Python 程式碼：驗證碼識別
python

from selenium import webdriver
from PIL import Image
import pytesseract
import time

設定 WebDriver，開啟目標登入頁面

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://example.com/login")

獲取驗證碼圖片的元素

captcha_element = driver.find_element_by_id("captcha_image")

獲取驗證碼圖片的位置和尺寸

location = captcha_element.location
size = captcha_element.size
left = int(location['x'])
top = int(location['y'])
right = int(location['x'] + size['width'])
bottom = int(location['y'] + size['height'])

截圖並裁剪出驗證碼部分

screenshot_path = "captcha.png"
driver.get_screenshot_as_file(screenshot_path)

裁剪出驗證碼區域

image = Image.open(screenshot_path)
captcha_image = image.crop((left, top, right, bottom))

使用 Tesseract OCR 識別驗證碼內容

captcha_text = pytesseract.image_to_string(captcha_image).strip()
print(f"識別到的驗證碼是：{captcha_text}")

關閉瀏覽器

driver.quit()

將驗證碼返回給 Vyper 指令碼

print(captcha_text)
解釋
Selenium：用於獲取驗證碼元素並截圖。
Pillow：裁剪擷取的截圖，提取驗證碼區域。
Tesseract OCR：對裁剪後的驗證碼圖片進行文字識別，提取驗證碼內容。
4. Vyper 與 Python 協作
Vyper 作為智慧合約，負責邏輯排程，並呼叫外部 Python 指令碼來獲取驗證碼文字。
Python 執行驗證碼影像處理，並將結果返回給 Vyper 合約。
5. 執行登入
一旦 Python 指令碼成功識別驗證碼，Vyper 合約將模擬提交該驗證碼，並完成自動登入操作。

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