Как обойти капчу при парсинге
Перейти к содержимому

Как обойти капчу при парсинге

  • автор:

Как обойти капчу при парсинге сайтов

Капча – это автоматизированный вид теста, который используется на веб-сайтах для определения, является ли пользователь человеком или программой. Человеку пройти этот тест не составляет труда, а вот машине не так просто.

CAPTCHA: что это значит?

Интересное слово “captcha” происходит от английского «Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart», что переводится как «полностью автоматизированный публичный тест Тьюринга для различия компьютеров и людей».

В 1950-м году английским математиком Аланом Тьюрингом был предложен тест на отличие человека от компьютера. Тест предполагал, что если человек не может отличить ответы компьютера от ответов другого человека, то компьютер можно считать “обладающим искусственным интеллектом”. Капча как раз основана на принципах теста Тьюринга и представляет собой практическое применение его идеи для различия между человеком и компьютерной программой.

Зачем нужна капча

Капча нужна, чтобы обезопасить сайты от автоматических программ, использующихся для парсинга, рассылки спама. Также она предполагает защиту веб-ресурсов от переборщиков паролей и DDOS-атак и усложняет прочие процессы автоматизации.

Какие бывают капчи

Капчи могут быть различных типов, в зависимости от способа их представления и того, какие задачи они предлагают пользователю решить. Вот некоторые из наиболее распространенных типов капч:

Текстовые капчи:

none provided

Пользователю предлагается ввести текст, отображенный на изображении, обычно искаженный или с добавленными шумами для усложнения распознавания компьютерными программами.

Графические капчи:

none provided

Вместо текста пользователю могут быть предложены графические задачи, такие как выбор всех изображений с определенным объектом или объединение нескольких изображений в одно слово или фразу.

Аудио-капчи:

none provided

Есть капчи, которые помимо графического решения предлагают прослушать аудиозапись и ввести цифры или слова, которые были произнесены на записи (обычно искажённые, с шумами на фоне).

Математические капчи:

none provided

Пользователю предлагается решить простое математическое уравнение, например, сложить или умножить числа, чтобы подтвердить, что он человек.

ReCaptcha:

none provided

Это разновидность капчи, разработанная Google. Она обычно представляет собой сочетание задач, например, выбор всех изображений с тем или иным объектом.

Это лишь несколько примеров типов капч, и разработчики постоянно создают новые типы капч для различных целей и требований безопасности.

Что такое парсинг сайтов

Парсинг сайтов — это процесс автоматического извлечения данных с сайтов. Обычно это делается с использованием специальных программ или скриптов, называемых веб-скраперами или веб-краулерами. Цель парсинга может быть разной: от сбора информации для анализа и исследования до создания копии контента или мониторинга изменений на сайте.

Как обойти капчу при парсинге сайтов

Хоть капча и препятствует парсингу, но всё же способов обойти её и получить нужные данные существует не так уж мало. Среди них можно выделить CapMonster.cloud – облачный сервис по автоматическому разгадыванию капч. С большинством вышеперечисленных типов капч он справляется быстро и эффективно.

Он предоставляет такие пути для парсинга без блокировок:

Использование API – это позволяет отправлять изображения с капчей на серверы CapMonster.cloud и получать обратно решение капчи. Разработчики могут интегрировать API в свои скрипты парсинга для автоматического решения капчи.

Использование библиотек – Capmonster.cloud также предоставляет собственные готовые библиотеки для различных языков программирования (например, Python, PHP, Javascript и другие), которые упрощают интеграцию с их сервисом.

Использование распределенных решений – сервис использует распределенные серверы и мощные алгоритмы распознавания, что увеличивает скорость и точность решения капчи.

Обучение моделей – облачный сервер постоянно совершенствует алгоритмы распознавания капчи, в том числе с помощью обучения моделей на больших объемах данных.

Резервирование ресурсов – Capmonster.cloud предоставляет возможность резервирования определенного количества ресурсов для обработки капчи, что позволяет ускорить процесс решения и обеспечить надежность при парсинге больших объемов данных.

Как обойти блокировки сайтов при парсинге

Если в своих интернет-экспериментах вы часто сталкиваетесь с необходимостью доказать посещаемым сайтам, что вы или ваша программа – человек, а также вас периодически и вовсе туда не пускают, то нужно подумать о способах обойти эту самую блокировку.

Итак, какие существуют способы:

VPN (Виртуальная частная сеть) . Это один из самых популярных способов обхода блокировок. VPN маскирует ваш IP-адрес, позволяя обходить географические ограничения и блокировки провайдеров.

Proxy-серверы . Аналогично VPN, proxy-серверы могут перенаправлять ваш трафик через удаленные серверы, скрывая ваш реальный IP-адрес.

DNS-переадресация . Некоторые службы DNS, такие как Google Public DNS или Cloudflare DNS, могут помочь обойти блокировки, перенаправляя вас на доступные зеркала заблокированных сайтов.

Tor (The Onion Router) . Tor маршрутизирует ваш трафик через децентрализованную сеть серверов, обеспечивая анонимность. Однако это не самый надёжный способ обойти блокировку, так как существуют методы анализа трафика и атак, которые могут разоблачить и отследить пользователей Tor.

Часто сайты даже не предлагают пользователям пройти капчу, если их устраивает IP-адрес и профиль. Однако при использовании скриптов проверки “на человечность”, скорее всего, не избежать. В этом случае помогут сервисы по автоматическому разгадыванию капч, среди которых уже успешно зарекомендовал себя Capmonster.cloud. Он предлагает решения для обхода капч, что может быть полезно при попытке доступа к сайтам с автоматизированными системами защиты.

Как решить капчу с помощью искусственного интеллекта

Ранее для распознавания капч применялись только ручные сервисы, требующие участия человека. Теперь современные технологии шагнули вперед, и для этой задачи успешно применяется искусственный интеллект.

Решение капчи с помощью ИИ обычно осуществляется следующими этапами:

Обработка изображения. Сначала изображение капчи подается на вход алгоритму. ИИ проходит через изображение, используя методы обработки изображений, такие как фильтрация шума, сегментация (выделение текста или других элементов) и распознавание образов.

Распознавание текста или элементов. После обработки изображения ИИ пытается распознать текст или другие элементы на капче. Для этого могут использоваться различные методы машинного обучения. Эти модели обучаются на большом наборе данных капч, чтобы научиться распознавать текст или другие элементы с высокой точностью.

Автоматическое решение. После успешного распознавания текста или элементов ИИ принимает решение о правильном ответе на капчу и передает эту информацию обратно пользователю или программе, которая запросила решение капчи.

Этот процесс может варьироваться в зависимости от сложности капчи и используемых методов искусственного интеллекта. Обычно капчи создаются таким образом, чтобы затруднить автоматическое распознавание, но разработчики искусственного интеллекта постоянно улучшают свои методы, чтобы справиться с этими препятствиями.

Облачный сервис Capmonster.cloud также использует искусственный интеллект для решения капч и эффективного парсинга сайтов. Этот инструмент реализует различные методы, включая машинное обучение. Модели постоянно обучаются и обновляются, Capmonster.cloud автоматизирует процесс решения капч, позволяя пользователям сэкономить время и усилия, которые они могли бы затратить на ввод данных вручную или поиск альтернативных способов обхода капч при парсинге. Более подробную информацию о Capmonster.cloud и его возможностях можно найти в документации или блоге .

Для удобства пользователей сервис имеет как API, так и расширения для браузеров Google Chrome и Mozilla Firefox , с помощью которых капчи разгадываются автоматически и в фоновом режиме. На официальном сайте Вы можете узнать всю информацию, зарегистрироваться и протестировать весь функционал сервиса Capmonster.cloud.

�� Как обойти капчу Яндекса при парсинге Python — простые методы и советы

Для обхода капчи Яндекса при парсинге с использованием Python, вы можете использовать следующий подход: 1. Установите и импортируйте необходимые библиотеки:

 !pip install requests !pip install pytesseract !pip install Pillow import requests from PIL import Image import pytesseract 

2. Загрузите изображение капчи и сохраните его:

 captcha_url = "ссылка_на_изображение_капчи" response = requests.get(captcha_url, stream=True) with open('captcha.png', 'wb') as file: file.write(response.content) 

3. Откройте изображение с помощью библиотеки Pillow и примените оптическое распознавание символов (OCR) с помощью pytesseract:

 image = Image.open('captcha.png') captcha_text = pytesseract.image_to_string(image) print(captcha_text) 

4. Полученный текст капчи можно использовать при отправке запроса на сервер Яндекса для решения капчи.

Детальный ответ

Как обойти капчу Яндекса при парсинге с помощью Python?

Капча — это мера безопасности, которую Яндекс и другие веб-сайты используют для проверки, является ли пользователь реальным человеком или ботом. Однако, иногда нам может потребоваться автоматическое решение капчи при парсинге данных из Яндекса. В этой статье мы рассмотрим несколько способов обхода капчи Яндекса с использованием Python.

1. Использование библиотеки pytesseract и Pillow

Pytesseract — это библиотека оптического распознавания символов (OCR) для Python, которая позволяет извлекать текст из изображений. Pillow — это библиотека для обработки изображений. Вместе они могут быть использованы для распознавания капчи Яндекса.

 import pytesseract from PIL import Image # Скачайте изображение капчи и сохраните его в формате png # Откройте изображение с помощью Pillow image = Image.open('captcha.png') # Примените оптическое распознавание символов с помощью pytesseract captcha_text = pytesseract.image_to_string(image) # Распечатайте распознанный текст капчи print('Распознанный текст капчи:', captcha_text) 

Затем вы можете использовать распознанный текст капчи для заполнения поля капчи на странице Яндекса и отправить запрос.

2. Использование библиотеки Selenium

  • Открыть Яндекс веб-браузере
  • Найти поле капчи и ввести текст капчи
  • Отправить запрос
 from selenium import webdriver # Запуск веб-драйвера driver = webdriver.Chrome() # Открыть страницу Яндекса driver.get('https://www.yandex.ru') # Найти поле капчи и ввести текст капчи captcha_input = driver.find_element_by_id('captcha-input') captcha_input.send_keys(captcha_text) # Отправить запрос submit_button = driver.find_element_by_id('submit-button') submit_button.click() 

Таким образом, Selenium позволяет контролировать браузер и вводить текст капчи, чтобы обойти ее при парсинге данных из Яндекса.

3. Использование API бантика

Бантик — это сервис круглосуточного распознавания капчи, который может быть использован для автоматического обхода капчи Яндекса. Они предоставляют API, которое позволяет отправить изображение капчи и получить распознанный текст в ответе.

 import requests # Загрузите изображение капчи captcha_image = open('captcha.png', 'rb') # Отправьте изображение капчи на API бантика response = requests.post('https://bantic.ru/captcha.php', files=) # Получите распознанный текст капчи из ответа captcha_text = response.json()['text'] # Распечатайте распознанный текст капчи print('Распознанный текст капчи:', captcha_text) 

Этот способ требует регистрации на сайте Бантика и получения API ключа.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов обхода капчи Яндекса при парсинге с использованием Python. Вы можете использовать библиотеки pytesseract и Pillow для оптического распознавания символов, библиотеку Selenium для автоматического управления браузером или API сервиса Бантик для отправки изображения капчи и получения распознанного текста. Выберите подходящий способ в зависимости от ваших потребностей и предпочтений.

�� Как обойти капчу при парсинге python: советы и инструкции для успешного обхода

Как обойти капчу при парсинге в Python? Обход капчи при парсинге в Python можно осуществить, используя библиотеку pytesseract для распознавания текста на изображениях и библиотеку Pillow для обработки изображений. Вот пример кода, демонстрирующий, как обойти капчу при парсинге в Python:

 from PIL import Image import pytesseract captcha_image_path = 'captcha.png' # Загрузка изображения капчи captcha_image = Image.open(captcha_image_path) # Преобразование изображения капчи в черно-белый формат captcha_image = captcha_image.convert('L') # Распознавание текста на изображении капчи captcha_text = pytesseract.image_to_string(captcha_image) # Вывод распознанного текста капчи print(captcha_text) 

В этом примере, вы должны указать путь к изображению капчи в переменной captcha_image_path . Затем, используя библиотеку Pillow, изображение капчи преобразуется в черно-белый формат для упрощения распознавания текста. Затем, с помощью библиотеки pytesseract, текст на изображении капчи распознается и выводится на экран. Обратите внимание, что для использования библиотеки pytesseract вам также понадобится установить Tesseract OCR на вашей системе. Надеюсь, это помогло вам обойти капчу при парсинге в Python!

Детальный ответ

Как обойти капчу при парсинге на Python

Капча – это технология, используемая на веб-сайтах для защиты от автоматического парсинга и злоупотребления. Это набор задач или тестов, выполняемых пользователем для подтверждения, что он является человеком, а не ботом. Но иногда вам может потребоваться обойти капчу, особенно при парсинге данных с веб-сайтов. Давайте рассмотрим несколько способов, как это можно сделать с помощью Python.

1. Использование сторонних сервисов обхода капчи

Существуют различные сторонние сервисы, которые предлагают API для решения капчи. Вы можете использовать один из таких сервисов, чтобы автоматически решать капчу и получать результаты в виде текста или рекапчи. Рассмотрим пример использования сервиса Anti-Captcha:

 import requests def bypass_captcha(api_key, site_key, url): payload = < "key": api_key, "method": "userrecaptcha", "googlekey": site_key, "pageurl": url, "json": 1 >response = requests.post("https://api.anti-captcha.com/createTask", json=payload) task_id = response.json()["taskId"] # Здесь вы должны ожидать, пока капча будет решена # Можно использовать функцию для проверки статуса решения капчи payload = < "key": api_key, "taskId": task_id, "json": 1 >response = requests.post("https://api.anti-captcha.com/getTaskResult", json=payload) return response.json()["solution"]["gRecaptchaResponse"] api_key = "YOUR_API_KEY" site_key = "RECAPTCHA_SITE_KEY" url = "URL_TO_CAPTCHA_PAGE" captcha_response = bypass_captcha(api_key, site_key, url) print(captcha_response) 

Обратите внимание, что вам потребуется зарегистрироваться на выбранном сервисе обхода капчи, получить API-ключ и указать ключ сайта и URL страницы с капчей.

2. Использование специализированных библиотек, таких как pytesseract

Pytesseract — это библиотека OCR (Optical Character Recognition), которую можно использовать для распознавания текста на изображении. Она может быть полезна при обходе простых текстовых капч. Вот пример:

 import pytesseract from PIL import Image def bypass_text_captcha(image_path): image = Image.open(image_path) text = pytesseract.image_to_string(image) return text image_path = "PATH_TO_CAPTCHA_IMAGE" captcha_text = bypass_text_captcha(image_path) print(captcha_text) 

Вы должны установить pytesseract и его зависимости перед использованием. Кроме того, вам может потребоваться предварительная обработка изображения для улучшения распознавания, например, с помощью фильтров из библиотеки OpenCV.

3. Анализ и обработка капчи вручную

Если капча состоит из простых задач или вы можете использовать алгоритмы для распознавания шаблонов или объектов, то вы можете попробовать анализировать и обрабатывать капчу вручную. Ниже приведен пример кода для обработки простой текстовой капчи:

 def bypass_custom_captcha(captcha_text): # Реализуйте алгоритм анализа текстовой капчи # Пример: удалите пробелы и знаки пунктуации, приведите к нижнему регистру, замените некоторые символы processed_text = captcha_text.replace(" ", "").lower() return processed_text captcha_text = "CAPTCHA_TEXT" processed_text = bypass_custom_captcha(captcha_text) print(processed_text) 

Здесь вы можете настроить свой собственный алгоритм обработки капчи в зависимости от ее особенностей и типа.

Вывод

Обход капчи при парсинге данных может быть сложной задачей, но с помощью сторонних сервисов, специализированных библиотек и анализа капчи вручную, вы можете достичь успеха. Выберите метод, который лучше всего подходит для конкретной капчи, с которой вы столкнулись. И не забывайте соблюдать законы и условия использования сети, чтобы избежать непреднамеренного нарушения.

Как обойти капчу на Python?

Делаю парсер для одного сайта. При долгом парсинге, сайт выдает капчу.
Сначала я сделал так: добавил подмену User-Agent и IP (proxy) каждый раз, когда программа делает запрос на сайт. Но это не помогло.
Потом так: когда сайт дает на прохождение капчу, тогда остановить парсинг на 1 час и потом продолжить дальше. Это тоже не сработало.
Тогда я принял такое решение: открывать браузер со страницей где выскакивает капча с помощью Selenium, я буду сам проходить капчу, после этого программа останавливается на 10 минут, и продолжать работу дальше. Но и это не помогло.
Как можно обойти капчу, не используя сервисы по типу Антикапча, где нужно платить за каждую пройденную кем-то капчу?
Если что, для парсинга использую requests и beautifulsoup (ну, классика).

  • Вопрос задан более трёх лет назад
  • 14465 просмотров

Комментировать
Решения вопроса 2

Amigun

Amigun @Amigun Автор вопроса

Если у вас возникла такая-же проблема как у меня, а именно капча при парсинге сайта, то прочитайте как я её решил.

Изначально я использовал библиотеки requests (для отправки запросов к сайту) и bs4 (для самого парсинга).
Сначала я сделал задержку, если программа встречает капчу, то она останавливает свою работу на 1 час, и дальше продолжает работать. Это не сработало, ни через час, ни через два, ни через 3 дня.
Дальше я думал подключить selenium, и когда выходит капча, открывать эту страничку с помощью selenium, там проходить капчу вручную, закрывать selenium, и пробовать через requests еще раз отправлять запросы на страницу. Капча все равно осталась.
Переписать парсер под selenium — без использования requests и bs4, хорошее решение, но не всегда подходит. В моем случае было слишком муторно использовать это, поэтому я обратился сюда.
Тут мне подсказали такой вариант: использовать сессии (requests.Session()) и очищать куки при смене IP (кстати да, я подключал библиотеки для смены IP через proxy, а так же библиотека для генерации fake-User-Agent) и передавать в заголовки параметр referer. Возможно это и работает, но не для меня. Капча все равно осталась.

Ну и вот собственно само решение 🙂
Я решил заменить библиотеку requests на selenium. Я через него подключался к сайту (у меня даже открывалось окно браузера) и с помощью метода page_source я получал html-код странички. Кстати, будьте внимательными, я так понял что с помощью этого метода можно получить только html, без js и css. Поэтому если сайт использует js для генерации контента, то у вас вряд-ли это получится. А потом, я просто с помощью bs4 парсил полученную html страничку, и извлекал из нее нужные мне данные. Да, капча все равно появлялась, но она появилась лишь однажды, я её вручную решил прямо через окно selenium, и можно сказать что я обошел капчу, так как она больше в процессе парсинга у меня не выскакивала.

Можете попробовать все описанные выше способы, может что и поможет. С каждым сайтом нужно извращаться по своему)

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *