Python中的行为验证码验证功能怎么实现

验证类型概述

滑动拼图

创新行为式验证，轻松一滑完成拼图，体验极佳，秒速通过验证。简洁高效，在保障用户极致体验的同时，抵御机器风险。适用于追求用户体验的场景。

# 生成背景图  basemap1 = Image.open(bg).convert("RGBA")  # 背景图  if basemap1.size != size:  # 需要裁切或拉伸      basemap1 = Graphics.crop(basemap1, size[0], size[1])  puzzle1 = Image.open(url_absolute(img)).convert("RGBA")  # 方块图，蒙板  # 旋转角度  if rotate == 2:      angle = randint(0, 360)  elif rotate == 1:      angle = choice([0, 90, 180, 270])  else:      angle = 0  # angle = 45  if angle: puzzle1 = puzzle1.rotate(angle, resample=Image.Resampling.BILINEAR)  puzzle1.putalpha(ImageEnhance.Brightness(puzzle1.split()[3]).enhance(alpha))  # 设置透明度，0-1之间  # 产生随机位置  img_size = puzzle1.size  # 滑动图片尺寸  spacing = 0  # 滑动图片在底图位置四周间距，暂时使用0，小图片中的图案本身有20px边距  # 随机位置  x = randint(img_size[0] + spacing, size[0] - img_size[0] - spacing)  y = randint(spacing, size[1] - img_size[1] - spacing)  basemap1.paste(puzzle1, (x, y), puzzle1)  # 拷贝  # 方块滑动图  # basemap2 = Image.open(url_absolute(bg)).convert("RGBA")  basemap2 = Image.open(bg).convert("RGBA")  if basemap2.size != size:  # 需要裁切或拉伸      basemap2 = Graphics.crop(basemap2, size[0], size[1])  puzzle2 = Image.open(url_absolute(img)).convert("RGBA")  if angle: puzzle2 = puzzle2.rotate(angle, resample=Image.Resampling.BILINEAR)  # 旋转  basemap2 = basemap2.crop((x, y, x + img_size[0], y + img_size[1]))  # 裁切  puzzle2.paste(basemap2, (0, 0), puzzle2)  # 替换成长条形滑动块  strip = Image.new('RGBA', (img_size[0], size[1]), (255, 255, 255, 0))  strip.paste(puzzle2, (0, y), puzzle2)  # 拷贝

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文字点选

顺序点击图中文字，全新行为验证，安全性极高，保障验证安全。提高机器识别难度的同时，保证真实用户可读。适用于安全要求较高的业务场景。

def random_character(self, length=None, type=[0, 1, 2, 3], repeat=False):  """  生成随机字符  :param length: 生成的字符长度，几个字符  :param type: [0] 数字，[1] 大写字母，[2]小写字母，[3] 特殊字符  :param repeat: 是否允许重复字符  :return [("A", 1, "大写字母"), ("8", 0, "数字"), ("a", 2, "小写字母"), ("", 3, "高跟鞋") ...]  """  if length is None: length = self.str_count  # length = 10  # type = [0]  string = "".join(dict([(key, {      0: "2345678923456789",      1: "ABCDEFGHJKLMNQRTY",      2: "abcdefghijkmnqrty",      3: "",  }[key]) for key in type]).values())  r = []  for i in range(length):      if repeat:  # 允许重复          s = choice(string)          t = Inference.char_type(s)          r.append((s, t[0], t[1]))      else:          anti = 0  # 防止死循环，尝试一定次数后允许字符重复          while True:              anti += 1              s = choice(string)              t = Inference.char_type(s)              st = "".join([it[0] for it in r])              if s not in st or anti > 30:                  r.append((s, t[0], t[1]))                  break  # 替换 n 个字母为图形字符  if 3 in type:      index = sample([i for i in range(length)], randint(0, length))  # 随机一组索引值：[0, 3, 1]      icon_char = sample(self.icon_str, len(index))  # 随机取出 n 组特殊字符      x = 0      for i in index:          # r = Inference.char_replace(r, i, icon_char[x][1])          r[i] = (icon_char[x][1], 3, icon_char[x][2])          x += 1  return r

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语序点选

根据中文语义，按顺序依次点击图中文字，语义理解能力结合行为轨迹。适用于安全要求较高的业务场景。

下面举例说说的干扰点与干扰线的制作：

# 噪线  for i in range(line_count):      x1 = randint(0, size[0])      x2 = randint(0, size[0])      y1 = randint(0, size[1])      y2 = randint(0, size[1])      draw.line((x1, y1, x2, y2), fill=Word.get_random_color())  # 噪点  for i in range(point_count):      draw.point([randint(0, size[0]), randint(0, size[1])], fill=Word.get_random_color())      x = randint(0, size[0])      y = randint(0, size[1])      draw.arc((x, y, x + 4, y + 4), 0, 90, fill=Word.get_random_color())

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字体识别

点击与其它字符不同字体的文字，用户仅需一次点击，即可进行安全验证。适用于安全要求超高的业务场景。

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# 字体识别if type in (10, 11, 12):  # 789生成成语/固定字符    str_count = 1    str_inter = numeric(str_inter, 2, 20)  # 干扰字符不能少于2    v_font = sample(ttf, 2)  # 随机选出两种字体string = []for i in range(str_count + str_inter):    if type in (10, 11, 12):  # 字体识别，只使用两种字体        font_file = v_font[0] if i == 0 else v_font[1]    else:  # 随机字体        font_file = choice(ttf)    font = ImageFont.truetype(url_absolute(font_file), size=font_size)    # 成语/使用固定字符，前n个字符使用成语字符    random_char = idiom[i:i+1] if idiom else ""    # 随机字符串及补充固定字符时追加干扰字符    if random_char == "":        head = randint(0xb0, 0xf7)        body = randint(0xa1, 0xfe)        random_char = bytes.fromhex(f'{head:x} {body:x}').decode("gb18030")    # print(random_char, font_file)    # 随机位置    anti = 0  # 防止字体设置过大或者图片设置过小，导致死循环，尝试一定次数后允许字符重叠    while True:  # 防止文字重叠        anti += 1        x = randint(0, size[0] - font_size)        y = randint(0, size[1] - font_size)        find = True        for s in string:            if abs(x - s[1])  20: break    # 创建文字图片，可旋转    str_bg = Image.new("RGBA", (font_size, font_size), (255, 255, 255, 0))  # 文字用空白图层    str_draw = ImageDraw.Draw(str_bg)    str_draw.text((0, 0), random_char, Word.get_random_color(), font=font)  # 添加文字    angle = randint(-75, 75) if rotate else 0  # 是否随机角度    str_bg = str_bg.rotate(angle, resample=Image.Resampling.BILINEAR, expand=0)  # 随机旋转    basemap.paste(str_bg, (x, y), str_bg)  # 图片与文字合并    # 保存随机字符及位置    string.append([random_char, x, y, -angle])  # 字符、x、y、角度(正负转换，转用CSS顺时针旋转形式)

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空间推理

根据提示，点击对应的元素。逻辑解题能力结合图形符号等元素识别能力。适用于安全要求超高的业务场景。

下面举例几种验证方式：

def send_color2differ(self):        """ 请点击一个颜色不一样的字符 """        color = self.color_name(2)  # 获取 2 组带中文名称的颜色 [('蓝色', '#0000FF'), ]        data = []        for i in range(self.str_count):            # data/在图片上生成的数据            data.append({                "str": self.string[i][0],  # 字符内容                "X": self.coord[i][0],  # x 位置                "Y": self.coord[i][1],  # y 位置                "color": color[0][1] if i == 0 else color[1][1],                "angle": self.angle[i],                "icon": True if self.string[i][1] == 3 else False,  # 是否为图形字符            })        # hint/操作说明文字        hint = f'请点击一个 颜色不一样 的 {self.string[0][2]}'        str = [(data[0]["str"], data[0]["X"], data[0]["Y"], data[0]["angle"]), ]        return {"data": data, "str": str, "hint": hint}def send_color2capital(self):        """ 请点击蓝色字母对应的大写 """        direc = choice([1, 2])  # 随机一种方式，大写 to 小写/小写 to 大写        color = self.color_name()  # 获取 n 组带中文名称的颜色 [('蓝色', '#0000FF'), ]        self.string = self.random_character(type=[direc])        data = []        for i in range(self.str_count):            # data/在图片上生成的数据            data.append({                "str": self.string[i][0],  # 字符内容                "X": self.coord[i][0],  # x 位置                "Y": self.coord[i][1],  # y 位置                "color": color[i][1],                "angle": self.angle[i],                "icon": True if self.string[i][1] == 3 else False,  # 是否为图形字符            })        data[0]["str"] = data[1]["str"].swapcase()        # hint/操作说明文字        hint = f'请点击 {color[0][0]}字母 对应的 {"大写" if direc == 1 else "小写"}'        str = [(data[1]["str"], data[1]["X"], data[1]["Y"], data[1]["angle"]), ]        return {"data": data, "str": str, "hint": hint}

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以上就是Python中的行为验证码验证功能怎么实现的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！