在写自动化时，会遇到登录时需要设置验证码的问题，这时一般由两种方式：
方法一：请开发写一个万能验证码，直接登录即可；
方法一处理起来比较简单，不需要写代码处理，但是考虑到会有安全问题，部分项目无法适用，所以需要我们自己写代码读取并识别验证码。
方法二：写代码获取验证码，传入登录接口；
方法二主要是采用获取验证码图片+识别验证码，实现将验证码转换为字符串，传入登录接口即可。我这里的项目后端涉及到验证码base64转换，所以还会多一步解码过程。
环境配置
首先需要安装Tesseract-OCR、第三方库Pillow和pytesseract
安装Tesseract-OCR
下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
下载后直接安装，并配置环境变量
; 安装第三方库Pillow和pytesseract
pip3 install Pillow
pip3 install pytesseract
pip3 install tesseract
重启pycharm即可生效。
代码实现
总体思路如下：
获取base64加密的图片地址———>base64转换为图片——>图片写入文件——>识别验证码
from __future__ import print_function
from Common.handle_path import datas_dir
import base64
import requests
import pytesseract
from PIL import Image
"""获取登录页面base64加密验证码"""
url = "http://172.17.6.116:8001/api/user/kaptcha"
resp = requests.get(url)
im_base64_bytes = str.encode(resp.json()['data']['img'])
im_base64_to_image = base64.b64decode(im_base64_bytes)
with open(datas_dir + r'/yzm.png', 'wb') as f:
f.write(im_base64_to_image)
f.close()
im = Image.open(datas_dir + r'/yzm.png')
im.show()
text = pytesseract.image_to_string(im, lang='eng')
print(text)
运行结果与实际对比图如下：
代码识别的精确度有待提高，遇到比较复杂的可能读不准确甚至读不出来。。。后续再研究下怎么提高准确度吧
再附一个其他博主的代码，可参考学习，采取在页面获取图片xpath的方式完成，可供学习交流
from __future__ import print_function
from lxml import etree
import requests
import pytesseract
from PIL import Image
if __name__ == '__main__':
url = 'https://so.gushiwen.cn/user/login.aspx?from=http://so.gushiwen.cn/user/collect.aspx'
page_text = requests.get(url=url).text
tree = etree.HTML(page_text)
cod_img_src = 'https://so.gushiwen.cn' + tree.xpath('//*[@id="imgCode"]/@src')[0]
cod_data = requests.get(url=cod_img_src).content
with open('./code.jpg', 'wb') as fp:
fp.write(cod_data)
text = pytesseract.image_to_string(Image.open(r'./code.jpg'))
print(text)
参考：https://www.jianshu.com/p/2db541800418
Original: https://blog.csdn.net/weixin_43097562/article/details/122859356
Author: ~~麦小兜~~
Title: pytest 识别登录时的验证码
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