🔓 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.

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

Selenium - это популярная библиотека для автоматизации веб-браузера с помощью Python. Она позволяет вам контролировать браузер, запускать JavaScript, отправлять формы и многое другое. С его помощью вы можете выполнить следующие шаги:

• 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={'file': captcha_image})

# 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.