1.前提：最近项目一阶段的需求搞完，然后就闲下来看某乎看的不亦乐乎。。。正好本人看到某乎上说有人用python做了顶帖脚本并找到了女朋友（（转）怎么用python找女朋友…），所以还等什么，python学起来！！！
鉴于本人比较懒完全看不下python基础啊（（转）菜鸟教程了解一下），那就给自己找个需求一边搞需求一边学习python吧。
2.需求：实现自动登录chrome浏览器，登录公司erp系统并且自动填写用户名密码验证码
3.说明：①功能基本实现花了一天；②由于是站在巨人的肩上使用了轮子，所以有些代码并不是本人写的；③从中学习了python的基础常识和selenium应用，本人觉得这种通过某一功能去学习新的语言的方式挺好的，因此写下整个学习的过程。④文中引用了大量转载（毕竟是萌新），这些都是在学习过程中搜索到的靠谱的。
4.搭建python环境：
老样子，学一门语言先写一个helloworld。给个链接（（转）IDEA 安装Python插件 + 创建Python项目），类似的还有很多直接度娘就好了，本文主要是说一下流程和注意点。
4.1：这里直接使用的是IDEA社区版

idea插件是python community edition，在setting-plugins中搜索python然后安装插件


python是3.7的64位exe文件

windows x86 executable 表示windows 32位系统 可执行文件
windows x86-64 embeddable zip 表示windows 64位系统 zip压缩文件
以此类推看自己要下哪一个

4.2流程：
安装python,配置环境变量path,cmd查看

安装ieda，安装插件，创建工程（这边都有教程也没有难点），创建helloworld文件
看下结构：

4.3 helloworld
好了，到这里就要开始了解python的一些知识点了。
由于本人是学java的，所以一开始觉得python的编码风格很别扭，比如命名，文件名是全小写的（其他规范在实际中体验）；还有就是代码规范，main函数，缩进，最后一行空行等（这里只是接触到的，其他的可以看菜鸟教学了解一下）；IDEA有很完整的提示，对于学习有很大帮助的（基础操作就是瞎几把写然后看提示度娘再回来改）。。。
这边helloworld很简单，就是调用了main函数然后print一个HelloWorld!!（（转）收藏的代码规范）

可以看到上图中还有一些变量等的实践，可以在这个文件中照着基础教学了解一下基础。

5.selenium和driver
好了，在helloworld中瞎写了一两个小时后，感觉已经不能满足我了，那么就开始需求吧。
5.1 启动chrome并登录

使用selenium和driver启动浏览器,总结了一下可用的方法
然后就可以启动了，比如百度

# 打开chrome
driver = webdriver.Chrome(chrome_driver, options=option)
driver.get('https://www.baidu.com/')
# 最大化谷歌
driver.maximize_window()
time.sleep(1)

感觉很完美，但是在登录公司内部erp系统时遇到了这个问题：

在IE上可以在安全设置中设置允许运行active脚本，然后就不会有这个下载提示框，但是chrome貌似不行。。。所以要解决这个alert才行。
5.2 模拟点击alert
autologin

# 弹窗自动点击
alert = driver.switch_to.alert
at_text = alert.text
print("at_text:" + at_text)
alert.accept()

核心就是switch_to.alert，这个是python3的写法，要注意，这样就能自动点击确认了
但是如果alert没有呢，也就是switch_to.alert 抛异常NoAlertPresentException。这边就涉及到异常处理了，正好学习一下。
autologin

from selenium.common.exceptions import NoAlertPresentException
import traceback

try:
    alert1 = driver.switch_to.alert
except NoAlertPresentException as e:
    print("no alert")
    traceback.print_exc()
else:
    at_text1 = alert1.text
    print("at_text:" + at_text1)

5.3 获取页面元素并且自动填入
autologin

# 用户名密码
driver.find_element_by_id('parent_login_name').clear()
driver.find_element_by_id('parent_login_name').send_keys('cth')
driver.find_element_by_id('ext-comp-1002').clear()
driver.find_element_by_id('ext-comp-1002').send_keys('789456')

这边是使用id去定位用户名和密码的输入框（转）定位元素的方式
但是又出问题了，验证码怎么搞？

好吧，那就用图片识别吧，毕竟python的图像识别挺好的

6 使用PIL，pytesseract，tesseract对图像识别
6.1 首先是pillow和pytesseract,这个和selenium一样，直接cmd输入即可：
pip install pytesseract
pip install Pillow

然后是安装tesseract：

网上也有说配置path环境，但是在代码中加入就行了
imagehandle

# tesseract.exe所在的文件路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = "E:py-ocrTesseract-OCR\tesseract.exe"

（是因为转义）

6.2 识别代码：
到这里也已经下午三点，还有2小时下班了，看了大半天的各种知识脑子已经乱了，所以咋办，那就直接拿轮子吧
（转）图片验证码识别
这边我是将该方法作为一个模块引入的，所以去掉了main方法，就是这个imagehandle

autologin

# 识别验证码
driver.save_screenshot('E:py-picwhole.png')
imgelement = driver.find_element_by_id('safecode')
location = imgelement.location
size = imgelement.size
coderange = (int(location['x']), int(location['y']), 
	int(location['x'] + size['width']), int(location['y'] + size['height']))
img = Image.open('E:py-picwhole.png')
frame = img.crop(coderange)  # 使用Image的crop函数，从截图中再次截取我们需要的区域
frame.save('E:py-pic\frame.png')

text = imagehandle.OCR_lmj("E:py-pic\frame.png")  # 使用imagehandle
print("text:" + text)

这个也是网上看到的，忘了是哪篇了，思路就是先截全屏图，然后定位到验证码的方位，截取验证码，然后使用 imagehandle.OCR_lmj 对图片进行二值化，去噪处理。
在OCR_lmj函数中增加了去边框处理：
imagehandle

# 去掉边框
def remove_frame(img, width):
    w, h = img.size
    pixdata = img.load()
    for x in range(width):
        for y in range(0, h):
            pixdata[x, y] = 255
    for x in range(w - width, w):
        for y in range(0, h):
            pixdata[x, y] = 255
    for x in range(0, w):
        for y in range(0, width):
            pixdata[x, y] = 255
    for x in range(0, w):
        for y in range(h - width, h):
            pixdata[x, y] = 255
    return img

def OCR_lmj(img_path):
	.
	.
	.
	out2 = remove_frame(out1,1)
	out2.save('E:py-picimage_remove.png')
	.
	.
	.

<–2018-11-28改–>发现先去边框再去噪声的图片更好
最后处理后的图片：whole是截全图，frame是截取验证码，img_bin是二值化，img_noise是去噪，img_remove是去边框。

# 登录
driver.find_element_by_id('randCode').clear()
driver.find_element_by_id('randCode').send_keys(text) #text就是识别的数字和字母
driver.find_element_by_id('ext-gen29').click()

7. 遗留问题
   尽管在6.2中增加了一系列图片的处理，人眼看起来能够很明显的识别，然而代码识别率还是很低：
   
   就像这样验证码错误了。。。网上的说法是可以对tesseract进行训练字母的识别，增加成功率，这个还没有尝试，后续有空补充。本人的其他想法是使用5.2的alert抓取异常，如果不存在alert表示登录成功了，如果存在alert且提示的是验证码错误，那么就点击图片重新识别新的验证码，这个也留待以后实现。。

希望本文能够对其他人有用。。。

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1.增加验证码识别错误处理：判断alert提示，如果是验证码错误会自动刷新，只需要重新识别登录，重复3次。实测十几次都成功了。。。

def ecpt_handle(driver, name, pwd):
    for i in range(0, 3):
        print("循环%d次" % (i+1))
        # 验证码失败处理
        try:
            alert1 = driver.switch_to.alert
        except NoAlertPresentException as e:
            time.sleep(1)
            print("登陆成功")
            break
            # traceback.print_exc()
        else:
            at_text1 = alert1.text
            if at_text1 == "验证码错误":
                print("at_text1:" + at_text1)
                alert1.accept()
                time.sleep(1)
                print("重新登录%d次" % (i+1))
                login(driver, name, pwd)   # 重新识别并输入
    time.sleep(3)
    print("关闭")
    driver.quit()

2.关于训练的方法： （转）tesseract训练
写的很全，照着试下果然成功率提升了