图片验证码已经广泛的使用在各种反爬虫的场景中，验证码的的生成验证过程对于开发者来说是零成本的，对于用户体验来说可能稍差、但是对于爬虫来说是致命的和高成本的。
下面将介绍使用python实现网站验证码的产生及验证的全过程，然我们对验证码的生成有所理解，同时对于机器识别在验证码利于的作用有个认识。
其过程是是用户请求验证后，生成验证码图片并后台session保存验证的字符串，当用户提交验证信息后，取出后台session中的字符集对比，相同的则验证通过。
def get(self):
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import random
# 定义变量，用于画面的背景色、宽、高
bgcolor = (random.randrange(20, 100), random.randrange(20, 100), 255)
width = 100
height = 25
# 创建画面对象
im = Image.new('RGB', (width, height), bgcolor)
# 创建画笔对象
draw = ImageDraw.Draw(im)
# 调用画笔的point()函数绘制噪点
for i in range(0, 100):
xy = (random.randrange(0, width), random.randrange(0, height))
fill = (random.randrange(0, 255), 255, random.randrange(0, 255))
draw.point(xy, fill=fill)
# 定义验证码的备选值
str1 = 'ABCD123EFGHIJK456LMNOPQRS789TUVWXYZ0'
# 随机选取4个值作为验证码
rand_str = ''
for i in range(0, 4):
rand_str += str1[random.randrange(0, len(str1))]
# 构造字体对象
font = ImageFont.truetype('static/fonts/STLITI.TTF', 23)
# 构造字体颜色
fontcolor = (255, random.randrange(0, 255), random.randrange(0, 255))
# 绘制4个字
draw.text((5, 2), rand_str[0], font=font, fill=fontcolor)
draw.text((25, 2), rand_str[1], font=font, fill=fontcolor)
draw.text((50, 2), rand_str[2], font=font, fill=fontcolor)
draw.text((75, 2), rand_str[3], font=font, fill=fontcolor)
del draw
session["verifycode"] = rand_str
buf = io.BytesIO()
im.save(buf, 'png')
self.set_header('Content-Type', 'image/jpg')
self.write(buf.getvalue())
AI 代码解读
session["verifycode"] = rand_str是在网站后台的session中保存正确的验证值，在post提交登陆后进行对比。
buf = io.BytesIO()、im.save(buf, 'png')是创建bytes类型的内存对象用于保存生成的图片数据。
self.set_header('Content-type','image/jpg')
self.write(buf.getvalue()),构件response相应对象返回前端。
效果如下：
效果还是不错，生成验证码的复杂度和字符集相关、和字体相关、和噪点相关，也可以生成表达式类型的验证码，同时因为采取随机生成，几百万张图片中也不会存在相同的图片，可见验证码对于反爬虫而言任然是最简单、无成本的反爬虫措施。
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ID：Python之战
|作|者|公(zhong)号:python之战
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