自动化在一些场景给人带来方便，但是也有一些技术上的难题，比如登录时候会输入验证码。这篇就写一下关于验证码的处理。
如果是测试环境，就很简单了，常用的两种办法：
1.让开发把验证码注释掉。
2.让开发设置一个万能验证码，只要输入这个验证码就能通过。（感觉这个比较靠谱）
如果是生产环境，再用上面的办法就不太好了，不过还有另外两种办法（如果不嫌麻烦，测试环境也可以用）：
1.使用cookie跳过登录。
2.使用验证码识别技术。
看第一种办法，点这里。
第二种研究验证码识别的时间比较长了，遇到的一些坑记得不太清了，就写一下正常的流程，细心一些应该都不会遇到坑。
注意（敲黑板）：这是python3能实现的，python2不能用。我这种实现方法仅能识别特别清楚的验证码，如果验证码图片干扰很多，就别看了，实现不了。我用的是个实验的网址，验证码能识别一小部分，下面先放两张识别效果。
第一张现实和理想差距有点大，我最多在代码里去掉特殊符号，剩下识别错了真是没办法了。
仍然想试的可以继续往下走，我这是生产环境， 可以在这里试验，如果能注册一下就更好了。（关注微信公众号，周五可能会有特价机票哦）打了一个广告。
首先得装环境，识别验证码已经不是selenium自己能办到的了。cmd下输入下面命令：
pip install Pillow（如果报错，输入：pip.exe install Pillow）
pip install pytesseract（如果报错，输入：pip.exe install pytesseract）
第一个是对图片处理的包，第二个是识别验证码的包，还需要下载个包，百度搜索：Tesseract-OCR，下载解压到电脑，可以不放在C盘，这个好像也没有位数限制。
解压到电脑以后需要加上环境变量，在path里加上Tesseract-OCR的路径，然后在External Libraries->Python 3.x->Lib->site-packages->pytesseract->pytesseract.py里面修改一段代码：
由于斜杠是转义字符，我就用了双斜杠，一定要看清不是只加到环境变量的那个路径，后面要加到tesseract.exe，我只记得这一个坑，执行脚本总是提示我未安装或者没配置环境变量。准备工作就这么多，下面我放上我的代码，供参考。
# -*- coding: utf-8 -*-
# python 3.7.0
#
import re
import requests
import pytesseract
from selenium import webdriver
from PIL import Image, ImageEnhance
import time
#
driver=webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()
driver.get("https://higo.flycua.com/hp/html/login.html")
driver.implicitly_wait(30)
#下面用户名和密码涉及到我个人信息，所以隐藏
driver.find_element_by_name('memberId').send_keys('xxxxxx')
driver.find_element_by_name('password').send_keys('xxxxxx')
#因为验证码不能一次就正确识别，我加了循环，一直识别，直到登录成功
while True:
#清空验证码输入框，因为可能已经识别过一次了，里面有之前识别的错的验证码
driver.find_element_by_name("verificationCode").clear()
# 截图或验证码图片保存地址
screenImg = "H:\screenImg.png"
# 浏览器页面截屏
driver.get_screenshot_as_file(screenImg)
# 定位验证码位置及大小
location = driver.find_element_by_name('authImage').location
size = driver.find_element_by_name('authImage').size
#下面四行我都在后面加了数字，理论上是不用加的，但是不加我这截的不是验证码那一块的图，可以看保存的截图，根据截图修改截图位置
left = location['x']+530
top = location['y']+175
right = location['x'] + size['width']+553
bottom = location['y'] + size['height']+200
# 从文件读取截图，截取验证码位置再次保存
img = Image.open(screenImg).crop((left, top, right, bottom))
#下面对图片做了一些处理，能更好识别一些，相关处理再百度看吧
img = img.convert('RGBA') # 转换模式：L | RGB
img = img.convert('L') # 转换模式：L | RGB
img = ImageEnhance.Contrast(img) # 增强对比度
img = img.enhance(2.0) # 增加饱和度
img.save(screenImg)
# 再次读取识别验证码
img = Image.open(screenImg)
code = pytesseract.image_to_string(img)
#打印识别的验证码
#print(code.strip())
#识别出来验证码去特殊符号，用到了正则表达式，这是我第一次用，之前也没研究过，所以用的可能粗糙，请见谅
b=''
for i in code.strip():
pattern = re.compile(r'[a-zA-Z0-9]')
m = pattern.search(i)
if m!=None:
b+=i
#输出去特殊符号以后的验证码
print (b)
#把b的值输入验证码输入框
driver.find_element_by_name("verificationCode").send_keys(b)
#点击登录按钮
driver.find_element_by_class_name('login-form-btn-submit').click()
#定时等待5秒，如果验证码识别错误，提示验证码错误需要等一会儿才能继续操作
time.sleep(5)
#获取cookie，并把cookie转化为字符串格式
cookie1= str(driver.get_cookies())
print (cookie1)
#第二次用正则表达式，同样有点粗糙，代码实现的功能就是看cookie里是否有tokenId这个词，如果有说明登录成功，跳出循环，可以进行后面的自动化操作，如果没有，则表示登录失败，继续识别验证码
matchObj = re.search(r'tokenId', cookie1, re.M | re.I)
if matchObj:
print (matchObj.group())
break
else:
print ("No match!!")
print ('结束')大概就是这些， 希望能有所帮助。