Как решать Image CAPTCHA при веб-скрейпинге: Полное руководство на 2025 год

Если за годы увлечения веб-скрейпингом я чему-то и научился, так это тому, что CAPTCHA — это настоящие врата интернета. Моя первая встреча с картинкой CAPTCHA была похожа на столкновение с кирпичной стеной. Я потратил часы на создание своего скрейпера, и, когда уже собирался собирать данные, меня встретили размытые фотографии светофоров, пешеходных переходов и витрин магазинов. Тогда я понял, что решение задач с картинками CAPTCHA — это не просто техническая задача, а своего рода обряд посвящения для любого серьёзного веб-скрейпера.

Сейчас, в 2025 году, картинки CAPTCHA превратились в сложные механизмы, использующие ИИ для противодействия даже самым продвинутым скрейперам. Но с правильными инструментами, методами и мышлением они перестают быть непреодолимыми. В этом блоге я поделюсь своим опытом эффективного решения задач с картинками CAPTCHA, от личного опыта до новейших решений.

Что такое картинки CAPTCHA и зачем они существуют?

При веб-скрейпинге одним из самых распространенных типов CAPTCHA является картинка CAPTCHA, предназначенная для предотвращения доступа к веб-сайтам автоматизированных ботов. С развитием технологий системы CAPTCHA постоянно развиваются и становятся все более сложными. Одной из наиболее распространенных систем картинок CAPTCHA является reCAPTCHA от Google.

reCAPTCHA просит пользователей выбирать изображения, содержащие определенные объекты, такие как светофоры, велосипеды или пешеходные переходы. Этот тип задачи по распознаванию изображений очень эффективен для различения пользователей-людей и автоматизированных скриптов. Хотя ранее стандартным был флажок «Я не робот», в более новых версиях используются задачи на основе изображений, которые стали все более распространенными. Пользователи должны выбрать правильные изображения, чтобы пройти проверку и доказать, что они не являются ботами.

Распространенные типы картинок CAPTCHA в веб-скрейпинге

В области веб-скрейпинга картинки CAPTCHA — это не просто препятствия; это сложные задачи, призванные различать людей и ботов. Среди множества вариантов два выделяются как наиболее часто встречающиеся: reCAPTCHA от Google и CAPTCHA ImageToText. Каждый тип представляет уникальные трудности, но при правильном подходе их можно эффективно решить.

1. Решение задачи reCAPTCHA v2

Шаг 1: Импорт необходимых библиотек

Сначала нам нужно импортировать библиотеку requests, которая позволит нам отправлять HTTP-запросы для взаимодействия с API CapSolver.

import requests

Шаг 2: Определение URL API и ключа API

Для связи с API CapSolver вам потребуется указать ключ API. Этот ключ обычно генерируется при регистрации учетной записи на CapSolver. Здесь мы определяем API_URL для указания конечной точки API и API_KEY для аутентификации вашей учетной записи.

API_URL = "https://api.capsolver.com/createTask"
API_KEY = "YOUR_API_KEY"

Шаг 3: Создание полезной нагрузки запроса

payload — это словарь, содержащий всю необходимую информацию для запроса. В данном случае мы указываем тип CAPTCHA (ReCaptchaV2Classification), URL целевого веб-сайта и объект, который необходимо распознать (например, светофоры). Обязательно замените URL целевого веб-сайта и объект для распознавания на фактические значения для вашего случая.

payload = {
    "clientKey": API_KEY,  # Замените на свой ключ API
    "task": {
        "type": "ReCaptchaV2Classification",  # Тип reCAPTCHA v2
        "websiteURL": "https://target-website.com",  # URL целевого веб-сайта
        "question": "/m/04_sv"  # Объект для распознавания (например, светофоры)
    }
}

Шаг 4: Отправка запроса

Мы используем requests.post для отправки запроса, передавая созданный payload в качестве данных JSON. Объект response будет содержать данные ответа API.

response = requests.post(API_URL, json=payload)

Шаг 5: Обработка ответа

Проверьте код состояния ответа, чтобы убедиться, что запрос был успешным. В случае успеха мы разбираем ответ JSON и проверяем errorId и status, чтобы узнать, готово ли решение. Если задача была решена, мы извлекаем и отображаем решение.

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    if result.get("errorId") == 0 and result.get("status") == "ready":
        print("Solution:", result["solution"])  # Вывод решения
    else:
        print("Error:", result.get("errorDescription"))  # Вывод сообщения об ошибке
else:
    print(f"Failed with status code: {response.status_code}")  # Если запрос завершился неудачей, вывести код состояния

2. Решение CAPTCHA ImageToText

Шаг 1: Импорт необходимых библиотек

Здесь мы используем библиотеку capsolver, предоставляемую CapSolver для взаимодействия с их API. Мы также импортируем os и pathlib для управления путями к файлам для изображения CAPTCHA.

import os
from pathlib import Path
import capsolver

Шаг 2: Установка ключа API

Как и в случае с reCAPTCHA, мы сначала устанавливаем ключ API для аутентификации с сервисом CapSolver.

capsolver.api_key = "YOUR_API_KEY"

Шаг 3: Указание пути к изображению CAPTCHA

Предположим, что вы загрузили изображение CAPTCHA и сохранили его локально. Мы используем pathlib для определения пути к файлу изображения.

# Получение пути к текущему каталогу скрипта и определение пути к файлу изображения CAPTCHA
img_path = os.path.join(Path(__file__).resolve().parent, "captcha_image.jpg")

Шаг 4: Чтение и кодирование изображения

Далее мы открываем файл изображения CAPTCHA в двоичном режиме и кодируем его в base64, что необходимо для отправки его в CapSolver для обработки.

with open(img_path, 'rb') as f:
    encoded_image = f.read().encode("base64")  # Кодирование изображения в base64

Шаг 5: Отправка задачи и получение решения

Теперь мы вызываем capsolver.solve() для отправки задачи CAPTCHA ImageToText, передавая base64-кодированное изображение как часть запроса. Мы указываем тип задачи как ImageToTextTask и используем модуль OCR general для распознавания текста.

solution = capsolver.solve({
    "type": "ImageToTextTask",  # Установка типа задачи на ImageToText
    "module": "general",  # Использование общего модуля OCR
    "body": encoded_image  # Передача base64-кодированного изображения
})

Шаг 6: Вывод решения

Наконец, мы выводим декодированное решение CAPTCHA, возвращенное CapSolver.

print("CAPTCHA Solution:", solution)

Бонусный код

Получите свой бонусный код для лучших решений CAPTCHA; CapSolver: recapv2. После его использования вы получите дополнительный бонус в 5% после каждой подзарядки, без ограничений.

Заключение

Следуя этим шагам, вы можете легко решить два распространенных типа картинок CAPTCHA: reCAPTCHA от Google и CAPTCHA ImageToText. Независимо от того, имеете ли вы дело с динамически генерируемыми reCAPTCHA или искаженными текстовыми задачами, API CapSolver предоставляет эффективное и автоматизированное решение.

Эти методы значительно повысят эффективность и надежность ваших задач веб-скрейпинга. Как всегда, убедитесь, что ваши действия по скрейпингу соответствуют правовым и этическим нормам, чтобы сохранить целостность вашей работы.

В 2025 году решение CAPTCHA — это не просто навык, а необходимость для любого скрейпера, стремящегося опередить игру.