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前言

前几天在小猪群里，有同学问，有人知道怎么做豆瓣自动回复功能吗？然后群里就各种大神出马相助，各种填代码给资料的，也有同学说用selenium模拟下就好了等等，其实大家都说的对，伸手党固然不好，但是考虑到让一个不了解的同学去做这个事，的确有门槛，更别说查资料用selenium了；

豆瓣回复功能尝试

一开始的想法，也是用selenium的，但是想着，还是先模拟下，看看豆瓣的回复流程吧；
先打开需要回复的帖子，然后接着登录豆瓣，然后回到刚刚这个帖子上，观察下界面，回复按钮就在底部，点击发送就是评论了；

那我们就抓包看下请求吧，浏览器按F12,选择network，点击左边红色按钮两次，把之前的数据都清除；

接着就输入内容，点击发送按钮，然后查看network界面，不难找到发送评论的请求，从名字上看，也能确认是发送评论的请求；

然后看了下右边的请求数据，不难发现接口地址是：

https://www.douban.com/group/topic/121989778/add_comment

而且发现，请求的时候，要带4个参数：

ck=TXEg
rv_comment=层主真帅，赞赞赞  #这个就是要回复的内容
start=0
submit_btn=发送

既然如此，那就用postman试一下吧：

请求头参数用了常规的cookie、user-agent、referer、host；

而body这块，虽然上面抓包看到有4个参数，但是实际验证只需要2个即可，发送的内容就是jbtest;

那在postman上点击send，然后在那个帖子上刷新下页面，居然能看到刚刚回复的内容

看来，豆瓣回复功能只需要调接口就行了，都不用selenium了；

既然如此，不能写出下面这代码：

import requests
#豆瓣具体帖子回复的接口，格式是帖子链接+/add_comment
db_url = "https://www.douban.com/group/topic/121989778//add_comment"

headers = {
    "Host": "www.douban.com",
    "Referer": "https://www.douban.com/group/topic/121989778/?start=0",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 
    (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36",
    "Cookie":"your cookie"   #这里需要输入你自己的cookie信息，如果遇到转义字符，转
    义字符前面加\即可
}

params = {
    "ck": "TXEg",
    "rv_comment": "jbtest11111",#或者替换成想评论的东西
}
requests.post(db_url,headers=headers, data=params)

上面的代码就是定义请求头跟body参数，像豆瓣的评论接口发一个请求即可，运行下脚本，刷新下网页：

没问题，回复功能多简单，so easy；

自动功能

嗯，回复功能可以了，那Python有没有类似定时器的功能？定时执行上面的post请求就好了？

答案是有的，那就是APScheduler；

APScheduler简介

APScheduler是Python的一个定时任务框架，可以很方便的满足用户定时执行或者周期执行任务的需求，
它提供了基于日期date、固定时间间隔interval 、以及类似于Linux上的定时任务crontab类型的定时任务。
并且该框架不仅可以添加、删除定时任务，还可以将任务存储到数据库中，实现任务的持久化，所以使用起来非常方便。

官方简介链接：apscheduler.readthedocs.io/en/3.3.1/

安装

1）利用pip安装：（推荐）

pip install apscheduler 

2）基于源码安装：pypi.python.org/pypi/APSche…

python setup.py install 

4种组件

APScheduler有四种组件：
1）triggers(触发器)：
触发器包含调度逻辑，每一个作业有它自己的触发器，用于决定接下来哪一个作业会运行，除了他们自己初始化配置外，触发器完全是无状态的。

2）job stores（作业存储）：
用来存储被调度的作业，默认的作业存储器是简单地把作业任务保存在内存中，其它作业存储器可以将任务作业保存到各种数据库中，支持MongoDB、Redis、SQLAlchemy存储方式。
当对作业任务进行持久化存储的时候，作业的数据将被序列化，重新读取作业时在反序列化。

3）executors（执行器）：
执行器用来执行定时任务，只是将需要执行的任务放在新的线程或者线程池中运行。
当作业任务完成时，执行器将会通知调度器。
对于执行器，默认情况下选择ThreadPoolExecutor就可以了，但是如果涉及到一下特殊任务如比较消耗CPU的任务则可以选择ProcessPoolExecutor，当然根据根据实际需求可以同时使用两种执行器。

4）schedulers（调度器）：
调度器是将其它部分联系在一起，一般在应用程序中只有一个调度器，应用开发者不会直接操作触发器、任务存储以及执行器，相反调度器提供了处理的接口。
通过调度器完成任务的存储以及执行器的配置操作，如可以添加。修改、移除任务作业。 

APScheduler提供了多种调度器，常用的调度器有：

名称	场景
BlockingScheduler	适合于只在进程中运行单个任务的情况
BackgroundScheduler	适合于要求任何在程序后台运行的情况
AsyncIOScheduler	适合于使用asyncio框架的情况
GeventScheduler	适合于使用gevent框架的情况
TornadoScheduler	适合于使用Tornado框架的应用
TwistedScheduler	适合使用Twisted框架的应用
QtScheduler	适合使用QT的情况

简单的例子

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
import time

# 实例化一个调度器
scheduler = BlockingScheduler()
 
def job1():
    print "%s: 执行任务"  % time.asctime()

# 添加任务并采用固定时间间隔，触发方式为3s一次
scheduler.add_job(job1, 'interval', seconds=3)

# 开始运行调度器
scheduler.start()

执行后的效果：

很简单有没有，先初始化，然后add_job，最后start就好了，那下面，再详细讲解下不同组件提供的功能吧；

定时任务

trigger提供任务的触发方式，共有3种方式：

• date:只在某个时间点执行一次，用法：run_data(datetime|str)

  scheduler.add_job(my_job, 'date', run_date=date(2017, 9, 8), args=[]) scheduler.add_job(my_job, 'date', run_date=datetime(2017, 9, 8, 21, 30, 5), args=[]) scheduler.add_job(my_job, 'date', run_date='2017-9-08 21:30:05', args=[]) sched.add_job(my_job, args=[[])

  • interval: 每隔一段时间执行一次，用法：weeks=0 | days=0 | hours=0 | minutes=0 | seconds=0, start_date=None, end_date=None, timezone=None

  scheduler.add_job(my_job, 'interval', hours=2) scheduler.add_job(my_job, 'interval', hours=2, start_date='2017-9-8 21:30:00', end_date= '2018-06-15 21:30:00)

  @scheduler.scheduled_job('interval', id='my_job_id', hours=2) def my_job(): print("Hello World")

  • cron: 使用同linux下crontab的方式，即定时任务；，用法：(year=None, month=None, day=None, week=None, day_of_week=None, hour=None, minute=None, second=None, start_date=None, end_date=None, timezone=None)

  sched.add_job(my_job, 'cron', hour=3, minute=30) sched.add_job(my_job, 'cron', day_of_week='mon-fri', hour=5, minute=30, end_date='2017-10-30')

  @sched.scheduled_job('cron', id='my_job_id', day='last sun') def some_decorated_task(): print("I am printed at 00:00:00 on the last Sunday of every month!")

一般来说，使用的比较多的是interval方式，可以重点留意下；

定时任务实战

1）APScheduler怎么设置范围时间任务，比如我想要在10：00~11：00这个范围的时间内随机一个时间点去执行任务

print(get_time()+"jbtest")
t= random.randint(1,10) # # 1~10秒随机
scheduler.add_job(myjob, 'interval', seconds=t,start_date='2018-09-05 10:00:00', end_date='2018-09-05 11:00:00')  # 估计就满足你的需求了吧
scheduler.start()

2）如果不想具体的时间，而是某个范围的话：

3）区间直接 sched.scheduled_job('cron', day_of_week='mon-fri', hour='0-9', minute='30-59', second='*/3') 在周一到周五其间，每天的０点到９点之间，在３０分到５９分之间执行，执行频次为３秒。

任务操作

添加任务add_job
add_job可以返回一个apscheduler.job.Job实例，因而可以对它进行修改或者删除，而使用修饰器添加的任务添加之后就不能进行修改。

获得任务列表get_jobs
可以通过get_jobs方法来获取当前的任务列表，也可以通过get_job()来根据job_id来获得某个任务的信息。
并且apscheduler还提供了一个print_jobs()方法来打印格式化的任务列表。

scheduler.add_job(my_job, 'interval', seconds=5, id='my_job_id' name='test_job')
print scheduler.get_job('my_job_id')
print scheduler.get_jobs()

修改任务 modify_job
修改任务的属性可以使用apscheduler.job.Job.modify()或者modify_job()方法，可以修改除了id的其它任何属性。

job = scheduler.add_job(my_job, 'interval', seconds=5, id='my_job' name='test_job')
job.modify(max_instances=5, name='my_job')

删除任务remove_job
删除调度器中的任务有可以用remove_job()根据job ID来删除指定任务或者使用remove()，
如果使用remove()需要事先保存在添加任务时返回的实例对象，任务删除后就不会在执行。

# 根据任务实例删除
job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2)
job.remove()

# 根据任务id删除
scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')
scheduler.remove_job('my_job_id')

任务的暂停pause_job和继续resume_job
暂停与恢复任务可以直接操作任务实例或者调度器来实现。
当任务暂停时，它的运行时间会被重置，暂停期间不会计算时间。

job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2)
# 根据任务实例
job.pause()
job.resume()

# 根据任务id暂停
scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')
scheduler.pause_job('my_job_id')   # 暂停
scheduler.resume_job('my_job_id')   #恢复

任务的修饰modify和重设reschedule_job

修饰：job.modify(max_instances=6, name='Alternate name')
重设：scheduler.reschedule_job('my_job_id', trigger='cron', minute='*/5')

调度器操作

开启 scheduler.start()
可以使用start()方法启动调度器，BlockingScheduler需要在初始化之后才能执行start(),
对于其他的Scheduler，调用start()方法都会直接返回，然后可以继续执行后面的初始化操作

from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
def my_job():
    print "Hello world!"
    scheduler = BlockingScheduler()
    scheduler.add_job(my_job, 'interval', seconds=5)
    scheduler.start()

关闭 scheduler.shotdown(wait=True | False)
使用下边方法关闭调度器：

scheduler.shutdown() 

默认情况下调度器会关闭它的任务存储和执行器，并等待所有正在执行的任务完成，如果不想等待，可以进行如下操作：

scheduler.shutdown(wait=False)

暂停 scheduler.pause()
继续 scheduler.resume()

豆瓣自动回复

看了那么多APScheduler的简介，上面也有例子了，结合第一部分豆瓣的例子，不难写出下面的代码：

import requests
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

 #豆瓣具体帖子回复的接口，格式是帖子链接+/add_comment
db_url = "https://www.douban.com/group/topic/121989778//add_comment"

scheduler = BlockingScheduler()

headers = {
    "Host": "www.douban.com",
    "Referer": "https://www.douban.com/group/topic/121989778/?start=0",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) 
    Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36",
    "Cookie":"your cookie"   #这里需要输入你自己的cookie信息，如果遇到转义字符，转
        义字符前面加\即可
}

params = {
    "ck": "TXEg",
    "rv_comment": "jbtest11111",
}

def my_job():
    requests.post(db_url,headers=headers, data=params)

#每隔10S就请求一次
scheduler.add_job(my_job,"interval",seconds=10,id="db")
scheduler.start()

效果如下：

的确是每隔10S发送一次，good~

做到这里，你以为完事了？
嗯，怎么说呢，如果是一个帖子的话，是完事了，但是如下是以下2种场景之一，还需要折腾：

1）同一个帖子，需要短时间内回复，这个短时间没法定义，可能
几分钟都算，除非是像正常用户几个小时回复一次就可能没问题；
2）N个帖子都要回复，而且回复间隔比较短，类似问题1；

那这两种情况，会导致什么问题？当然是触发豆瓣的防爬虫啦：

目前发现，每次评论就算相隔1分钟，只要满3次，就一定会弹出这个验证码进行验证；

获取验证码ID

按照一开始的套路，那我们F12看下输入验证码后发起请求的参数：

发现会在请求的带上一个叫captcha-solution字段，value就是验证码内容，那我们就异想天开的试试，用postman在body上加上这个验证码参数值，看能否评论？

验证码信息：

postman请求内容：

点击send，然后原来的网页刷新一下，结果如下：

对的，内容没有变，因为这样肯定是不生效的，哪有那么容易；

验证码场景：

现在有网址T，有用户A和B两个人同事访问T
T给A返回的验证码是X，给B返回的验证码是Y，这两个验证码都正确
如果A输入B的验证码，是验证不通过的

那服务器怎么区分A和B？那就是用cookie；

cookie是标示唯一身份的，比如有些网站，登录一次后会自动登录，但是如果清除了cookie，就无法自动登录了，而且这cookie是个别人不一样的； 说到这里，服务器后台生成验证码的流程就很容易理解了：

先随机生产一个随机字符串
然后和cookie绑定
再写到图片上返回给你

更多的验证码生成信息，可以读一下这篇文章；

此时，可能你有疑问，用postman的时候，cookie应该是跟PC点击发送是一样的，但是为什么还不行？

因为cookie只是最简单的绑定条件，这么看来，豆瓣还有其他条件的，那我们重新看一下，PC点击发送的时候，除了验证码，还有发送什么？

------WebKitFormBoundaryDjMAMsD95W3eYF1i
Content-Disposition: form-data; name="ck"

TXEg
------WebKitFormBoundaryDjMAMsD95W3eYF1i
Content-Disposition: form-data; name="rv_comment"

反反复复
------WebKitFormBoundaryDjMAMsD95W3eYF1i
Content-Disposition: form-data; name="img"; filename=""
Content-Type: application/octet-stream


------WebKitFormBoundaryDjMAMsD95W3eYF1i
Content-Disposition: form-data; name="captcha-solution"

produce
------WebKitFormBoundaryDjMAMsD95W3eYF1i
Content-Disposition: form-data; name="captcha-id"

woMrwYOVwn67NNfl9lv9vhRz:en
------WebKitFormBoundaryDjMAMsD95W3eYF1i
Content-Disposition: form-data; name="start"

0
------WebKitFormBoundaryDjMAMsD95W3eYF1i
Content-Disposition: form-data; name="submit_btn"

发送
------WebKitFormBoundaryDjMAMsD95W3eYF1i--

上面这些信息都是点击发送时，请求里面的body，大致看了下，之前分析的时候，少了captcha-id这个参数，猜测这是就是关键;

简单尝试了下，发现这个captcha-id每次都会不一样，而且从请求里面也看不出啥，既然这个ID可能跟验证码有绑定关系，那我们就解析下这个网页的结构，看下能不能找到这个字段？

点击F12，定位到验证码这块：

看了下右侧的属性，好像没有什么问题，想想，既然不是图片，又要绑定ID属性，那可能就是输入验证码那里了，继续看~

一定位到输入验证码的框里面，嘤嘤嘤，看发现了啥，这不就是想要的captcha-id吗？

爱是怀疑，那我们就来用postman验证一下吧；

页面刷新下：

哈哈哈哈，可以了，再次嘤嘤嘤~

那现在的逻辑，应该是修改成这样：

1）打开帖子页面，判断是否需要输入验证码，如果需要，获取captcha-id跟验证码，
然后post请求captcha-id和验证码
2）如果不需要输入验证码，那就直接post请求即可

既然如此，对比下需要输入验证码跟不需要验证码时的网页结构吧；

需要验证码：

不需要验证码：

对比可知，需要输入验证码的时候，会多了一个div标签，这个div标签展开了，二维码的下载链接也能找到，captcha-id也能找到，既然如此，使用xpath就能判断了，判断captcha_image，如果能获取到，就是需要验证码；

简单做了下实验，看看能不能获取到这个captcha，有以下代码：

import requests
from lxml import html
response = requests.get(db_url).content
selector = html.fromstring(response)
captcha = selector.xpath("//img[@id=\"captcha_image\"]/@src")
print(captcha)

但是结果返回的是[]，意思就是没有获取到这个值

把response打印出来，真的是没有这个值，这里且慢，一开始JB的想法是，没有这个值，就说明这块数据是JS生成的，那我们研究看下怎么获取JS生成的网页数据，然后就霹雳吧啦的介绍selenium;

事实证明，并不需要那么复杂（浪费了半天时间了。。），还是上面这串代码：

import requests
from lxml import html
response = requests.get(db_url,verify=False).content
print(response)

把response打印出来，结果发现内容长这样：

嗯，认真点看，发现都是编码过的，但是JB一开始并没有细看，一看获取是空的，就认定是JS加载的，其他这里，只需要改成这样就好了：

response = requests.get(db_url,verify=False).content.decode()

效果图，这样就能看到中文了：

这个解决方案，花了半天无意发现的，算是get 到一个小点了，以后request后一定要decode，不用还用selenium就跑远了；

获取二维码下载地址

按照下面的内容，就可以写出这样的代码：

response = requests.post(db_url,headers=headers, data=params,verify=False).content.decode()
selector = html.fromstring(response)
captcha = selector.xpath("//img[@id=\"captcha_image\"]/@src")
print(captcha)

然后再想需要回复的帖子回复三次，让验证码出现，然后再执行这个脚本，不然验证码不出现，就会获取为[]的：

这样，就能获取到验证码图片啦，按照上面说的，如果是有验证码，就获取图片链接跟验证码ID，如果没有，则直接post请求，因此不难写出下面的代码；

import requests
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from lxml import html

# 豆瓣具体帖子链接
db_url = "https://www.douban.com/note/657346123/"
# 豆瓣具体帖子回复的接口，格式是帖子链接+/add_comment
db_url_commet = "https://www.douban.com/note/657346123///add_comment"

scheduler = BlockingScheduler()

headers = {
    "Host": "www.douban.com",
    "Referer": "https://www.douban.com/group/topic/121989778/?start=0",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36",
    "Cookie":"your cookie"   #这里需要输入你自己的cookie信息，如果遇到转义字符，转
        义字符前面加\即可
}

params = {
    "ck": "TXEg",
    "rv_comment": "jbtest11111",
}

def my_job():
    # 获取网页信息
    response = requests.post(db_url, headers=headers, data=params, verify=False).content.decode()
    selector = html.fromstring(response)
    captcha_image = selector.xpath("//img[@id=\"captcha_image\"]/@src")
    if(captcha_image):
        print(captcha_image)
        captcha_id = selector.xpath("//input[@name=\"captcha-id\"]/@value")
        print(captcha_id)
    else:
        # 发起请求请求
        requests.post(db_url_commet, headers=headers, data=params, verify=False)

# 每隔10S就请求一次
scheduler.add_job(my_job, "interval", seconds=2, id="db")
scheduler.start()

效果图：

Ok,这样就能获取到二维码图片跟图片对应的ID了，那接下来要干嘛？

识别二维码

既然能获取二维码图片，而请求的时候又要带上这个字段，那就意味着，必须先下载这个图片，然后去识别这种图片，然后放到请求上一起提交；

下载图片&命名：

import requests
import re
i = "https://www.douban.com/misc/captcha?id=9iGoXeJXeos3E1JukgkltEVp:en&size=s"
captcha_name = re.findall("id=(.*?):",i)   #findall返回的是一个列表
filename = "douban_%s.jpg" % (str(captcha_name[0]))
print("文件名为："+filename)
#创建文件名
with open(filename, 'wb') as f:
#以二进制写入的模式在本地构建新文件
    header = {
        'User-Agent': '"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36",'
        ,'Referer': i}
    f.write(requests.get(i,headers=header).content)
    print("%s下载完成" % filename)
# urllib.request.urlretrieve(requests.get(i,headers=header), "%s%s%s.jpg" % 
(dir, image_title, num))

ok，此时图片下载完成了，比如上面下载的这张，是这样的验证码：

tesserocr

那我们要识别它，就先试试tesserocr的识别率如何，有关tesserocr的文章，请点击这里了解下，里面有详细简介，这里不重复说明：

import tesserocr
from PIL import Image

#新建Image对象
image = Image.open("5.jpg")
#进行置灰处理
image = image.convert('L')
#这个是二值化阈值
threshold = 4
table = []

for i in  range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
#通过表格转换成二进制图片，1的作用是白色，不然就全部黑色了
image = image.point(table,"1")
image.show()
#调用tesserocr的image_to_text()方法，传入image对象完成识别
result = tesserocr.image_to_text(image)
print(result)

经过多次调试处理，发现把二值化阈值调到4，是最优的效果，二值化后的验证码长这样：

而代码识别的结果：

啧啧啧，这样定制的二值化都不行，就不再尝试了，不然每个图片都这么定制化去做，还得做？

百度OCR

既然tesserocr效果不好，那就试试百度的OCR吧，（有关百度OCR的文章，请点击这里查看）：

from aip import AipOcr
from PIL import Image
import os

""" 你的 APPID AK SK """
config = {
    "appId": '',
    "apiKey":'',
    "secretKey":''
}

client = AipOcr(**config)

""" 读取图片 """
def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()

def get_image_str(image_path):
    image = get_file_content(image_path)
    """ 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片 """
    result = client.basicAccurate(image)

    #结果拼接返回输出s
    if 'words_result' in result:
        return ''.join([w['words'] for w in result['words_result']])

if __name__ == "__main__":
    print(get_image_str("5.jpg"))

直接运行后的结果：

啧啧啧，果然是BAT，果然是高精准的，能识别呢，那我们继续试试不同验证码，结果发现，下面这张运行后，什么都识别不出来（看来也不是万能的）；

既然如此，那我们把刚刚tesserocr的二值化处理放到这里，会不会有效果？代码如下：

""" 读取图片 """
def get_file_content(filePath):
    # 新建Image对象
    image = Image.open(filePath)
    # 进行置灰处理
    image = image.convert('L')
    threshold = 15
    table = []

    for i in range(256):
        if i < threshold:
            table.append(0)
        else:
            table.append(1)
    # 通过表格转换成二进制图片，1的作用是白色，不然就全部黑色了
    image = image.point(table, "1")

    image.save(os.path.join(os.getcwd(), os.path.basename(filePath)))

    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()

执行后发现，识别率还是感人，其实之前也测试过，这种验证码的确存在部分记录失败的情况：

既然百度（免费）的都不行，那我们就换个收费吧，收费的打码平台，数超级鹰名气比较大了；

超级鹰

官网地址：www.chaojiying.com/
打开官网，有个免费测试，点击后发现要登录，那就先注册了；
结果发现那个免费测试还是要题分，要关注公众号绑定账号才送1000题分，这个就是免费测试，懒得折腾，直接充钱吧；

超级鹰是按量级收费，量大便宜，标准价格:1元=1000题分，不同验证码类型，需要的题分不一样，详情可以到这里查询：www.chaojiying.com/price.html#

充值后，返回到刚刚那个免费测试界面进行测试

等待一会，网页就会有弹窗：

上传的验证码如下：

对比下，结果完全正确，收费的果然牛逼，这个也是连百度的都搞不定的；

那我们换一种微博的验证码：

啧啧啧，无难度啊；

超级鹰也支持接入，首页底部有个api文档说明，点击进去发现支持各种语言，找到Python，把demo下载下来，api文档链接：www.chaojiying.com/api-14.html

源码是基于2.X写的，不难看懂，但是网上有同学重新整理下，简洁很多，就把这个代码贴出来吧，作者:coder-pig：

from hashlib import md5
import requests
# 超级鹰参数
cjy_params = {
    'user': '448975523',
    'pass2': md5('你的密码'.encode('utf8')).hexdigest(),
    'softid': '96001',
}
# 超级鹰请求头
cjy_headers = {
    'Connection': 'Keep-Alive',
    'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0)',
}
# 超级鹰识别验证码
def cjy_fetch_code(im, codetype):
    cjy_params.update({'codetype': codetype})
    files = {'userfile': ('ccc.jpg', im)}
    resp = requests.post('http://upload.chaojiying.net/Upload/Processing.php', data=cjy_params, files=files,
                  headers=cjy_headers).json()
    # 错误处理
    if resp.get('err_no', 0) == 0:
        return resp.get('pic_str')

# 调用代码
if __name__ == '__main__':
    im = open('captcha.jpg', 'rb').read()
    print(cjy_fetch_code(im, 1902))

执行后，发现验证码是对的，同时，一次请求大概是3S左右；

ok,验证码破解这块就到这里了，想接入超级鹰、百度，tesserocr，又或者是自己写个人工智能算法，任君选择；

豆瓣自动回复功能-终

为了效果着想，这里采用了超级鹰来破解，先看看log:

从log看到，不管是有没有验证码的情况，都是能正常评论的，那去豆瓣看看是不是真成功了？

从豆瓣记录上看，嗯，破解了，good；

上面整合下就是所有的代码了；

还可以有的小优化

是不是这样就完了？
非也，因为现在我们用的是收费的，所以验证码的准确率由超级鹰担保了，但是假如用免费的，识别率感人，从用户角度，会关心哪些验证码失败，希望有个通知，此时就可以接入server酱，一旦验证码验证失败就微信通知，效果如下：

感兴趣的可以去server酱官网了解下：sc.ftqq.com/3.version

18.9.13更新

今天执行脚本发现，脚本没有报错，但是呢，执行后不会生效（对应帖子没有相关评论，而且也不会出现验证码），jb，一脸懵逼，然后用postman尝试也不行，后来通过网页模拟及postman一步步模拟后，发现问题根源是，请求的时候，body的ck字段的内容是会变化的，之前默认是写着：

"ck": "TXEg"

也许有同学好奇什么时候会变化，经测试发现，当用户退出登录后，这个字段就会变化，而对于脚本来说，肯定不会出去啦，那就转化成当cookie失效时，这个字段的内容会发生变化；

而cookie失效的解决方案也是用的，用selenium每次登录获取cookie，这样就不会存在cookie失效的情况了，但这里不介绍这点，后面在写selenium的时候再介绍；

这里会简单介绍下ck的值怎么获取的；

在网页上模拟评论，然后能获得ck的值，然后复制，去到网页的HTML搜索，就会出现这个值是怎么获取的了；

没错，就是退出按钮url的最后4个字母，这里的话，用xpath获取到这个url，再获取这4个字母就好了；

于是乎写了个xpath

selector.xpath("//div/ul/li/div/table/tbody/tr/td/a/@href")

结果发现，怎么拿都拿不到，后来response.content的内容输出看了下，的确没发现这个退出按钮的代码；

这就意味着，这块是JS生成的，想获取JS生成后的HTML，目前只能用selenium，但是这里还有个问题，selenium想拼接一个自定义的cookie是非常非常的麻烦，之前折腾很久都不行，所以这条路就放弃了；

既然selenium不指望了，那是不是还有其他法子？ 所以就拿ck这个key一路去找，结果发现cookie上有这个值：

这里面有3个值，第一个就是之前代码hardcore的内容，对比了下，我们要的值是最后一个ck的value，也做了几个重新登录的操作，如果cookie最后一个ck值变的话，那这个退出按钮的ck值也会跟着变，抛开cookie过期的想法，ck这个就直接获取cookie的最后一个ck内容；

#获取ck对应的value，通过cookie获取最后一个ck的值
def get_ck():
    # 这个废了，不能用selenium
    # ck_value = selector.xpath("//div/ul/li/div/table/tbody/tr/td/a/@href")
    text = re.findall("ck=(.*?);",headers["Cookie"])[-1]
    return text

久违的自动顶贴又回来了

小结

呼，奋斗到4点，终于撸完了，其实自动回帖功能很简单，周一下午看到，当天晚上就搞定了，然后在折腾验证码的问题，包括想尝试调优，不用收费的，结果折腾好几晚读不行，
再然后就是response的html代码问题，一开始以为是js加载的，结果发现是需要decode，跟JS一点关系都没有，其中还有一晚是整理selenium的知识，因为当时认为跟JS有关系，就搞这玩意，后面会看一本selenium的事，再整一篇selenium介绍文字吧；

回到文章，本文介绍的内容比较多，大概分为3块如下：
1）如何分析豆瓣评论接口；
2）介绍python定时任务框架APScheduler
3）验证码破解（tesserocr、百度OCR、超级鹰）

其实也没什么特别好讲的，很简单的东西，只是繁琐而已，之所以花那么多时间，是思维被扩散了，就这样吧，谢谢大家；