
本篇文章接《获取Chatgpt3.5免费接口文末付代码(过Authorization认证)》,由于上次更新了代码后,对方做了验证,而且验证码有点难识别,真人都有点难看明白,喜欢爬虫类文章的可以订阅我专栏哦
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在对接之前,我们先看一下识别效果,可见效果一般,存在个别识别不出来,又因为需要付费于是不考虑


之前在其他项目中,已经介绍过了Dddocr,可以参考我的文章
《Selenium验证码ddddocr识别:带带ddocr》
识别验证码,5行搞定
ocr = ddddocr.DdddOcr()
with open('image.jpg', 'rb') as f:
img_bytes = f.read()
res = ocr.classification(img_bytes)
print(res)
效果和百度一样遇到几个畸形的就直接识别出错,可以看看我的截图

{"msg":"操作成功","img":"","code":200,"captchaEnabled":true,"uuid":"d14f1de7a0b842cfae525f3389d00f86"}
识别结果:9t67
提取结果:9t6
字符串中不包含 +、-、* 或 / 符号
{"msg":"操作成功","img":"","code":200,"captchaEnabled":true,"uuid":"010ed8010fe241c9a8c2e8c0989f9084"}
识别结果:4j4e7
4j4
字符串中不包含 +、-、* 或 / 符号
{"msg":"操作成功","img":"","code":200,"captchaEnabled":true,"uuid":"623dd34830554da49911b2ae75507921"}
识别结果:3t03
3t0
字符串中不包含 +、-、* 或 / 符号
{"msg":"操作成功","img":"","code":200,"captchaEnabled":true,"uuid":"164524dd70e74ae18d3782d7887b8974"}
识别结果:1*37
提取结果:1*3
字符串中包含 +、-、* 或 / 符号
之前识别发现效果不理想,但是在验证码中,存在简单的验证码随机刷新,所以我的做法是:舍弃百度AI通过Ddddocr识别,识别过程中判断"+、-、*、/"逐步往下获取参数,具体可以往下看




在上面的验证码中,都是10内的"+、-、、/“运算,所以只需要匹配”+、-、、/"左右的数字即可
def get_captcha():
headers = {
'Accept': 'application/json, text/plain, */*',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'Connection': 'keep-alive',
'Origin': 'https://openmao.panchuang.net',
'Referer': 'https://openmao.panchuang.net/',
'Sec-Fetch-Dest': 'empty',
'Sec-Fetch-Mode': 'cors',
'Sec-Fetch-Site': 'same-site',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36',
'sec-ch-ua': '"Google Chrome";v="111", "Not(A:Brand";v="8", "Chromium";v="111"',
'sec-ch-ua-mobile': '?0',
'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',
}
response = requests.get('https://mapi.panchuang.net/api/user/captchaImage', headers=headers)
print(response.text)
return response.json()

将获取到的验证码通过解析base64存放在根目录
def decode_base64_to_img(base64_str):
img_data = base64.b64decode(base64_str)
with open('image.jpg', 'wb') as f:
f.write(img_data)
img = Image.open('image.jpg')
Ddddocr识别,识别到后进行特征提取,提取完毕逐步分析,如果提取失败反复操作
def verification():
# 验证码识别
ocr = ddddocr.DdddOcr()
with open('image.jpg', 'rb') as f:
img_bytes = f.read()
res = ocr.classification(img_bytes)
print(res)
text = res[:3] # 提取前三位子串
print(text) # 输出:8*4
if "+" in text or "-" in text or "*" in text or "/" in text:
print("字符串中包含 +、-、* 或 / 符号")
first_char = text[0] # 第一位字符
last_char = text[-1] # 最后一位字符
print("第一位字符:", first_char)
print("最后一位字符:", last_char)
if "+" in text:
result=int(first_char)+int(last_char)
if "-" in text:
result=int(first_char)-int(last_char)
if "*" in text:
result=int(first_char)*int(last_char)
if "/" in text:
result=int(first_char)/int(last_char)
print(f"计算结果为{result}")
else:
print("字符串中不包含 +、-、* 或 / 符号")
result = get_captcha()
# 转换本地
decode_base64_to_img(result['img'])
verification()
最后获得计算数据

观察login接口

uuid是和验证码一起获取到的

uuid用于定位图片id,带着计算结果和uuid去login接口请求即可
我将计算出来的uuid和验证码结果,显示出来进行构造,这里注释了请求,因为请求了就显示验证码过期

print(uuid)
print(result_num)
json_data = {
'username': '****9',
'password': '*****',
'loginTypeEnum': 'ACCOUNT',
'code': result_num,
'uuid': uuid,
}
# response = requests.post('https://mapi.panchuang.net/api/user/login', headers=headers, json=json_data)
# print(response.text)
通过拼接手动填上去验证最后获得token

以上就是今天的教程,代码审核通过后会放在评论区,该项目现在只是demo仅供提取计算验证码,如果需要Chatgpt3.5接口的可以留言哦,该接口现在用于本人账号对接自动回复,长期互动支持的可以互关哈
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