# -*- coding:utf-8 -*-
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
import PIL.Image as image
from PIL import Image,ImageEnhance
import time,re, random
import requests
try:
    from StringIO import StringIO
except ImportError:
    from io import StringIO

#爬虫模拟的浏览器头部信息
agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0"
headers = {
        "User-Agent": agent
        }

# 根据位置对图片进行合并还原
# filename:图片
# location_list:图片位置
#内部两个图片处理函数的介绍
#crop函数带的参数为(起始点的横坐标，起始点的纵坐标，宽度，高度）
#paste函数的参数为(需要修改的图片，粘贴的起始点的横坐标，粘贴的起始点的纵坐标）
def get_merge_image(filename,location_list):
    #打开图片文件
    im = image.open(filename)
    #创建新的图片,大小为260*116
    new_im = image.new("RGB", (260,116))
    im_list_upper=[]
    im_list_down=[]
    # 拷贝图片
    for location in location_list:
        #上面的图片
        if location["y"]==-58:
            im_list_upper.append(im.crop((abs(location["x"]),58,abs(location["x"])+10,166)))
        #下面的图片
        if location["y"]==0:
            im_list_down.append(im.crop((abs(location["x"]),0,abs(location["x"])+10,58)))
    new_im = image.new("RGB", (260,116))
    x_offset = 0
    #黏贴图片
    for im in im_list_upper:
        new_im.paste(im, (x_offset,0))
        x_offset += im.size[0]
    x_offset = 0
    for im in im_list_down:
        new_im.paste(im, (x_offset,58))
        x_offset += im.size[0]
    return new_im

#对比RGB值
def is_similar(image1,image2,x,y):
    pass
    #获取指定位置的RGB值
    pixel1=image1.getpixel((x,y))
    pixel2=image2.getpixel((x,y))
    for i in range(0,3):
        # 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置
        if abs(pixel1[i]-pixel2[i])>=50:
            return False
    return True

#计算缺口的位置
def get_diff_location(image1,image2):
    i=0
    # 两张原始图的大小都是相同的260*116
    # 那就通过两个for循环依次对比每个像素点的RGB值
    # 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置
    for i in range(62,260):#有人可能看不懂这个位置为什么要从62开始看最后一张图（图：3）
        for j in range(0,116):
            if is_similar(image1,image2,i,j)==False:
                return  i

# #根据缺口的位置模拟x轴移动的轨迹
# def get_track(length):
#     pass
#     list=[]
#     #间隔通过随机范围函数来获得,每次移动一步或者两步
#     x=random.randint(1,3)
#     #生成轨迹并保存到list内
#     while length-x>=5:
#         list.append(x)
#         length=length-x
#         x=random.randint(1,3)
#     #最后五步都是一步步移动
#     for i in range(length):
#         list.append(1)
#     return list


def get_track(length):
    track=[]
    current=0
    mid=length*7/8
    t=random.randint(2,3)/10
    v=0
    while current<length:
          if current<mid:
             a=2
          else:
             a=-3
          v0=v
          v=v0+a*t
          move=v0*t+1/2*a*t*t
          current+=move
          track.append(round(move))
    return track


#滑动验证码破解程序
def main():
    #打开火狐浏览器
    driver = webdriver.Firefox()
    #用火狐浏览器打开网页
    driver.get("http://www.qqdgjs.com/index/index/login")
    time.sleep(5)

    driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div/div[1]/form/div[2]/div[3]/center/div/div/div[2]/div[1]/div[3]').click()
    time.sleep(5)

    driver.get_screenshot_as_file(r"E:\PythonProject\seleniums\img.jpg")#对整个页面截图
    imgelement = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[1]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas')  # 定位验证码
    location = imgelement.location  # 获取验证码x,y轴坐标
    size = imgelement.size  # 获取验证码的长宽
    rangle = (int(location['x'] ), int(location['y']), int(location['x'] + size['width']),
              int(location['y'] + size['height']))  # 写成我们需要截取的位置坐标
    i = Image.open(r"E:\PythonProject\seleniums\img.jpg")  # 打开截图
    i = i.convert('RGB')
    frame1 = i.crop(rangle)  # 使用Image的crop函数，从截图中再次截取我们需要的区域
    frame1.save(r'E:\PythonProject\seleniums\new.jpg')

    js = "var q=document.getElementsByClassName(\"geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute\")[0];q.style.display = \"block\";"
    # 执行js
    driver.execute_script(js)
    # driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[1]/div/div[1]/div[2]/div[2]').click()
    time.sleep(4)

    driver.get_screenshot_as_file(r'E:\PythonProject\seleniums\img.jpg')
    time.sleep(5)
    js = "var q=document.getElementsByClassName(\"geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute\")[0];q.style.display = \"none\";"
    # 执行js
    driver.execute_script(js)
    imgelement = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[1]/div/div[1]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas')  # 定位验证码
    location = imgelement.location  # 获取验证码x,y轴坐标
    size = imgelement.size  # 获取验证码的长宽
    rangle = (int(location['x'] ), int(location['y']), int(location['x'] + size['width']),
              int(location['y'] + size['height']))  # 写成我们需要截取的位置坐标
    i = Image.open(r"E:\PythonProject\seleniums\img.jpg")  # 打开截图
    i = i.convert('RGB')
    frame2 = i.crop(rangle)  # 使用Image的crop函数，从截图中再次截取我们需要的区域
    frame2.save(r'E:\PythonProject\seleniums\new2.jpg')


    #计算缺口位置
    loc=get_diff_location(frame1, frame2)
    print('-------------')
    print(loc)
    #找到滑动的圆球


    element=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[1]/div/div[1]/div[2]/div[2]')
    location=element.location
    #获得滑动圆球的高度
    y=location["y"]
    #鼠标点击元素并按住不放
    print ("第一步,点击元素")
    # ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()

    # time.sleep(0.15)
    #
    # print ("第二步，拖动元素")
    # ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=loc + 30, yoffset=y - 445).perform()
    # #释放鼠标
    # ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()


    #关闭浏览器,为了演示方便,暂时注释掉.
    #driver.quit()

    # 生成拖拽移动轨迹，加3是为了模拟滑过缺口位置后返回缺口的情况
    track_list = get_track(loc)
    time.sleep(2)
    ActionChains(driver).click_and_hold(element).perform()
    time.sleep(0.2)
    # 根据轨迹拖拽圆球
    for track in track_list:
        ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform()
    # 模拟人工滑动超过缺口位置返回至缺口的情况，数据来源于人工滑动轨迹，同时还加入了随机数，都是为了更贴近人工滑动轨迹
    imitate = ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-1, yoffset=0)
    time.sleep(0.015)
    imitate.perform()
    time.sleep(random.randint(6, 10) / 10)
    imitate.perform()
    time.sleep(0.04)
    imitate.perform()
    time.sleep(0.012)
    imitate.perform()
    time.sleep(0.019)
    imitate.perform()
    time.sleep(0.033)
    ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=1, yoffset=0).perform()
    # 放开圆球
    ActionChains(driver).pause(random.randint(6, 14) / 10).release(element).perform()
    time.sleep(2)
    # 务必记得加入quit()或close()结束进程，不断测试电脑只会卡卡西
    driver.close()


#主函数入口
if __name__ == "__main__":
    pass
    main()
