已知痛点
在web页面登录的时候，很多小伙伴都会遇到这个问题，登录的时候，需要输入图片中的验证码，验证通过之后才登录成功；往往一些操作，都是需要登录之后才能往下操作，这对我们进行接口测试(接口自动化、UI自动化)产生了极大的困扰。
痛点解决方案
·测试环境无所谓，直接叫开发改成万能验证码，或者测试环境关闭验证码验证
· 使用Python OCR库进行识别，如tesserocr
方案分析
改一下代码或者配置文件即可屏蔽验证码，测试环境无所谓，线上根本不行，此方案可作为备用方案。
通过tesserocr库去识别验证码，前期需要我们学习一下这个库相关的api，未知领域探索，可能需要花较长时间~此方案作为备用方案。
调用第三方OCR服务，通常都会完善的API文档或者对应的SDK，第三方OCR识别成功率还可以，此方案推荐。
方案选择
我这边选择了方案3，第三方 OCR服务(百度云)，最主要是集成SDK，下载SDK即可调用，而且还是免费。
方案实现过程(rap2登录)
rap2登录时要输入验证码，我们通过百度OCR识别这个验证码，通过请求登录接口(账号+密码+验证码)模拟前端向后台发起请求，获取登录态后，再获取接口文档数据。
OCR服务申请
百度智能云地址：login.bce.baidu.com/
首先我们去到百度智能云里，在左边菜单栏的产品服务中搜索"文字识别"，点击【领取免费资源】，将所有的免费资源领取，领取之后要半个小时之后才能生效。
回到主面板，我们要进行创建应用，填写相关的信息即可创建成功，应用创建好之后会生成AppID、API Key和Secret Key，注意这3项不要告诉别人哦！
阅读官方文档
文字识别官方文档：cloud.baidu.com/doc/OCR/ind…
点击应用名称，查看该应用详情，里面有个查看文档，我们先可以看看是怎么用的。
里面有两种方式，一种是API，另一种是SDK。
识别demo
先来识别这张图片试试，看了一下官方的SDK demo，少量代码即可实现识别功能，先通过pip install baidu-aip下载SDK，按照官方demo测试一下：
config = random.choice(OCR_CONFIG)
client = AipOcr(config['app_id'],config['api_key'],config['secret_key'])
options = {}
options["language_type"] = "ENG"
options["detect_language"] = "true"
with open(f"{IMG_PATH}/code.jpg", 'rb') as img:
#调用百度OCR SDK，这里我用的高精度版，通过传入图像数据
#你也可以用这个方法basicGeneralUrl，直接传入图片url
code_data = client.basicAccurate(img.read())
print(code_data)
打印输出:{'words_result': [{'words': ' HdAX'}], 'log_id': 1421303125069946686, 'words_result_num': 1}
这里有几个踩坑点，要注意下：
image，图像数据、base64编码，base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式。
url，图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式。
识别回来的验证码有可能跟图片的验证码不一致。
有可能无法识别，接口直接返回空数据。
有可能返回来的验证码结果是带有空格的。
rap2登录实战
首先我们去到登录页面，用F12看看验证码是怎么生成的，发现验证码是通过一个图片url随机生成的。那我们直接使用这个方法basicGeneralUrl，直接传入图片url试试，发现跟本调不通，出现报错：
url = 'https://rap2api.xxxx.com.cn/captcha?t=1626914290792'
code_data = client.basicGeneralUrl(url=url)
print(code_data)
打印输出: {'log_id': 1421464435711407280, 'error_msg': 'image format error', 'error_code': 216201}
通过查阅官方文档，得知是因为上传的图片格式错误，现阶段支持的图片格式为：PNG、JPG、JPEG、BMP，要进行转码~看到这里是不是慌了，先别慌，我们首先分析一下的图片到底是什么格式的。
打开图片URL，右键另存为，发现这个验证码图片格式是SVG！！！呀，这把我坑进去了！那我们现在要转换一下思路，只能使用basicAccurate这个方法，先下载SVG格式图片，再转码成JPG格式后传入图像数据。SVG转码成JPG，可以用这个库 svglib。
完整代码实现：
class Rap2Data(object):
session = None
@classmethod
def rap_login(cls):
config = random.choice(OCR_CONFIG)
client = AipOcr(config['app_id'],config['api_key'],config['secret_key'])
options = {}
options["language_type"] = "ENG"
options["detect_language"] = "true"
cls.session = requests.session()
img_content = cls.session.get(url=CODE_URL).content
#下载验证码图片
with open(f"{IMG_PATH}/code.svg", "wb") as f:
f.write(img_content)
# svg转jpg
drawing = svg2rlg(f"{IMG_PATH}/code.svg")
#保存jpg图片
renderPM.drawToFile(drawing, f"{IMG_PATH}/code.jpg", fmt="JPG")
with open(f"{IMG_PATH}/code.jpg", 'rb') as img:
#调用百度OCR SDK
code_data = client.basicAccurate(img.read())
code_list = code_data.get('words_result', [])
if code_list:
#有时候结果存在空格
code_str = code_list[0]['words'].replace(" ", "")
RAP_ACCOUNT['captcha'] = code_str
res = cls.session.post(url=RAP_LOGIN_URL, json=RAP_ACCOUNT)
res_data = res.json()
#验证是否登录成功，返回id即成功
if res_data['data'].get('id', None):
return True
@classmethod
def rap_data(cls, id):
#传入接口文档id，获取接口文档数据
login_result = False
#这里循环调用登录方法，判断是否登录成功，因为OCR识别并不是百分百成功的
#这里之后要改一下，为了避免重复调用，用表存储cookies，cookies失效了，再重新获取
while not login_result:
login_result = cls.rap_login()
params = {"id": id}
res = cls.session.get(url=RAP_PROJECT_URL,params=params)
return res.json()
rap2登录大概是这样子的，通过验证码URL生成cookies，如果你登录成功了，这个cookies就是你的令牌，有了这个令牌你就可以访问接口文档。上述代码中，直接使用了session对象，不用每次请求都传入cookies。
后续扩展
解析接口文档数据，生成Excel格式的接口自动化用例或者yaml格式接口自动化用例。
解析接口文档数据，生成jmeter脚本(jmx)，再也不用一个个复制粘贴写脚本。
基于上述功能，做成前端页面，供其他人使用。
总结
本期介绍了百度OCR的使用方法，更多使用场景可以结合自己的需求~
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