Puppeteer Recaptcha Solver 使用教程
1. 项目介绍
Puppeteer Recaptcha Solver 是一个基于 AI 的自动化服务,专门用于解决各种类型的验证码,包括 reCAPTCHA V2、reCAPTCHA V3、hCaptcha 等。该项目通过 Puppeteer 控制浏览器,自动识别并解决验证码问题。它支持多种验证码类型,并且提供了 API 接口,方便开发者集成到自己的应用中。
2. 项目快速启动
2.1 安装依赖
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,按照以下步骤安装项目依赖:
# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/danielgatis/puppeteer-recaptcha-solver.git
# 进入项目目录
cd puppeteer-recaptcha-solver
# 安装依赖
npm install
2.2 运行示例代码
项目中包含一个示例代码 examples/demo.js,你可以通过以下命令运行它:
# 运行示例代码
node examples/demo.js
2.3 配置 Tor 代理(可选)
为了提高安全性,你可以配置 Tor 代理。以下是 Mac OS 上的配置示例:
# 安装 Tor
brew install tor
# 创建 Tor 配置文件
mkdir -p /usr/local/etc/tor && echo 'SocksPort 9060\nSocksPort 9061\nSocksPort 9062\nSocksPort 9063\nSocksPort 9064\nSocksPort 9065' > /usr/local/etc/tor/torrc
# 启动 Tor
tor
3. 应用案例和最佳实践
3.1 自动化测试
在自动化测试中,验证码通常是一个障碍。使用 Puppeteer Recaptcha Solver 可以自动解决验证码问题,从而实现完整的自动化测试流程。
3.2 爬虫应用
在网络爬虫应用中,验证码是常见的反爬虫机制。通过集成 Puppeteer Recaptcha Solver,爬虫可以自动解决验证码,提高爬取效率。
3.3 最佳实践
- 配置代理:使用 Tor 或其他代理服务可以避免 IP 被封禁。
- 错误处理:在实际应用中,建议添加错误处理机制,以应对验证码无法解决的情况。
- 日志记录:启用日志记录功能,方便调试和问题排查。
4. 典型生态项目
4.1 Puppeteer
Puppeteer 是一个 Node.js 库,提供了一个高级 API 来控制 Chrome 或 Chromium 浏览器。它是 Puppeteer Recaptcha Solver 的核心依赖,用于自动化浏览器操作。
4.2 Axios
Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 客户端,用于在浏览器和 Node.js 中发送 HTTP 请求。在 Puppeteer Recaptcha Solver 中,Axios 用于与验证码服务进行通信。
4.3 Jest
Jest 是一个 JavaScript 测试框架,用于编写和运行测试用例。虽然 Puppeteer Recaptcha Solver 本身不依赖 Jest,但在开发过程中,Jest 可以用于编写单元测试和集成测试。
通过以上模块的介绍和使用指南,你可以快速上手并应用 Puppeteer Recaptcha Solver 项目。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00