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。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00