Python 调用第三方 API 识别携程中文验证码并自动登录

业务场景中常需批量获取订单信息，但携程验证码机制增加了自动化难度。针对中文点选验证码识别难的问题，本文介绍一种基于第三方 API 的解决方案。

验证码结构分析

携程验证码分为小图和大图部分。小图部分包含待识别的文字，大图部分为点击区域。原理是先识别小图文字，再点击到大图对应文字的正确位置。

识别方案

借助第三方图像识别平台，无需人工介入，识别速度快且准确率高。平台提供多种中文识别模型，例如'中文通用类型'和'图片识别类型'。

代码实现

以下 Python 代码展示了如何调用 API 进行识别。小图和大图的识别逻辑相同，主要区别在于请求数据中的模型 ID（Model ID）。

import base64
import json
import requests

def b64_api(username, password, img_path, model_id):
    with open(img_path, 'rb') as f:
        b64_data = base64.b64encode(f.read())
        b64 = b64_data.decode()
    data = {
        "username": username,
        "password": password,
        "ID": model_id,
        "b64": b64
    }
    data_json = json.dumps(data)
    result = json.loads(requests.post("http://www.tulingtech.xyz/tuling/predict", data=data_json).text)
    return result

if __name__ == "__main__":
    img_path = "C:/Users/Administrator/Desktop/file.jpg"
    # 替换为实际的账号密码和模型 ID
    result = b64_api(
        username="你的账号",
        password="你的密码",
        img_path=img_path,
        model_id="对应的模型 ID"
    )
    print(result)

调用时需注意区分不同场景所需的模型 ID，其余部分保持一致。