以下案例是通过Python的OCR识别和元素拖拽来实现，操作过程很复杂。对此，我们在新版本中新增【滑块拼图验证码】等多个验证码自动处理的指令。大家可以直接使用该指令来完成验证码的自动识别处理，使用方法请点击： 滑块拼图验证码 对Python感兴趣的同学可以继续学习下方案例。
一、案例简介
在访问网站时经常会遇到滑块验证码，这不利于流程的自动化。以下就通过两个实际案例来讲解如何使用八爪鱼RPA实现自动处理滑块验证码，分别是京东商家登录场景碰到的滑块验证码和腾讯滑块验证。两个场景都会用到通过Python调用ocr库识别验证码，但滑动方式不一样。
这个案例会用到Python指令，Python指令以来2个Python库，需要预先安装。如果您还没有安装Python环境，则需要先安装Python环境。
Python环境的安装：
此处我们使用Python 3.8.10版本，在 Windows 系统上安装 Python 3.8.10，可以按照以下步骤进行操作：
1.点击下载链接，将Python软件下载到本地： https://www.python.org/ftp/python/3.8.10/python-3.8.10-amd64.exe
2.打开下载的安装程序（通常为 .exe 文件），运行安装程序。
3. 在安装程序界面中，勾选 "Add Python 3.8 to PATH" 选项，以便在命令行中可以直接使用 python 命令。
4. 点击 "Customize installation" 按钮，可以自定义安装的一些选项，如修改安装路径等。如果不需要特别设置，可以直接点击 "Install Now" 按钮继续安装。
5. 等待安装程序完成安装过程。安装完成后会弹出一个安装成功的提示框。
6. 打开命令提示符（Win + R，输入 "cmd" 并回车），输入 "python" 命令，如果成功显示 Python 版本号，则说明安装成功。安装成功后在进行Python库的安装。
Python库的安装：
键盘中按下Win+R，在运行框里输入cmd，然后在命令提示符中输入下方代码，再回车运行，最后静静等待安装完成。
pip install ddddocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pyautogui -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
二、流程详细说明
想实现自动滑动滑块验证码，首要的是要计算滑动的距离，我们可通过执行Python代码，调用ddddocr组件来实现。ddddocr识别滑块验证码，需要获取到滑块验证码的背景和缺口图片，支持图片URL或者是图片文件（字节流）。
获取图片配置如下图：
注意：验证码图片必须是img标签，如果捕获的不是img，需要修改xpath，改成是定位到img。可打开该图片的原元素编辑器，校验xpath路径的最后一个是不是img。
获取到的图片src属性有可能是url和base64的图片内容，识别代码需要区分。所以流程中需要增加If条件，判断图片链接是否包含data:image/png;base64。
代码如下
#识别Base64格式的验证码
import ddddocr
det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False)
target_img = ddddocr.base64_to_image("滑块图片链接".replace("data:image/png;base64,",""))
background_img = ddddocr.base64_to_image("背景图片链接".replace("data:image/png;base64,",""))
target_img.save("target.png")
with open('target.png', 'rb') as f:
target_content = f.read()
background_img.save("background.png")
with open('background.png', 'rb') as f:
background_content = f.read()
res = det.slide_match(target_content, background_content, simple_target=True)
print(res)
#通过URL识别
import ddddocr
import requests
det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False)
target = requests.get("滑块图片链接")
background = requests.get("背景图片链接")
res = det.slide_match(target.content, background.content, simple_target=True)
print(res)识别结果是缺口相对于背景图片的位置，即【缺口位置】
//target的四个值分别为：X、Y、宽、高
{'target_y': 0, 'target': [481, 85, 617, 221]}
得到这个数据后我们就知道滑块缺口在背景图片的位置了。执行滑动时需要知道滑块的【结束位置】，此外我们还需要知道滑块的【初始位置】。通过使用获取网页元素信息指令，可以获取滑块的【初始位置】
有了这两个数据，我们就能计算出滑块需要滑动到的位置坐标
Y坐标=滑块的起始Y坐标
X坐标=滑块的起始X坐标+滑块缺口相对验证码背景图片的位置（target[0]）/验证码图片在网页上的缩放比例+误差值（根据实际效果微调）
接下来就可以执行滑动动作，案例中提供了两种滑动方式。
方式1：使用python+pyautogui，实现仿真滑动
流程步骤如下：
import pyautogui
# 设置起始位置
start_x = 验证码起点X
start_y = 验证码起点Y
# 计算终点位置
end_x = start_x+拖动距离
end_y = start_y
# 移动鼠标到起始位置
pyautogui.moveTo(start_x, start_y, duration=0.5)
# 按下鼠标左键
pyautogui.mouseDown()
# 往右多拖到20xp
pyautogui.moveTo(end_x + 20, end_y + 20, duration=0.5)
#拖回结束位置
pyautogui.moveTo(end_x, end_y, duration=0.5)
# 松开鼠标左键
pyautogui.mouseUp()方式2：使用【拖拽网页(web)】指令，
这种方式的滑动轨迹比较线性，部分场景可能会无法滑动成功
流程步骤如下：
这样就实现了滑块验证码自动处理的设置，所有的滑块验证码都可以参照这个应用来设置。
三、应用获取
未下载客户端的，请先下载八爪鱼RPA客户端： https://rpa.bazhuayu.com/download
安装好客户端后，点击或复制下方链接在浏览器打开，即可免费获得该滑块验证码自动识别的应用，快来获取和分享给其他人吧！ https://rpa.bazhuayu.com/shareableLink/64b6b671936493a7b43d463b
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