一：

from selenium.webdriver import ActionChains

action = ActionChains(driver)

source=driver.find_element_by_xpath("//*[@id='nc_1_n1t']/span")#需要滑动的元素
action.click_and_hold(source).perform()  #鼠标左键按下不放
action.move_by_offset(298,0)#需要滑动的坐标
action.release().perform() #释放鼠标
time.sleep(0.1)

image.png

ps:这种方法可能会被反爬虫机制识别导致进入失败

image.png

二：

# -*- coding:utf-8 -*-
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
import PIL.Image as image
from PIL import Image,ImageEnhance
import time,re, random
import requests
try:
    from StringIO import StringIO
except ImportError:
    from io import StringIO

#爬虫模拟的浏览器头部信息
agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0"
headers = {
        "User-Agent": agent
        }

# 根据位置对图片进行合并还原
# filename:图片
# location_list:图片位置
#内部两个图片处理函数的介绍
#crop函数带的参数为(起始点的横坐标，起始点的纵坐标，宽度，高度）
#paste函数的参数为(需要修改的图片，粘贴的起始点的横坐标，粘贴的起始点的纵坐标）
def get_merge_image(filename,location_list):
    #打开图片文件
    im = image.open(filename)
    #创建新的图片,大小为260*116
    new_im = image.new("RGB", (260,116))
    im_list_upper=[]
    im_list_down=[]
    # 拷贝图片
    for location in location_list:
        #上面的图片
        if location["y"]==-58:
            im_list_upper.append(im.crop((abs(location["x"]),58,abs(location["x"])+10,166)))
        #下面的图片
        if location["y"]==0:
            im_list_down.append(im.crop((abs(location["x"]),0,abs(location["x"])+10,58)))
    new_im = image.new("RGB", (260,116))
    x_offset = 0
    #黏贴图片
    for im in im_list_upper:
        new_im.paste(im, (x_offset,0))
        x_offset += im.size[0]
    x_offset = 0
    for im in im_list_down:
        new_im.paste(im, (x_offset,58))
        x_offset += im.size[0]
    return new_im

#对比RGB值
def is_similar(image1,image2,x,y):
    pass
    #获取指定位置的RGB值
    pixel1=image1.getpixel((x,y))
    pixel2=image2.getpixel((x,y))
    for i in range(0,3):
        # 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置
        if abs(pixel1[i]-pixel2[i])>=50:
            return False
    return True

#计算缺口的位置
def get_diff_location(image1,image2):
    i=0
    # 两张原始图的大小都是相同的260*116
    # 那就通过两个for循环依次对比每个像素点的RGB值
    # 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置
    for i in range(62,260):#有人可能看不懂这个位置为什么要从62开始看最后一张图（图：3）
        for j in range(0,116):
            if is_similar(image1,image2,i,j)==False:
                return  i

#根据缺口的位置模拟x轴移动的轨迹
def get_track(length):
    pass
    list=[]
    #间隔通过随机范围函数来获得,每次移动一步或者两步
    x=random.randint(1,3)
    #生成轨迹并保存到list内
    while length-x>=5:
        list.append(x)
        length=length-x
        x=random.randint(1,3)
    #最后五步都是一步步移动
    for i in range(length):
        list.append(1)
    return list

#滑动验证码破解程序
def main():
    #打开火狐浏览器
    driver = webdriver.Firefox()
    #用火狐浏览器打开网页
    driver.get("https://account.geetest.com/register")
    time.sleep(2)
    driver.find_element_by_xpath('//*[@id="captcha"]/div/div[3]/span[2]').click()
    time.sleep(5)

    driver.get_screenshot_as_file("D:/test2/滑动验证/img.jpg")#对整个页面截图
    imgelement = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div/a/div[1]/canvas')  # 定位验证码
    location = imgelement.location  # 获取验证码x,y轴坐标
    size = imgelement.size  # 获取验证码的长宽
    rangle = (int(location['x'] ), int(location['y']), int(location['x'] + size['width']),
              int(location['y'] + size['height']))  # 写成我们需要截取的位置坐标
    i = Image.open("D:/test2/滑动验证/img.jpg")  # 打开截图
    i = i.convert('RGB')
    frame1 = i.crop(rangle)  # 使用Image的crop函数，从截图中再次截取我们需要的区域
    frame1.save('D:/test2/滑动验证/new.jpg')
    driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[2]/div[2]').click()
    time.sleep(4)

    driver.get_screenshot_as_file("D:/test2/滑动验证/img.jpg")
    imgelement = driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div/a/div[1]/div/canvas[2]')  # 定位验证码
    location = imgelement.location  # 获取验证码x,y轴坐标
    size = imgelement.size  # 获取验证码的长宽
    rangle = (int(location['x'] ), int(location['y']), int(location['x'] + size['width']),
              int(location['y'] + size['height']))  # 写成我们需要截取的位置坐标
    i = Image.open("D:/test2/滑动验证/img.jpg")  # 打开截图
    i = i.convert('RGB')
    frame2 = i.crop(rangle)  # 使用Image的crop函数，从截图中再次截取我们需要的区域
    frame2.save('D:/test2/滑动验证/new2.jpg')

    #计算缺口位置
    loc=get_diff_location(frame1, frame2)
    print('-------------')
    print(loc)
    #找到滑动的圆球
    element=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/div[2]/div[2]')
    location=element.location
    #获得滑动圆球的高度
    y=location["y"]
    #鼠标点击元素并按住不放
    print ("第一步,点击元素")
    ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()

    time.sleep(0.15)

    print ("第二步，拖动元素")
    ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=loc + 30, yoffset=y - 445).perform()
    #释放鼠标
    ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()


    #关闭浏览器,为了演示方便,暂时注释掉.
    #driver.quit()

#主函数入口
if __name__ == "__main__":
    pass
    main()

image.png