数字验证码通常是网站或应用程序中用于验证用户身份的一种方式。本文将介绍如何使用Python编写代码来破解简单的数字验证码，以便于自动化处理验证码验证过程。
分析验证码页面 首先，我们需要分析网站或应用程序的验证码页面，了解验证码是如何呈现的以及需要提交的参数。通常，数字验证码是以图片形式展示的，我们需要找到获取验证码图片的请求路径，并获取到相关的参数。
获取验证码图片 使用Python发送获取验证码图片的请求，并将返回的验证码图片保存到本地。我们需要构造正确的请求，以获取到验证码图片。
import requests
发送请求获取验证码图片
response = requests.get('https://example.com/captcha') with open('captcha.png', 'wb') as f: f.write(response.content) 3. 使用图像处理库处理验证码图片 利用图像处理库（如Pillow）对获取到的验证码图片进行处理，以便进行后续的数字识别。可以进行一些预处理操作，例如灰度化、二值化等。
from PIL import Image
打开验证码图片并进行灰度化处理
captcha_image = Image.open('captcha.png') captcha_image = captcha_image.convert('L') captcha_image.save('captcha_gray.png') 4. 使用OCR库识别验证码数字 使用Python的OCR（Optical Character Recognition）库对处理后的验证码图片进行数字识别，获取验证码数字。
import pytesseract
使用OCR库识别验证码数字
captcha_text = pytesseract.image_to_string(captcha_image, config='--psm 6') print('Captured digits:', captcha_text.strip()) 5. 提交验证码验证请求 利用获取到的验证码数字，构造提交验证码验证请求，并获取验证结果。
import requests
构造验证请求参数
verify_params = { 'captcha_text': captcha_text.strip(), # 替换为获取到的验证码数字 # 其他参数 }
发送验证请求
response = requests.post('https://example.com/verify', json=verify_params) verify_data = response.json()
if verify_data['success']: print('验证码验证通过') else: print('验证码验证失败') 更多内容访问ttocr.com
