抖音web端 s_v_web_id 参数生成分析与实现

科技 07-31 来源：拉灯的小手

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抖音web端 s_v_web_id 参数生成分析与实现

操作环境

win10
Python3.9

分析

s_v_web_id 作用：web端使用滑块后的s_v_web_id 参数可以实现免signature验证 s_v_web_id 生成：在验证码中间页的html中的fp参数就是s_v_web_id 详细介绍这边就不再赘述，可以参考下玺佬的文章：s_v_web_id介绍生成方案：

Python + selenium 自动化过滑块
RPC远程调用自动，验证滑块

这两种方案有个前提是页面必须出现滑块才可以（之前搜素视频会强制滑块效验），具体过滑块的方法大佬都已经分享过。现在应该是web端有更新，现在搜索页面只有综合推出点选验证，视频和用户页面都没有强制滑块验证了，清cookie和开无痕都没办法触发滑块，经过几天的分析研究出以下方案最新的解决方案：

通过js生成滑块s_v_web_id
识别滑块
生成验证参数并验证
验证通过后就可以正常使用了

通过js生成滑块s_v_web_id

function create_s_v_web_id() {    var e = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz".split("")      , t = e.length      , n = (new Date).getTime().toString(36)      , r = [];    r[8] = r[13] = r[18] = r[23] = "_",    r[14] = "4";    for (var o, i = 0; i < 36; i++)        r[i] || (o = 0 | Math.random() * t,        r[i] = e[19 == i ? 3 & o | 8 : o]);    return "verify_" + n + "_" + r.join("")}

此方法生成的s_v_web_id是不可以用来采集评论的，评论验证使用的s_v_web_id需要从页面取下来，然后在拿着过滑块，此处再次感谢玺佬@李玺

识别滑块

def calculate_distance(self, pic1_path, pic2_path):    """    计算滑块到缺口的距离    """    img1 = self.clear_white(pic1_path)    img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_RGB2GRAY)    slide = cv2.Canny(img1, 100, 200)    img2 = cv2.imread(pic2_path, 0)    back = cv2.Canny(img2, 100, 200)    slide_pic = cv2.cvtColor(slide, cv2.COLOR_GRAY2RGB)    back_pic = cv2.cvtColor(back, cv2.COLOR_GRAY2RGB)    x, y = self.template_match(slide_pic, back_pic)    dis_x = int((x + 5) * (340 / 552))    dis_y = int(y * (340 / 552))    return dis_x, dis_ydef get_tracks(self, distance, _y):    """    获取轨迹参数    """    tracks = list()    y, v, t, current = 0, 0, 1, 0    mid = distance * 3 / 4    exceed = random.randint(40, 90)    z = random.randint(30, 150)    while current < (distance + exceed):        if current < mid / 2:            a = 2        elif current < mid:            a = 3        else:            a = -3        a /= 2        v0 = v        s = v0 * t + 0.5 * a * (t * t)        current += int(s)        v = v0 + a * t        y += random.randint(-3, 3)        z = z + random.randint(5, 10)        tracks.append([min(current, (distance + exceed)), y, z])    while exceed > 0:        exceed -= random.randint(0, 5)        y += random.randint(-3, 3)        z = z + random.randint(5, 9)        tracks.append([min(current, (distance + exceed)), y, z])    tr = []    for i, x in enumerate(tracks):        tr.append({            'x': x[0],            'y': _y,            'relative_time': x[2]        })    return tr

生成验证参数并验证

captchaBody需要js生成

def captcha_verify(self, s_v_web_id, captchaBody):    url = "aHR0cHM6Ly92ZXJpZnkuc25zc2RrLmNvbS9jYXB0Y2hhL3ZlcmlmeQ=="    params = {        "os_type": "2",        "fp": s_v_web_id,        "subtype": "slide",    }    data = {        'captchaBody': captchaBody    }    r = self._parse_url(url=url, params=params, data=json.dumps(data))    return r.json()