自动化测试或性能测试时，验证码的解决办法

我在学习吖 2022-12-07 18:04:06

自动化测试或性能测试时，验证码的解决办法

第一次写帖子，就分享一下，之前查到的内容，以下是原作者链接：

摘自：参考地址：https://blog.csdn.net/zh6526157/article/details/126541725?spm=1001.2014.3001.5502

首先我们要先了解：
验证码生成逻辑：随机生成一个数，利用图形库生成将随机数生成图片，同时，且会将这个数保存到服务器，当用户输入验证码后，会将输入的验证码与服务端的验证码进行比对，一致的话，通过验证，否则验证失败。

其次，下面的内容就可以放开学啦，加油加油哦~
1、去掉验证码：仅限于测试环境，有限值性
2、增加万能验证码
开发可以增加一个通用的验证码，仅用于测试。
3、验证码识别术：验证码种类较多，但识别术的成功率非100%
4、记录cookie:
通过向浏览器中添加cookie 可以绕过登录的验证码，这是比较有意思的一种解决方案。我们可以在用户登录之前，通过add_cookie()方法将用户名密码写入浏览器cookie ，再次访问系统登录链接将自动登录。例如下面的方式:

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验证码处理的核心是。

对于web应用来说，大部分的系统在用户登录时都要求用户输入验证码，验证码的类型的很多，有字母数字的，有汉字的，甚至还要用户输入一条算术题的答案的，对于系统来说使用验证码可以有效果的防止采用机器猜测方法对口令的刺探，在一定程度上增加了安全性。去掉验证码的主要是安全问题，为了应对在线系统的安全性威胁，可以在修改程序时不取消验证码，而是程序中留一个“后门”---设置一个“万能验证码”，只要用户输入这个“万能验证码”，程序就认为验证通过，否则按照原先的验证方式进行验证。当然，最简单的方法还是询问前端开发人员。

本文介绍了处理验证码的几种方法：1）直接去掉验证码，适合测试环境但存在安全隐患；2）设置万能验证码，保留安全机制的同时便于测试；3）使用验证码识别技术（如Python-tesseract），但识别率有限；4）通过记录cookie实现自动登录。作者推荐使用万能码方案，既简单安全又便于实施。这些方法适用于不同测试场景，帮助解决自动化测试中的验证码难题。

高校技术转移办公室人员如何提升成果转化效率？

内容概要：本文聚焦风电出力的不确定性问题，采用拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）方法生成具有统计代表性的风电出力初始场景集，有效克服传统蒙特卡洛抽样存在的样本冗余与收敛速度慢的缺陷。为进一步降低场景数量以提升电力系统优化调度的计算效率，研究结合K-means聚类、快速前向选择等场景缩减技术，对生成的高维场景进行聚合与概率修正，保留最具代表性的典型场景及其对应概率分布。整个建模流程在Matlab平台上编程实现，形成一套完整的“抽样—生成—缩减—验证”的不确定性建模框架，为含高比例风电的电力系统提供高质量、低冗余的输入场景集，显著增强随机优化、鲁棒优化等模型的求解效率与工程实用性。; 适合人群：具备电力系统分析、概率统计基础及Matlab编程能力，从事新能源并网、电力系统优化调度、不确定性建模与风险评估等方向的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于风电主导的电力系统随机优化调度、机会约束规划、鲁棒经济调度等场景，提升模型对不确定性的刻画能力；②帮助研究者深入掌握拉丁超立方抽样与场景缩减的核心原理与实现方法，构建高精度的不确定性输入模型；③为复杂电力系统仿真提供经过科学约简的典型场景集，平衡计算精度与效率，支撑实际工程决策。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块调试与运行，重点理解LHS在多维空间中的分层抽样机制、场景距离度量方式及聚类缩减过程中的概率守恒原则，关注缩减前后场景集的分布保真性与计算效率提升效果，以全面掌握风电不确定性建模的关键技术路径。

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