本文由刘柯依分享，主要讨论了处理登录时滑动验证码的技术挑战，包括计算滑块移动距离和模拟人工拖动轨迹的方法，并介绍了一个实际案例，展示了如何通过简单的策略解决登录验证码的问题。
背景及原理
处理滑动验证码的关键在于确定滑块的移动距离和模拟人手操作的轨迹。距离的计算可采用机器学习或图像处理，其中图像处理为常用且简便方式。图像处理根据返回图片的类型，可分为比较两张图找出差异或对单张图进行边缘检测和模式识别。为提升验证码难度，可通过增加图片库、使用不规则图形缺口等方式随机化缺口位置。拖动轨迹则需模拟更贴近人类实际操作的路径，可能通过机器学习考虑多种因素。
测试内容：
https://www.cointranquillity.com 网站登录时的滑动验证码
测试环境：
ubuntu18, selenium3.14.0, webdriver3
思路说明：
由于网站验证码图片中缺口白边明显，并且位置固定，采用了固定位置尝试的方法，经过几次尝试后通常能够验证通过，避免了复杂的图像处理。
课程和资源
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文中还提及了其他资源，包括测试现状报告、测试框架、网站开发、自动化测试实战以及产品测试规范，并提供了字节跳动内推信息和公开课群。
