Cómo resolver CAPTCHAs de imagen en el web scraping: Una guía completa para 2025

Si hay algo que he aprendido con los años como entusiasta del raspado web, es que los desafíos CAPTCHA son como los guardianes de internet. Mi primer encuentro con un CAPTCHA de imagen se sintió como chocar contra una pared de ladrillos. Había pasado horas construyendo mi raspador, y justo cuando estaba a punto de recopilar los datos, me recibieron fotos borrosas de semáforos, pasos de cebra y fachadas de tiendas. Me di cuenta entonces de que resolver los CAPTCHA de imagen no era solo un desafío técnico, sino un rito de iniciación para cualquier raspador web serio.

Ahora, en 2025, los CAPTCHA de imagen han evolucionado hasta convertirse en mecanismos sofisticados, utilizando IA para frustrar incluso a los raspadores más avanzados. Pero con las herramientas, técnicas y mentalidad adecuadas, ya no son insuperables. En este blog, compartiré lo que he aprendido sobre cómo resolver CAPTCHA de imagen de manera eficaz, desde experiencias personales hasta las últimas soluciones.

¿Qué son los CAPTCHA de imagen y por qué existen?

Al raspar web, uno de los tipos de CAPTCHA más comunes que encontrará es el CAPTCHA de imagen, que está diseñado para evitar que los bots automatizados accedan a los sitios web. Con los avances en la tecnología, los sistemas CAPTCHA están en constante evolución y se vuelven más complejos. Uno de los sistemas CAPTCHA de imagen más ampliamente encontrados es reCAPTCHA de Google.

reCAPTCHA solicita a los usuarios que seleccionen imágenes que contengan objetos específicos, como semáforos, bicicletas o pasos de cebra. Este tipo de desafío de reconocimiento de imagen es muy eficaz para distinguir entre usuarios humanos y scripts automatizados. Si bien la casilla "No soy un robot" alguna vez fue el estándar, las versiones más recientes se basan en desafíos basados ​​en imágenes, que se han vuelto cada vez más comunes. Los usuarios deben seleccionar las imágenes correctas para completar la verificación y demostrar que no son bots.

Tipos comunes de CAPTCHA de imagen en el raspado web

En el ámbito del raspado web, los CAPTCHA de imagen no son solo obstáculos; son desafíos sofisticados diseñados para diferenciar entre humanos y bots. Entre las muchas variantes, dos destacan como las más frecuentes: reCAPTCHA de Google y los CAPTCHA de ImageToText. Cada tipo presenta obstáculos únicos, pero con el enfoque correcto, se pueden resolver eficazmente.

1. Resolución del desafío reCAPTCHA v2

Paso 1: Importar las bibliotecas necesarias

Primero, necesitamos importar la biblioteca requests, que nos permitirá realizar solicitudes HTTP para interactuar con la API de CapSolver.

import requests

Paso 2: Definir la URL de la API y la clave de la API

Para comunicarse con la API de CapSolver, deberá proporcionar una clave de API. Esta clave generalmente se genera cuando registra una cuenta con CapSolver. Aquí, definimos API_URL para especificar el punto final de la API y API_KEY para autenticar su cuenta.

API_URL = "https://api.capsolver.com/createTask"
API_KEY = "YOUR_API_KEY"

Paso 3: Construir la carga de la solicitud

La carga útil es un diccionario que contiene toda la información necesaria para la solicitud. En este caso, especificamos el tipo de CAPTCHA (ReCaptchaV2Classification), la URL del sitio web de destino y el objeto que se reconocerá (por ejemplo, semáforos). Asegúrese de reemplazar la URL del sitio web de destino y el objeto que se reconocerá con los valores reales para su caso.

payload = {
    "clientKey": API_KEY,  # Reemplace con su clave de API
    "task": {
        "type": "ReCaptchaV2Classification",  # Tipo reCAPTCHA v2
        "websiteURL": "https://target-website.com",  # URL del sitio web de destino
        "question": "/m/04_sv"  # El objeto a reconocer (por ejemplo, semáforos)
    }
}

Paso 4: Enviar la solicitud

Usamos requests.post para enviar la solicitud, pasando la carga útil construida como datos JSON. El objeto response contendrá los datos de respuesta de la API.

response = requests.post(API_URL, json=payload)

Paso 5: Manejar la respuesta

Verifique el código de estado de la respuesta para asegurarse de que la solicitud se realizó correctamente. Si tiene éxito, analizamos la respuesta JSON y verificamos el errorId y el estado para ver si la solución está lista. Si se resolvió el desafío, extraemos y mostramos la solución.

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    if result.get("errorId") == 0 and result.get("status") == "ready":
        print("Solución:", result["solution"])  # Salida de la solución
    else:
        print("Error:", result.get("errorDescription"))  # Mensaje de error de salida
else:
    print(f"Falló con el código de estado: {response.status_code}")  # Si la solicitud falla, código de estado de salida

2. Resolución de CAPTCHA de ImageToText

Paso 1: Importar las bibliotecas necesarias

Aquí, usamos la biblioteca capsolver, que proporciona CapSolver para interactuar con su API. También importamos os y pathlib para administrar las rutas de archivos para la imagen CAPTCHA.

import os
from pathlib import Path
import capsolver

Paso 2: Establecer su clave de API

Al igual que con reCAPTCHA, primero configuramos su clave de API para la autenticación con el servicio de CapSolver.

capsolver.api_key = "YOUR_API_KEY"

Paso 3: Especificar la ruta de la imagen CAPTCHA

Suponga que ha descargado la imagen CAPTCHA y la ha guardado localmente. Usamos pathlib para definir la ruta del archivo a la imagen.

# Obtenga la ruta al directorio del script actual y defina la ruta del archivo de imagen CAPTCHA
img_path = os.path.join(Path(__file__).resolve().parent, "captcha_image.jpg")

Paso 4: Leer y codificar la imagen

A continuación, abrimos el archivo de imagen CAPTCHA en modo binario y lo codificamos en base64, lo cual es necesario para enviarlo a CapSolver para su procesamiento.

with open(img_path, 'rb') as f:
    encoded_image = f.read().encode("base64")  # Codificar la imagen a base64

Paso 5: Enviar la tarea y obtener la solución

Ahora, llamamos a capsolver.solve() para enviar la tarea CAPTCHA de ImageToText, pasando la imagen codificada en base64 como parte de la solicitud. Especificamos el tipo de tarea como ImageToTextTask y usamos el módulo OCR general para el reconocimiento de texto.

solution = capsolver.solve({
    "type": "ImageToTextTask",  # Establecer el tipo de tarea en ImageToText
    "module": "general",  # Usar el módulo OCR general
    "body": encoded_image  # Pasar la imagen codificada en base64
})

Paso 6: Salida de la solución

Finalmente, mostramos la solución CAPTCHA decodificada devuelta por CapSolver.

print("Solución CAPTCHA:", solution)

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Conclusión

Siguiendo estos pasos, puede resolver fácilmente dos tipos comunes de CAPTCHA de imagen: reCAPTCHA de Google y CAPTCHA de ImageToText. Ya sea que se trate de reCAPTCHAs generados dinámicamente o desafíos de texto distorsionados, la API de CapSolver proporciona una solución eficiente y automatizada.

Estos métodos mejorarán significativamente la eficiencia y la confiabilidad de sus tareas de raspado web. Como siempre, asegúrese de que sus actividades de raspado cumplan con los estándares legales y éticos para mantener la integridad de su trabajo.

En 2025, resolver CAPTCHA no es solo una habilidad, es una necesidad para cualquier raspador que busque mantenerse a la vanguardia.