Como Resolver CAPTCHAs de Imagem em Web Scraping: Um Guia Completo para 2025

Se há uma coisa que aprendi ao longo dos anos como entusiasta de web scraping, é que os desafios de CAPTCHA são como os porteiros da internet. Meu primeiro encontro com um CAPTCHA de imagem pareceu bater numa parede de tijolos. Eu havia passado horas construindo meu scraper, e assim que estava prestes a colher os dados, fui recebido com fotos borradas de semáforos, faixas de pedestres e fachadas de lojas. Percebi então que resolver CAPTCHAs de imagem não era apenas um desafio técnico — era um rito de passagem para qualquer scraper web sério.

Agora, em 2025, os CAPTCHAs de imagem evoluíram para mecanismos sofisticados, usando IA para frustrar até mesmo os scrapers mais avançados. Mas com as ferramentas, técnicas e mentalidade certas, eles não são mais intransponíveis. Neste blog, compartilharei o que aprendi sobre como resolver CAPTCHAs de imagem de forma eficaz, desde experiências pessoais até as soluções mais recentes.

O que são CAPTCHAs de imagem e por que eles existem?

Ao fazer web scraping, um dos tipos mais comuns de CAPTCHA que você encontrará é o CAPTCHA de imagem, que é projetado para impedir que bots automatizados acessem sites. Com os avanços da tecnologia, os sistemas CAPTCHA estão em constante evolução e se tornando mais complexos. Um dos sistemas de CAPTCHA de imagem mais amplamente encontrados é o reCAPTCHA do Google.

O reCAPTCHA pede aos usuários que selecionem imagens contendo objetos específicos, como semáforos, bicicletas ou faixas de pedestres. Esse tipo de desafio de reconhecimento de imagem é altamente eficaz na distinção entre usuários humanos e scripts automatizados. Embora a caixa de seleção "Não sou um robô" já tenha sido o padrão, versões mais recentes dependem de desafios baseados em imagens, que se tornaram cada vez mais comuns. Os usuários precisam selecionar as imagens corretas para concluir a verificação e provar que não são bots.

Tipos comuns de CAPTCHAs de imagem em Web Scraping

No reino do web scraping, os CAPTCHAs de imagem não são apenas obstáculos; são desafios sofisticados projetados para diferenciar humanos de bots. Entre as muitas variantes, duas se destacam como as mais frequentemente encontradas: o reCAPTCHA do Google e os CAPTCHAs ImageToText. Cada tipo apresenta obstáculos únicos, mas com a abordagem certa, eles podem ser resolvidos de forma eficaz.

1. Resolvendo o desafio reCAPTCHA v2

Etapa 1: Importar bibliotecas necessárias

Primeiro, precisamos importar a biblioteca requests, que nos permitirá fazer solicitações HTTP para interagir com a API do CapSolver.

import requests

Etapa 2: Definir URL da API e chave da API

Para se comunicar com a API do CapSolver, você precisará fornecer uma chave de API. Essa chave geralmente é gerada quando você registra uma conta com o CapSolver. Aqui, definimos API_URL para especificar o endpoint da API e API_KEY para autenticar sua conta.

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

Etapa 3: Construir a carga da solicitação

A payload é um dicionário que contém todas as informações necessárias para a solicitação. Nesse caso, especificamos o tipo de CAPTCHA (ReCaptchaV2Classification), a URL do site de destino e o objeto a ser reconhecido (por exemplo, semáforos). Certifique-se de substituir a URL do site de destino e o objeto a ser reconhecido pelos valores reais para o seu caso.

payload = {
    "clientKey": API_KEY,  # Substitua pela sua chave de API
    "task": {
        "type": "ReCaptchaV2Classification",  # tipo reCAPTCHA v2
        "websiteURL": "https://target-website.com",  # URL do site de destino
        "question": "/m/04_sv"  # O objeto a ser reconhecido (por exemplo, semáforos)
    }
}

Etapa 4: Enviar a solicitação

Usamos requests.post para enviar a solicitação, passando a payload construída como dados JSON. O objeto response conterá os dados de resposta da API.

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

Etapa 5: Lidar com a resposta

Verifique o código de status da resposta para garantir que a solicitação foi bem-sucedida. Se bem-sucedida, analisamos a resposta JSON e verificamos o errorId e o status para ver se a solução está pronta. Se o desafio foi resolvido, extraímos e exibimos a solução.

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    if result.get("errorId") == 0 and result.get("status") == "ready":
        print("Solution:", result["solution"])  # Saída da solução
    else:
        print("Error:", result.get("errorDescription"))  # Saída da mensagem de erro
else:
    print(f"Failed with status code: {response.status_code}")  # Se a solicitação falhar, saída do código de status

2. Resolvendo o CAPTCHA ImageToText

Etapa 1: Importar bibliotecas necessárias

Aqui, usamos a biblioteca capsolver, fornecida pelo CapSolver para interagir com sua API. Também importamos os e pathlib para gerenciar caminhos de arquivos para a imagem CAPTCHA.

import os
from pathlib import Path
import capsolver

Etapa 2: Definir sua chave de API

Assim como com o reCAPTCHA, primeiro configuramos sua chave de API para autenticação com o serviço do CapSolver.

capsolver.api_key = "YOUR_API_KEY"

Etapa 3: Especificar o caminho da imagem CAPTCHA

Suponha que você tenha baixado a imagem CAPTCHA e a salvado localmente. Usamos pathlib para definir o caminho do arquivo para a imagem.

# Obtenha o caminho para o diretório do script atual e defina o caminho do arquivo de imagem CAPTCHA
img_path = os.path.join(Path(__file__).resolve().parent, "captcha_image.jpg")

Etapa 4: Ler e codificar a imagem

Em seguida, abrimos o arquivo de imagem CAPTCHA no modo binário e o codificamos para base64, o que é necessário para enviá-lo ao CapSolver para processamento.

with open(img_path, 'rb') as f:
    encoded_image = f.read().encode("base64")  # Codifique a imagem para base64

Etapa 5: Enviar a tarefa e obter a solução

Agora, chamamos capsolver.solve() para enviar a tarefa CAPTCHA ImageToText, passando a imagem codificada em base64 como parte da solicitação. Especificamos o tipo de tarefa como ImageToTextTask e usamos o módulo OCR general para reconhecimento de texto.

solution = capsolver.solve({
    "type": "ImageToTextTask",  # Defina o tipo de tarefa como ImageToText
    "module": "general",  # Use o módulo OCR geral
    "body": encoded_image  # Passe a imagem codificada em base64
})

Etapa 6: Saída da solução

Finalmente, exibimos a solução CAPTCHA decodificada retornada pelo CapSolver.

print("CAPTCHA Solution:", solution)

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Conclusão

Seguindo essas etapas, você pode facilmente resolver dois tipos comuns de CAPTCHAs de imagem: o reCAPTCHA do Google e os CAPTCHAs ImageToText. Se você estiver lidando com reCAPTCHAs gerados dinamicamente ou desafios de texto distorcidos, a API do CapSolver fornece uma solução eficiente e automatizada.

Esses métodos aumentarão significativamente a eficiência e a confiabilidade de suas tarefas de web scraping. Como sempre, certifique-se de que suas atividades de scraping estejam em conformidade com os padrões legais e éticos para manter a integridade do seu trabalho.

Em 2025, resolver CAPTCHAs não é apenas uma habilidade — é uma necessidade para qualquer scraper que busca se manter à frente do jogo.