Internet censorship is becoming an increasingly important issue worldwide. This leads to increasing of the "race of armaments" – in different countries government agencies and private corporations try to block various content and fight against the ways of circumventing of such restrictions. At the same time developers and researchers strive to create effective tools to combat censorship.

Scientists from Carnegie Mellon University, Stanford University, and SRI International conducted an experiment in which they developed a special service for masking the use of Tor – one of the most popular tools for bypassing blocking. Here is the story about the work done by the researchers.

一组印度科学家发表了以其本国为例政府机构采用的现代互联网屏蔽方法概述。他们研究了互联网服务提供商限制访问被禁信息的机制，评估了这些机制的准确性以及绕过这些屏蔽的能力。2captcha常驻代理团队整理了这项研究，并提请大家关注这项工作成果的主要论点。

A group of Indian scientists has published an overview of modern methods of Internet blocking introduced by government agencies, using the example of their own country. They studied the mechanisms used by Internet service providers restricting access to prohibited information, assessed their accuracy, and the ability to bypass such blocks. We would like to bring to your attention the main theses of this work.

How to understand when proxies are lying: verification of physical locations of network proxies using an active geolocation algorithm

People all over the world use commercial proxies to hide their true location or identity. This can be done to solve various tasks, including accessing blocked information or ensuring privacy.

A small epigraph - if you are making an instruction, then do it to the end, otherwise instructions on how to solve the Amazon captcha for junior developer will be as clear as mud.

What's it all about? When I needed to solve a captcha from Amazon, the notorious Waf Captcha, I started looking for information at a service that I constantly use when I work with Key Collector and some other services (2 captchas - it’s a pity Habr bans articles for referral links).

I found instructions there and posted the link to it above. As you probably understood from the epigraph, I didn’t understand a thing, or rather, I understood that I needed to use the API, but that’s all...

It was much easier with Selenium

The main issue is the short timeout given for a solution from Amazon's side. The time to solve the captcha is limited, and if there's no response, the captcha refreshes (two of its parameters get updated - iv and context)

It turns out the captcha freshness timeout is about 30 seconds, and in that time, you need to find the parameters on the page, copy them, paste them into the script code, and run it. After that, 2captcha should solve it and return the correct answer. I tried to do this for a couple of fruitless hours, developing a routine of actions, but alas, searching for and replacing the changing parameters takes at least 12-15 seconds, leaving only 15 to 18 seconds for the captcha to be solved by the service, which in current realities sounds quite fantastical.

Тема проксей всегда рассматривалась (по крайней мере мне попадались именно такие публикации) с точки зрения сложных терминов, которые зачастую не сильно понятны для обывателя, который в этих ваших интернетах не особо силен. И я решил разобраться в вопросе и вот что у меня из этого вышло:

Небольшой эпиграф - если вы делаете инструкцию, так делайте ее до конца, а то в инструкции как решить Амазон капчу - джун ногу сломит.

Собственно к чему все это? Да к тому, что когда мне потребовалось решить капчу от Амазон, пресловутую Waf Captcha я пошел копать на сервис, которым постоянно пользуюсь при работе с Кей Коллектором, и некоторыми другими сервисами (2капча - жаль Хабр банит статьи за реферальные ссылки).

Ну и нашел там инструкцию, ссылку на которую собственно и привел выше. Как вам вероятно стало понятно из эпиграфа - я ни черта не понял, вернее я понял, что надо использовать АПИ, но на этом все...

С Селениумом было реально проще.

Главная проблема - малый таймаут, который выделяется на решение со стороны Амазона. Время на решение капчи ограничено и если ответа нет, то капча обновляется (у нее обновляются 2 параметра - iv и context).
Получается, что таймаут свежести капчи около 30 секунд, а за это время необходимо найти на странице параметры, скопировать их, вставить в код скрипта и запустить его, после этого 2капча должна ее решить и вернуть правильный ответ. Я пробовал это сделать пару безуспешных часа, вырабатывал автоматизм действий, но увы, на поиск и замену изменяемых параметров уходит не менее 12-15 секунд, и остается от 15 до 18 секунд мы решение капчи сервисом, что в нынешних реалиях звучит достаточно фантастически.

Тут нужен другой подход, искать и подставлять параметры должен скрипт, но как его написать человеку, который в своей жизни ничего сложнее Ahrefs не видел?

Introduction: In this guide, I explore the automation of reCAPTCHA solving in web scraping and testing scenarios using Puppeteer, a Node.js tool designed for browser automation. My focus is on the practical use of the puppeteer-extra-plugin-stealth plugin to seamlessly navigate through reCAPTCHA challenges.

I based my approach on an English manual that caught my eye just a couple of days ago, and I decided to test it (since it's written by a captcha recognition service that I use, why not - by the way, guys from 2captcha - I accept thanks in the form of green bills, if you're interested))))

I've made some tentative attempts at automation and encountered a frequently arising problem: reCaptcha recognition.

Of course, I understand that there are many guides, manuals, and articles written on this topic, but let's agree - it's interesting to describe one's own experience.

Thus, without getting too lengthy and boring about why Selenium is necessary, how important it is for automation, when it appeared and who invented it, let's get to the crux:

To solve the problem, we'll use a demo page kindly provided by reCaptcha itself - https://recaptcha-demo.appspot.com/recaptcha-v2-checkbox.php:

Что такое Bounding box и для чего он нужен. Если вы имеете ученую степень в области машинного обучения, вероятно вам тут будет неинтересно))

Делаю робкие попытки в автоматизации и столкнулся с часто возникющей проблемой, распознавание Рекапчи (reCaptcha).

Естественно, я понимаю что по даннй теме написано много гайдов, мануалов и статей, но согласитесь - интересно описать собственный опыт.

Итак, за основу я взял англоязычный мануал, который попался мне на глаза буквально пару дней назад и я решил его потестить (а так как написан он сервисом по распознаванию капчи, который я и использую, то почему нет - кстати, ребята из 2капча - принимаю благодарность в виде зеленых бумажек, если интересно))))

Итак, не будем долго и нудно расписывать, зачем и почему нужен Селениум, как это важно для автоматизации и кога он возник и кто его придумал, переходим к самой сути:

Для решения возьмем демо страницу, любезно предоставленную самой Рекапчей -  https://recaptcha-demo.appspot.com/recaptcha-v2-checkbox.php:

Есть бесчисленное множество Python-пакетов, которые легко добавить в любой проект. Но также есть несколько пакетов, которые вы просто не можете не использовать в любом веб-приложении на Django, потому что они зарекомендовали себя как чрезвычайно полезные и экономящие время.

Мы решили сосредоточиться на тех пакетах, которые в конечном итоге вы будете устанавливать регулярно, и рассказать об установке, а также конфигурациях, необходимых для их приведения в состояние готовности к работе.

В то время как некоторые Python-пакеты предлагают потрясающую функциональность, необходимую для конкретного проекта, пакеты, обсуждаемые ниже, — наиболее ходовые из Django-пакетов.

Понимайте свою программу без ущерба для производительности

Журналирование — это очень важная часть разработки ПО. Оно помогает разработчикам лучше понимать выполнение программы и судить о дефектах и непредвиденных сбоях. Журнальное сообщение может хранить информацию наподобие текущего статуса программы или того, в каком месте она выполняется. Если происходит ошибка, то разработчики могут быстро найти строку кода, которая вызвала проблему, и действовать с учетом этого.

Python предоставляет довольно мощный и гибкий встроенный модуль logging со множеством возможностей. В этой статье я хочу поделиться восемью продвинутыми возможностями, которые будут полезны при разработке ПО.

Сегодня я буду писать о Django — фреймворке, который верно служит мне на протяжении последних пяти лет. Он помог мне преуспеть в разработке высоконагруженных решений, используемых сегодня миллионами пользователей.

Действительно, Python не очень «быстрый» язык программирования, однако он прост, удобен и люди его любят. С точки зрения производительности, он не может быть таким же быстрым, как Go или Node.js, но это становится несущественным, если рассматривать современные инфраструктуры и модульную разработку.

Поскольку я уже несколько лет варюсь в этом «котле разработки на Django», я пришел к нескольким ценным выводам, которыми собираюсь с вами поделиться.

Сделайте свой Python код читабельнее и производительнее

Python – язык программирования общего назначения, широко используемый в научных вычислениях, искусственном интеллекте, веб-разработке, финансовом моделировании и во многих других областях. Основная причина его популярности заключается в гибкости – есть множество решений для разного рода операций. Однако, в большинстве случаев есть всего лишь одно решение, которое считается предпочтительным среди опытных Python программистов. В этой статье я бы хотел сделать обзор 10 характерных для этого языка практических примеров, которые можно оценить и взять на вооружение для рефакторинга кода на Python.

При написании больших фронтенд-приложений управление состоянием может стать довольно сложной и утомительной задачей.

Для Vue.js был разработан плагин Vuex, предназначенный для управления состоянием. По умолчанию в нем выстроена следующая структура папок:

Структура папок в хранилище Vuex

Эту структуру папок можно было бы использовать в небольших приложениях, но в больших исходный код, скорее всего, будет выглядеть нечитаемо и некрасиво, а со временем с ним станет тяжело работать.

Некоторые сайты блокируют Chrome в headless-режиме, и мы рассмотрим, как обойти эту блокировку.

Диагностика – это ключ ко всем аспектам компьютеров и программирования. Эта статья начинается с того, как самостоятельно разобраться с этой проблемой блокировки. Если вам это не интересно, то можете сразу перейти к пункту «Решение» в конце статьи.

Моя предыдущая статья на эту тему –
«Как обходить капчи-слайдеры с помощью JS и Puppeteer»

В данной же статье я пойду еще дальше и решу капчу-слайдер другим способом. Этот способ решает капчу-слайдер быстрее и эффективнее. Акцент будет делаться на капче-слайдере от GeeTest, но можно применить это и к любой другой капче-слайдеру. Я покажу вам, как обойти ее за несколько шагов.
Если же нужно решить капчу без заморочек, то я бы посмотрел в эту сторону — [как решить Слайдер капчу на автомате](https://2captcha. com /p/slider-captcha-solver).

Использование 2Captcha and Puppeteer для автоматического прохождения капч

Вот уже лет десять мы видим капчи по всему интернету. Все эти волнистые линии, слова или числа, мешающие нам при попытке залогиниться, зарегистрироваться или написать где-нибудь комментарий.

Amazon’s CAPTCHA fallback

КАПЧА (от CAPTCHA англ. – полностью автоматизированный и общедоступный тест Тьюринга для различения компьютеров и людей) задумана как врата, которые пропускают людей и отсеивают роботов (программ). Волнистые линии и слова сейчас уже не так распространены –их заменила вторая версия реКАПЧИ от Google. Эта капча выдает вам зеленую галочку, если ваш «коэффициент человечности» оценивается как достаточно высокий.