Сравнения

Параллельное и последовательное решение CAPTCHA: компромиссы в производительности

Последовательное решение простое. Параллельное решение происходит быстро. Правильный выбор зависит от вашего объема, инфраструктуры и терпимости к сложности. В этом руководстве сравниваются оба подхода сCaptchaAIи поможет вам выбрать правильную стратегию.

Прямое сравнение

Фактор Последовательный Параллельно
Пропускная способность (reCAPTCHA v2, медиана за 15 с) ~240/hour ~10 000+/hour
Сложность кода Простой От умеренного до сложного
Обработка ошибок Простой Требуется параллельная изоляция ошибок
Использование памяти Минимальный (~30 МБ) Масштабируется с параллелизмом (~ 100–500 МБ)
Стоимость API за решение Такой же Такой же
Сложность отладки Легкий Сложнее (условия гонки, время)
Сохранение заказа ориентировочно Требуется явное отслеживание
подходящий для < 500 решений/day > 500 решений/day

Последовательное решение

Как это работает

По одной CAPTCHA за раз: отправьте → подождите → опрос → получите результат → далее.

# sequential_solver.py
import os
import time
import requests

API_KEY = os.environ.get("CAPTCHAAI_KEY", "YOUR_API_KEY")

def solve_sequential(tasks):
    """Solve CAPTCHAs one by one."""
    results = []
    session = requests.Session()

    for task in tasks:
        # Submit
        resp = session.get("https://ocr.captchaai.com/in.php", params={
            "key": API_KEY,
            "method": "userrecaptcha",
            "googlekey": task["sitekey"],
            "pageurl": task["pageurl"],
            "json": "1",
        })
        result = resp.json()
        if result.get("status") != 1:
            results.append({"error": result.get("request")})
            continue

        task_id = result["request"]
        time.sleep(15)

        # Poll
        token = None
        for _ in range(25):
            poll = session.get("https://ocr.captchaai.com/res.php", params={
                "key": API_KEY, "action": "get",
                "id": task_id, "json": "1",
            })
            poll_result = poll.json()
            if poll_result.get("status") == 1:
                token = poll_result["request"]
                break
            if poll_result.get("request") != "CAPCHA_NOT_READY":
                break
            time.sleep(5)

        results.append({"token": token} if token else {"error": "timeout"})

    return results

# 10 tasks sequentially → ~150 seconds total
tasks = [{"sitekey": "SITEKEY", "pageurl": "https://example.com"}] * 10
start = time.time()
results = solve_sequential(tasks)
print(f"Completed in {time.time() - start:.0f}s")

Когда последовательный подход имеет смысл

  • Одностраничные рабочие процессы – заполнение одной формы за раз.
  • Отладка и разработка – Четкий процесс выполнения.
  • Малый объем — < 500 решений/day не оправдывает параллельную сложность
  • Задачи, зависящие от заказа — когда результаты решения необходимо использовать последовательно.

Параллельное решение

Как это работает

Отправьте все CAPTCHA одновременно, опрашивайте результаты одновременно:

# parallel_solver.py
import os
import asyncio
import aiohttp

API_KEY = os.environ.get("CAPTCHAAI_KEY", "YOUR_API_KEY")

async def solve_one(session, sitekey, pageurl, semaphore):
    """Solve a single CAPTCHA within concurrency limits."""
    async with semaphore:
        # Submit
        async with session.get("https://ocr.captchaai.com/in.php", params={
            "key": API_KEY, "method": "userrecaptcha",
            "googlekey": sitekey, "pageurl": pageurl, "json": "1",
        }) as resp:
            result = await resp.json(content_type=None)

        if result.get("status") != 1:
            return {"error": result.get("request")}

        task_id = result["request"]
        await asyncio.sleep(15)

        # Poll
        for _ in range(25):
            async with session.get("https://ocr.captchaai.com/res.php", params={
                "key": API_KEY, "action": "get",
                "id": task_id, "json": "1",
            }) as resp:
                poll_result = await resp.json(content_type=None)

            if poll_result.get("status") == 1:
                return {"token": poll_result["request"]}
            if poll_result.get("request") != "CAPCHA_NOT_READY":
                return {"error": poll_result.get("request")}

            await asyncio.sleep(5)

        return {"error": "timeout"}

async def solve_parallel(tasks, max_concurrent=50):
    """Solve CAPTCHAs in parallel with concurrency control."""
    semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
    connector = aiohttp.TCPConnector(limit=max_concurrent)

    async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
        coros = [
            solve_one(session, t["sitekey"], t["pageurl"], semaphore)
            for t in tasks
        ]
        return await asyncio.gather(*coros)

# 10 tasks in parallel → ~20 seconds total
import time
tasks = [{"sitekey": "SITEKEY", "pageurl": "https://example.com"}] * 10
start = time.time()
results = asyncio.run(solve_parallel(tasks))
print(f"Completed in {time.time() - start:.0f}s")

Пример параллельного JavaScript

// parallel_solver.js
const axios = require('axios');
const https = require('https');

const API_KEY = process.env.CAPTCHAAI_KEY || 'YOUR_API_KEY';
const agent = new https.Agent({ keepAlive: true, maxSockets: 50 });
const api = axios.create({ baseURL: 'https://ocr.captchaai.com', httpsAgent: agent });

async function solveOne(sitekey, pageurl) {
  const submit = await api.get('/in.php', {
    params: { key: API_KEY, method: 'userrecaptcha', googlekey: sitekey, pageurl, json: '1' },
  });
  if (submit.data.status !== 1) return { error: submit.data.request };

  await new Promise(r => setTimeout(r, 15000));

  for (let i = 0; i < 25; i++) {
    const poll = await api.get('/res.php', {
      params: { key: API_KEY, action: 'get', id: submit.data.request, json: '1' },
    });
    if (poll.data.status === 1) return { token: poll.data.request };
    if (poll.data.request !== 'CAPCHA_NOT_READY') return { error: poll.data.request };
    await new Promise(r => setTimeout(r, 5000));
  }
  return { error: 'timeout' };
}

(async () => {
  const tasks = Array.from({ length: 10 }, () => ({
    sitekey: 'SITEKEY', pageurl: 'https://example.com',
  }));

  const start = Date.now();
  const results = await Promise.all(tasks.map(t => solveOne(t.sitekey, t.pageurl)));
  console.log(`Completed in ${((Date.now() - start) / 1000).toFixed(0)}s`);
  console.log(`Solved: ${results.filter(r => r.token).length}/${tasks.length}`);

  agent.destroy();
})();

Пропускная способность по уровню параллелизма

Параллельные решения Расчетная пропускная способность/hour Память (Питон) Сложность
1 (последовательный) 240 30 МБ Низкий
10 2400 50 МБ Низкий
25 6000 80 МБ Середина
50 10 000+ 120 МБ Середина
100 18 000+ 200 МБ Высокий

На основе данных reCAPTCHA v2 со средним временем решения 15 секунд.

Гибридный подход

Используйте последовательный процесс для рабочего процесса и параллельный для решения CAPTCHA:

# Process 10 URLs sequentially, but solve their CAPTCHAs in a parallel batch
urls = get_next_batch()  # 10 URLs
captcha_params = [extract_sitekey(url) for url in urls]  # Sequential extraction
tokens = asyncio.run(solve_parallel(captcha_params, max_concurrent=10))  # Parallel solving
for url, result in zip(urls, tokens):
    submit_form(url, result.get("token"))  # Sequential submission

Поиск неисправностей

| Проблема | Причина | Исправить |


Следующие шаги

  • CaptchaAI Quickstart: ваше первое решение CAPTCHA за 5 минут
  • Как решить reCAPTCHA v2 через API: пошаговое руководство
  • Как решить Cloudflare Turnstile через API
  • Как решить GeeTest v3 с помощью API
Комментарии для этой статьи отключены.