Resolva vários CAPTCHAs em Python e Node.js

Use Python 3.10+ ou Node.js 22+. Instale o SDK oficial pela URL de download na documentação; use o download direto do pacote. Mantenha a chave de API do espaço de trabalho no servidor.

• Defina SOLVETHREE_API_KEY e SOLVETHREE_PROXY no ambiente do servidor.
• Substitua accounts.example.com e login pelo nome de host e pela ação de destino. O site já deve ter um perfil ativo disponível para o seu espaço de trabalho; enviar um nome de host não cria um perfil.
• Trate cada entrada em jobs como uma tarefa lógica separada. Os exemplos repetem o mesmo site, ação e proxy para facilitar a leitura do lote, mas atribuem um requestId distinto a cada tarefa.
• Mantenha os dados de entrada de cada tarefa sem alterações durante a recuperação. Uma nova resolução independente precisa de um novo ID; recuperar uma resolução interrompida exige o ID original e dados de entrada idênticos.

import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from uuid import uuid4
from solvethree import Solvethree

# Each worker gets its own synchronous client.
def solve_one(job):
    client = Solvethree(os.environ["SOLVETHREE_API_KEY"])
    return client.solve({**job, "requestId": str(uuid4())}, timeout=180)

jobs = [
    {"site": "accounts.example.com", "action": "login", "proxy": os.environ["SOLVETHREE_PROXY"]}
    for _ in range(8)
]
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as pool:
    futures = [pool.submit(solve_one, job) for job in jobs]
    for future in as_completed(futures):
        try:
            result = future.result()
            print("Ready task:", result["id"])
            # Submit this solution promptly; don't wait for the whole batch.
        except Exception as error:
            print("One task failed:", type(error).__name__)

import { randomUUID } from 'node:crypto';
import { Solvethree } from '@solvethree/sdk';

const client = new Solvethree({ apiKey: process.env.SOLVETHREE_API_KEY });
const jobs = Array.from({ length: 8 }, () => ({
  site: 'accounts.example.com', action: 'login',
  proxy: process.env.SOLVETHREE_PROXY, requestId: randomUUID(),
}));
let next = 0;
async function worker() {
  while (next < jobs.length) {
    const job = jobs[next++];
    try {
      const result = await client.solve(job, { timeoutMs: 180_000 });
      console.log('Ready task:', result.id);
      // Submit this solution promptly, before taking another job.
    } catch (error) {
      console.error('One task failed:', error.constructor.name);
    }
  }
}
await Promise.all(Array.from({ length: Math.min(4, jobs.length) }, worker));

Python precisa de threads aqui porque `Solvethree` é síncrono. Cada chamada a solve cria uma tarefa e espera por um resultado pronto ou lança uma exceção. Não há cliente assíncrono nativo, portanto chamá-lo diretamente dentro de uma função assíncrona ainda bloquearia a thread do loop de eventos dessa função. O exemplo usa quatro workers em um pool de threads, cada um com seu próprio cliente, e trata os futures concluídos sem esperar pelo lote inteiro.

Node.js limita a concorrência por meio de quatro promises de workers. Cada worker aguarda uma resolução antes de assumir outro trabalho. Promise.all espera por esses workers; ele não inicia todos os trabalhos ao mesmo tempo. Por outro lado, mapear uma lista de trabalhos sem limite diretamente para chamadas a solve inicia toda a lista imediatamente e não oferece um limite útil de concorrência.

Ambos os exemplos capturam erros por tarefa para que uma resolução com falha não interrompa os trabalhos restantes. O tempo limite de 180 segundos se aplica a cada chamada a solve, não ao lote inteiro.

Substitua o comentário no fluxo de sucesso pelo envio ao destino antes de executar um lote real. O ID impresso identifica a tarefa; ele não é o token reCAPTCHA. Envie solution.token com os valores retornados de userAgent e secChUa, usando o mesmo proxy fornecido para essa tarefa.

Não acumule todos os tokens nem espere pela resolução mais lenta antes de usá-los. Trate cada resultado pronto no ponto em que ele chega. O SDK resolve o CAPTCHA; ele não envia a solução ao destino, e uma tarefa pronta não comprova que o destino aceitou a requisição subsequente.

Os exemplos imprimem os nomes das classes de erro para manter o padrão de workers conciso. Em uma integração, guarde o trabalho afetado e os IDs de recuperação expostos pelos erros do SDK: Python usa request_id e task_id; JavaScript usa requestId e taskId.

Uma resolução atinge o tempo limite ou perde a conexão.

Verifique se o erro contém um ID de tarefa ou de requisição. A tarefa remota ainda pode existir.

Experimente: Retome as consultas GET periódicas quando souber o ID da tarefa. Caso contrário, recupere a criação reenviando dados de entrada idênticos com o mesmo ID de requisição.

O SDK lança TaskFailedError.

Verifique errorCode e error da tarefa em estado terminal.

Experimente: Pare de consultar essa tarefa e resolva a causa informada antes de iniciar outra resolução. Não tente novamente às cegas com os mesmos dados de entrada inválidos.

Executar novamente qualquer um dos exemplos gera novos IDs de requisição e inicia novas tarefas lógicas; isso não é recuperação. Ambos os SDKs evitam repetir automaticamente a criação de tarefas, portanto guarde informações suficientes para recuperar apenas o trabalho interrompido em vez de reenviar trabalhos concluídos com sucesso.