在Python爬虫中识别验证码通常有以下几种方法：
手动识别
直接通过人工观察验证码图像，输入猜测的字符。
OCR（光学字符识别）
使用OCR库如`pytesseract`和`PIL`（Python Imaging Library）来识别验证码图像中的文本。
安装`tesseract-ocr`作为OCR引擎，并配置环境变量。
对图像进行预处理，如灰度化、二值化，以提高识别准确性。
机器学习
训练机器学习模型来识别复杂的验证码图像。
可以使用深度学习框架如Keras搭建模型，并进行训练和测试。
第三方服务
利用第三方OCR服务提供商，如百度文字识别OCR，基于机器学习或人工识别验证码。
其他反爬虫手段
验证码可能包括简单图片、扭曲数字、动态验证码、滑动验证、语音验证等。
对于复杂的验证码，可能需要使用人工智能和机器学习技术，例如极验滑动验证码的识别。
在实际操作中，验证码识别的效果受多种因素影响，包括验证码的复杂度、图像质量、预处理效果等。可能需要尝试多种方法并结合使用，以达到最佳的识别效果。