python--AutoPy库

包括用于控制键盘和鼠标，在屏幕上查找颜色和位图以及显示警报的功能 - 所有这些都是以跨平台，高效和简单的方式进行的。适用于Mac OS X，Windows和X11

中文文档：https://blog.csdn.net/qq_30462003/article/details/100130472   

安装：pip3 install AutoPy -i https://pypi.douban.com/simple

一.鼠标移动

#autopy.mouse.move(100, 100)  #移动鼠标到指定点--相对于屏幕
#鼠标直接移到指定点，没有移动过程

#autopy.mouse.smooth_move(500, 500)  #移动鼠标到指定点--相对于屏幕
# 有直线移动过程

i=autopy.mouse.location()  #返回鼠标的当前位置--相对于屏幕
#(500.0, 500.0)

autopy.mouse.toggle(autopy.mouse.Button.LEFT, True)  #按下指定鼠标键
#autopy.mouse.Button.LEFT   鼠标左键
#autopy.mouse.Button.RIGHT  鼠标右键
#autopy.mouse.Button.MIDDLE  鼠标中键
#None   默认左键

autopy.mouse.toggle(autopy.mouse.Button.LEFT, False)  #释放指定鼠标键
#注意释放，要不然会电脑会一直按着那个键，直到你终止程序

autopy.mouse.click(None)   # 点左键一下,然后松开
autopy.mouse.click(autopy.mouse.Button.RIGHT)  # 点右键一下,然后松开
autopy.mouse.click(autopy.mouse.Button.LEFT, 3)   # 按住左键保持3秒,然后松开

print(i)

二.键盘

autopy.key.toggle(autopy.key.Code.UP_ARROW, True, [])  #按下方向键
autopy.key.toggle(autopy.key.Code.UP_ARROW, False, [])  #释放方向键

autopy.key.toggle(autopy.key.Code.UP_ARROW,True,[autopy.key.Modifier.CONTROL],0)  #按键或者释放键
#参数1  键盘代码(看下表)或键名
#参数2  True表示按下,False松开
#参数3  同时按下的修饰键
#参数4 延迟n秒后再往下执行
autopy.key.toggle(autopy.key.Code.UP_ARROW, False, [autopy.key.Modifier.CONTROL], 0)
#注意释放，要不然会电脑会一直按着那个修饰键，直到你终止程序

autopy.key.tap(autopy.key.Code.CONTROL, [], 2)  #对autopy.key.toggle进行的封装,方便使用,按下并自动释放.
print('xx')

autopy.key.type_string('Hello123', 0)   #输入相应的字符串
#参数2  每分钟的字符个数，0表示最快

参数1：键盘代码：

autopy.key.Code.F1
autopy.key.Code.F2
autopy.key.Code.F3
autopy.key.Code.F4
autopy.key.Code.F5
autopy.key.Code.F6
autopy.key.Code.F7
autopy.key.Code.F8
autopy.key.Code.F9
autopy.key.Code.F10
autopy.key.Code.F11
autopy.key.Code.F12

autopy.key.Code.ALT
autopy.key.Code.SHIFT
autopy.key.Code.CONTROL
autopy.key.Code.META                           win功能键
autopy.key.Code.BACKSPACE
autopy.key.Code.DELETE
autopy.key.Code.CAPS_LOCK
autopy.key.Code.ESCAPE
autopy.key.Code.SPACE
autopy.key.Code.RETURN                        Enter回车键

autopy.key.Code.HOME
autopy.key.Code.END
autopy.key.Code.PAGE_DOWN
autopy.key.Code.PAGE_UP
autopy.key.Code.UP_ARROW      向上箭头键
autopy.key.Code.DOWN_ARROW
autopy.key.Code.RIGHT_ARROW
autopy.key.Code.LEFT_ARROW

参数2：修饰键

at.key.Modifier.ALT
at.key.Modifier.SHIFT
at.key.Modifier.CONTROL
at.key.Modifier.META	win功能键

三.使用位图

所有autopy的bitmap都能在autopy.bitmap模块中找到（准确的说，大多数都在autop.bitmap.Bitmap类中找到）

目前有三种方式在autopy中加载位图：

1）截取屏幕截图

2）加载文件

3）

        tupin=autopy.bitmap.capture_screen(rect=((100,90),(400,100)))  #截屏
        #返回位图对象
        #rect=((100,90),(400,100))   在矩形范围内寻找；(100, 90)是矩形起点坐标;(400, 100)是矩形的宽和高；注意：矩形不要超出屏幕范围否则会报错
        #rect如果省略 截取全屏
        print(type(tupin),tupin)  #<class 'Bitmap'> <Bitmap object at 0x0000000002AB6580>
        rgb=autopy.bitmap.capture_screen().get_color(500,500)  #先截屏，然后返回位图中指定点的颜色(十进制形式)
        # 16775907
        #指定坐标--相对于屏幕
        print(rgb)
        rgb16=hex(rgb)   #转化成16进制   0xfffae3
        print(rgb16)
        pcolor=autopy.screen.get_color(500, 500)  #返回屏幕指定点颜色--十进制形式
        print(pcolor)
        c=autopy.color.hex_to_rgb(pcolor) #十进制颜色值转换成RGB形式颜色值
        #(153, 204, 255)
        c=autopy.color.rgb_to_hex(255, 0, 0)  #把RGB转换成十进制形式( 16711680)
        print('c=',c)

        tupin.save('lm.jpeg')  #保存图片
        #AutoPy目前只支持BMP(特别慢)、jpeg和PNG文件类型

        i=autopy.screen.scale()  #返回一个坐标点(point)中含有几个像素点(pixel)
        i=autopy.screen.size()  #返回屏幕的坐标点尺寸--坐标点数
        #(1920.0, 1080.0)

        i=autopy.screen.is_point_visible(500,500)  #返回布尔类型，如果这个坐标点在屏幕的边界内则True，否则False

        tu=autopy.bitmap.Bitmap.open('马.png')  #加载位图
        i=tu.get_color(0,80)  #返回指定点的颜色--十进制形式

        i=tu.find_color((227, 246, 252),tolerance=0,start_point=(101,101))  #寻找指定颜色-返回找到的第一个点
        #如果找到返回坐标(0.0, 80.0)，如果没找到返回None
        #参数1  RGB-元组
        #tolerance   是一个在[0,1]之间的float值,为0时是精确匹配--默认0,为1时将匹配所有-----匹配精度
        #start_point   开始寻找点
        #【个人：先循环纵坐标，再循环横坐标】

        i = tu.find_color((227, 246, 252), tolerance=0, rect=((100,100),(200,200)))
        #返回值不在矩形范围内   不知道怎么回事，请知道的私密我告诉我，万分感谢  ？？？？？？？

        i=tu.find_every_color((227, 246, 252))  # 寻找指定颜色的坐标-返回找到的所有点
        #[(0.0, 80.0), (0.0, 95.0), (0.0, 143.0), (2.0, 95.0), (4.0, 288.0), (4.0, 289.0), (4.0, 290.0), (4.0, 291.0), (4.0, 292.0), (4.0, 293.0), (4.0, 294.0), (4.0, 295.0), (4.0, 304.0), (4.0, 305.0), (4.0, 306.0), (4.0, 307.0), (4.0, 308.0), (4.0, 309.0), (4.0, 310.0), (4.0, 311.0), (4.0, 312.0), (4.0, 313.0), (4.0, 314.0), (4.0,315.0), (4.0, 316.0), (4.0, 317.0), (4.0, 318.0), (4.0, 319.0), (5.0, 95.0), (20.0, 192.0), (21.0, 192.0), (22.0, 6.0), (23.0, 6.0), (33.0, 216.0), (39.0, 216.0),(64.0, 201.0), (95.0, 168.0), (139.0, 220.0), (146.0, 344.0), (147.0, 344.0), (166.0, 332.0), (166.0, 333.0), (166.0, 340.0), (166.0, 341.0), (167.0, 332.0), (167.0, 333.0), (178.0, 315.0), (178.0, 316.0), (178.0, 317.0), (185.0, 341.0), (231.0, 303.0), (233.0, 304.0), (274.0, 319.0), (275.0, 319.0), (296.0, 351.0), (304.0,345.0), (305.0, 344.0), (307.0, 105.0), (313.0, 100.0), (314.0, 345.0), (315.0, 345.0), (328.0, 346.0), (368.0, 348.0), (374.0, 354.0), (392.0, 66.0), (395.0, 358.0), (427.0, 289.0), (427.0, 290.0), (450.0, 351.0), (479.0, 226.0), (479.0, 227.0), (479.0, 237.0), (479.0, 238.0), (480.0, 224.0), (481.0, 223.0), (483.0, 303.0),(484.0, 288.0), (484.0, 312.0), (484.0, 313.0), (485.0, 288.0), (485.0, 312.0), (485.0, 313.0), (504.0, 217.0), (505.0, 217.0), (510.0, 191.0), (511.0, 4.0), (511.0, 43.0), (513.0, 170.0), (521.0, 106.0), (526.0, 95.0), (527.0, 94.0), (527.0, 95.0), (543.0, 126.0), (544.0, 42.0), (544.0, 43.0), (544.0, 171.0), (545.0, 42.0)]
        x=tu.count_of_color((227, 246, 252))  #返回指定颜色的总点数

        i=tu.point_in_bounds(549,100)  #判断指定坐标是否在图内
        #指定坐标在图内返回True ，不在图内返回False

        i=tu.rect_in_bounds(((500,300),(51,10)))  #给出的矩形全部包含在图的边界中,返回True
        #(500,300)  矩形的左上角坐标
        #(51,10)  宽和高

        tu1 = autopy.bitmap.Bitmap.open('马眼.png')
        i=tu.find_bitmap(tu1,tolerance=0,rect=((100,90),(400,10)),start_point=(450,80))   #找图
        #在tu图中寻找图tu1,找到返回第一个坐标，没找到返回None
        #tolerance   是一个在[0,1]之间的float值,为0时是精确匹配--默认0,为1时将匹配所有-----匹配精度
        #start_point=(450,80)   开始寻找点--相对于图片的坐标
        #rect = ((100, 90), (400, 10))   在矩形范围内寻找；(100, 90)是矩形起点坐标;(400, 10)是矩形的宽和高；注意：矩形不要超出图片范围否则会报错
        #(486.0, 92.0)
        i=tu.find_every_bitmap(tu1)  #找图
        #返回找到的所有坐标--[(486.0, 92.0)]
        i=tu.count_of_bitmap(tu1)  #返回找到图像的数量
        tu2=tu.cropped(rect=((100,100),(200,200)))  #从tu图中截取图像，返回新图像
        #rect截取范围
        tu2.save('tu2.jpeg')

        i=tu1.is_bitmap_equal(tu2)  #判断两个图像是否相等
        #tolerance   是一个在[0,1]之间的float值,为0时是精确匹配--默认0,为1时将匹配所有-----匹配精度



        print(i)

四.弹窗 

autopy.alert.alert('hello','python world','1','2')

参数1：弹窗信息内容

参数2：弹窗信息标题

参数3：无法设置。由于Win32 API的限制，Windows当前替换 default_button为“确定”（如果给定）

参数4：无法设置。由于Win32 API的限制，Windows当前替换 cancel_button（如果给定）替换为“取消”。

确定按钮返回True，取消按钮返回False

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