百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术文章 > 正文

Python自动操作 GUI 神器——PyAutoGUI

itomcoil 2025-05-22 10:57 4 浏览

作者:闲欢

来源:Python 技术

我们以前讲过怎样使用 Python 在浏览器中实现页面自动化操作,不管用哪种方式实现,都是通过定位页面中的元素来进行相应的操作。

今天我们来聊一聊如何在桌面实现自动化操作。与浏览器页面自动化操作类似,桌面自动化操作也是需要定位鼠标在桌面的位置,然后根据定位的位置执行对应的操作。

GUI 控制神器

我们今天的主人公是 pyautogui,pyautogui 是一个纯 Python 的 GUI 自动化工具,通过它可以让程序自动控制鼠标和键盘的一系列操作来达到自动化测试的目的。

这个模块的安装也是老一套:

pip3 install pyautogui

安装好了就可以直接使用了。

鼠标操作

鼠标移动

桌面操作最基本的就是鼠标操作了,我们可以控制鼠标的移动:

# 移动鼠标
pyautogui.moveTo(200,400,duration=2)
pyautogui.moveRel(200,500,duration=2)

整个桌面是以左上角为坐标轴的原点,所有的操作都以这个原点,来确定操作位置。

第一行是将鼠标移动到指定的像素(200,400)位置,第二行代码是将鼠标按照当前点向右移动200px,向下移动400px这个方向移动。

两行代码中都有一个共同的参数 duration,这个参数表示移动时间,即在指定时间内完成移动操作,单位是秒。

运行这两行代码,观察屏幕鼠标的变化,是不是很神奇?

我们还可以获取鼠标位置:

print(pyautogui.position())  

这个很好理解,就是获取鼠标在当前屏幕中的坐标位置,运行这行代码,我们会得到诸如下面的信息:

Point(x=400, y=900)

鼠标点击

通常,我们的鼠标有左右两个按键,高级点的鼠标中间还有个按键。

我的鼠标只有两个按键,中间没有按键,唉~

pyautogui针对这三个按键操作都有相应的处理:

# 鼠标点击,默认左键
pyautogui.click(100,100)   
# 单击左键
pyautogui.click(100,100,button='left')  
# 单击右键
pyautogui.click(100,300,button='right') 
# 单击中间 
pyautogui.click(100,300,button='middle')  

鼠标点击,如果不指定 button 参数,默认是点击左键,前面两个参数就是点击坐标的位置。

运行这段代码,看看你的桌面会发生什么?

鼠标除了点击操作,还有双击操作:

# 双击左键
pyautogui.doubleClick(10,10)  
# 双击右键
pyautogui.rightClick(10,10)   
# 双击中键
pyautogui.middleClick(10,10) 

操作函数也很简单,相信大家一眼就能看明白,如果一眼看不明白,请多看几眼!

熟悉前端的小伙伴可能会马上联想到,鼠标操作有按下和释放的过程,我们屏幕操作也有对应的控制:

# 鼠标按下
pyautogui.mouseDown()   
# 鼠标释放
pyautogui.mouseUp()    

鼠标拖动

我们可以控制鼠标拖动到指定坐标位置,并且设置操作时间:

pyautogui.dragTo(100,300,duration=1)   

这个运行效果和前面移动类似。

根据前面移动的经验,我们也有按照方向拖动鼠标:

pyautogui.dragRel(100,300,duration=4) 

鼠标滚动

在桌面操作中,我们有时候需要滚动鼠标到达向上或者向下的位置,这时候我们可以使用 scroll 这个函数来控制:

pyautogui.scroll(30000) 

参数是整数,表示向上或向下滚动多少个单位,这个单位根据不同的操作系统可能不一样。如果向上滚动,传入正整数,向下滚动传入负整数。

屏幕处理

获取屏幕截图

我们先来假设一个场景:我现在要在屏幕上找到一个红色的点,你会怎么做?通常的做法是拿到这个红色点的颜色值,然后再对屏幕上的点逐个进行比较,直到找到为止。

pyautogui 为我们这个操作场景提供了支持,分别有三个函数可以完成这三件事情。

im = pyautogui.screenshot()
im.save('screenshot.png')
rgb = im.getpixel((100, 500))
print(rgb)
match = pyautogui.pixelMatchesColor(500,500,(12,120,400))
print(match)

第一个是获取屏幕截图函数,它可以返回一个 Pillow 的 image 对象; 第二个是获取屏幕截图中指定坐标点的颜色,返回 rgb 颜色值;第三个是将指定坐标点的颜色和目标的颜色进行比对,返回布尔值。

我们再来升级一下需求:

我现在要在屏幕上找到 edge 浏览器的图标,你会怎么做?

通常的做法是先知道 edge 浏览器的图标长啥样,是绿色还是蓝色,是胖的还是瘦的,对吧?然后再在屏幕上去进行图标的匹配,直到找到一个图标跟我们目标图标一样,就得到了结果。

于是,我们的代码如下:

# 图像识别(一个)
oneLocation = pyautogui.locateOnScreen('1.png')
print(oneLocation)  

# 图像识别(多个)
allLocation = pyautogui.locateAllOnScreen('1.png')
print(list(allLocation))

你可以在桌面上将某个应用的图标截取下来,保存为图片,然后使用上面几行代码来识别,识别成功,你会返回类似下面的结果:

Box(left=20, top=89, width=33, height=34)
[Box(left=20, top=89, width=33, height=34)]

这就是图片在桌面的位置,如果找不到图片,就会返回 None。

键盘输入

键盘函数

键盘输入有下面几个常用的函数:

  • keyDown():模拟按键按下
  • keyUP():模拟按键松开
  • press():模拟一次按键过程,即 keyDown 和 keyUP 的组合
  • typewrite():模拟键盘输出内容

举个例子,大家平时输入感叹号(!)是怎么操作键盘的?

按住 shift 按键,然后再按住 1 按键,就可以了。用 pyautogui 控制就是:

pyautogui.keyDown('shift')    
pyautogui.press('1')    
pyautogui.keyUp('shift')   

运行上面的代码,如果你的鼠标是放在编辑框中,你会得到一个感叹号!

我们还可以直接输出内容:

pyautogui.typewrite('python', 1)

第一个参数是输出的内容,第二个参数是间隔时间,单位是秒。

运行上面代码,你的编辑器里面就会每隔1秒钟按顺序输出 python 的6个字母。

特殊符号

有时我们需要输入键盘的一些特殊的符号按键,比如 换行、方向键等,这些有相对应的键盘字符串表示:

pyautogui.typewrite(['p','y','t','h','o','n','enter'])   

运行上面代码,编辑器里面就会输出 python 之后换行。

其他特殊按键对应的字符串请参考官方说明。

快捷键

如果我要复制一个内容,大部分情况下会使用快键键 ctrl + c,按照上面讲的,我们应该这么实现:

pyautogui.keyDown('ctrl')
pyautogui.keyDown('c')
pyautogui.keyUp('c')
pyautogui.keyUp('ctrl')

这样写起来很麻烦,而且需要掌控按键的按下和释放的顺序。

pyautogui 为我们提供了一个快捷的函数:

pyautogui.hotkey('ctrl','c')

实现的效果和上面的4行代码相同。

信息框

当你在模拟一个桌面操作的时候,如果有分支操作需要根据实际情况来判断,你是不是需要有一个地方可以让你选择走哪个分支?

pyautogui 贴心地考虑到了这种情况,你可以通过弹出一个选择框来中断当前的操作,选择操作分支。

way = pyautogui.confirm('领导,该走哪条路?', buttons=['农村路', '水路', '陆路'])
print(way)

这里就是我们 HTML 页面的 confirm 选择框,选择了选项之后,我们可以获取到选择的选项,然后基于这个选项做判断,进入相应的操作分支。

除了选择确认框之外,还有其他一些提示信息框:

# 警告框
alert = pyautogui.alert(text='警告!敌军来袭!', title='警告框')
print(alert)
# 密码框
password = pyautogui.password('请输入密码')
print(password)
# 普通输入框
input = pyautogui.prompt('请输入指令:')
print(input)

总结

pyautogui 的基本知识就给大家介绍到这里,这个 python 模块的功能十分强大,函数都非常简单,对 python 初学者比较友好。学了这些基本知识之后,你可以运用这些基本知识的组合,去实现一些有趣的桌面自动化操作,快去尝试一把吧!

相关推荐

使用opencv-Python进行图像锐化处理

使用OpenCV函数cv::filter2D执行一些拉普拉斯滤波以进行图像锐化使用OpenCV函数cv::distanceTransform以获得二值图像的派生(derived)表示,...

Python-OpenCV 7. 图像二值化

一、介绍图像二值化(ImageBinarization)就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图...

OpenCV+Python裁剪图像

最近使用OpenCV+Python做了一个程序,功能是自动将照片中的文本部分找出来并裁剪/旋转保存为新的图片。这个功能用专业些的说法就是选择并提取感兴趣区域(ROI(RegionofInteres...

简单易懂的人脸识别!用PythonOpenCV实现(适合初...

前言:OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包。根据这个项目的关于页面,OpenCV已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景...

OpenCV行人检测应用方案--基于米尔全志T527开发板

本文将介绍基于米尔电子MYD-LT527开发板(米尔基于全志T527开发板)的OpenCV行人检测方案测试。摘自优秀创作者-小火苗一、软件环境安装1.在全志T527开发板安装OpenCVsudoap...

纯Python构建Web应用:Remi与 OpenCV 结合实现图像处理与展示

引言大家好,我是ICodeWR。在前几篇文章中,我们介绍了Remi的基础功能、多页面应用、动态更新、与Flask结合、与数据库结合、与Matplotlib结合以及与Pandas结合。...

【AI实战项目】基于OpenCV的“颜色识别项目”完整操作过程

OpenCV是一个广受欢迎且极为流行的计算机视觉库,它因其强大的功能、灵活性和开源特性而在开发者和研究者中备受青睐。学习OpenCV主要就是学习里面的计算机视觉算法。要学习这些算法的原理,知道它们适用...

Python自动化操控术:PyAutoGUI全场景实战指南

一、PyAutoGUI核心武器库解析1.1鼠标操控三剑客importpyautogui#绝对坐标移动(闪电速度)pyautogui.moveTo(100,200,duration=0....

从零开始学python爬虫(七):selenium自动化测试框架的介绍

本节主要学习selenium自动化测试框架在爬虫中的应用,selenium能够大幅降低爬虫的编写难度,但是也同样会大幅降低爬虫的爬取速度。在逼不得已的情况下我们可以使用selenium进行爬虫的编写。...

「干货分享」推荐5个可以让你事半功倍的Python自动化脚本

作者:俊欣来源:关于数据分析与可视化相信大家都听说自动化流水线、自动化办公等专业术语,在尽量少的人工干预的情况下,机器就可以根据固定的程序指令来完成任务,大大提高了工作效率。今天小编来为大家介绍几个P...

python+selenium+pytesseract识别图片验证码

一、selenium截取验证码#私信小编01即可获取大量Python学习资源#私信小编01即可获取大量Python学习资源#私信小编01即可获取大量Python学习资源importjso...

Python爬虫实战 | 利用多线程爬取 LOL 高清壁纸

一、背景介绍随着移动端的普及出现了很多的移动APP,应用软件也随之流行起来。最近看到英雄联盟的手游上线了,感觉还行,PC端英雄联盟可谓是爆火的游戏,不知道移动端的英雄联盟前途如何,那今天我们使用到...

一套真实的Python面试题,几十个题目汇总

1.(1)python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式python多线程有个全局解释器锁(globalinterpreterlock),这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器,跟...

一文读透,Python暴力(BF)字符串匹配算法到 KMP 算法之间的变化

1.字符串匹配算法所谓字符串匹配算法,简单地说就是在一个目标字符串中查找是否存在另一个模式字符串。如在字符串"ABCDEFG"中查找是否存在“EF”字符串。可以把字符...

Python实现屏幕自动截图

教程目录需要实现的功能:自动屏幕截图具体需求:1.支持设置截图频率和截图文件存储路径2.在存储截图时判断与前一张截图的相似度,只有屏幕发生了显著的变化才存储截图所需技术(搜索关键词):1.屏幕截...