Python自动操作 GUI 神器——PyAutoGUI
itomcoil 2025-05-22 10:57 15 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
- 最强聚类模型,层次聚类 !!_层次聚类的优缺点
-
哈喽,我是小白~咱们今天聊聊层次聚类,这种聚类方法在后面的使用,也是非常频繁的~首先,聚类很好理解,聚类(Clustering)就是把一堆“东西”自动分组。这些“东西”可以是人、...
- python决策树用于分类和回归问题实际应用案例
-
决策树(DecisionTrees)通过树状结构进行决策,在每个节点上根据特征进行分支。用于分类和回归问题。实际应用案例:预测一个顾客是否会流失。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法,用于解决分类...
- Python教程(四十五):推荐系统-个性化推荐算法
-
今日目标o理解推荐系统的基本概念和类型o掌握协同过滤算法(用户和物品)o学会基于内容的推荐方法o了解矩阵分解和深度学习推荐o掌握推荐系统评估和优化技术推荐系统概述推荐系统是信息过滤系统,用于...
- 简单学Python——NumPy库7——排序和去重
-
NumPy数组排序主要用sort方法,sort方法只能将数值按升充排列(可以用[::-1]的切片方式实现降序排序),并且不改变原数组。例如:importnumpyasnpa=np.array(...
- PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完
-
PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完整教程一、什么是微调(Finetuning)?微调(Finetuning)是指在已经预训练好的模型基础上,使用自己的数据对模型进行进一步训练...
- C4.5算法解释_简述c4.5算法的基本思想
-
C4.5算法是ID3算法的改进版,它在特征选择上采用了信息增益比来解决ID3算法对取值较多的特征有偏好的问题。C4.5算法也是一种用于决策树构建的算法,它同样基于信息熵的概念。C4.5算法的步骤如下:...
- Python中的数据聚类及可视化分析实践
-
探索如何通过聚类分析揭露糖尿病预测数据集的特征!我们将运用Python的强力工具,深入挖掘数据,以直观的可视化揭示不同特征间的关系。一同探索聚类分析在糖尿病预测中的实践!所有这些可视化都可以通过数据操...
- 用Python来统计大乐透号码的概率分布
-
用Python来统计大乐透号码的概率分布,可以按照以下步骤进行:导入所需的库:使用Python中的numpy库生成数字序列,使用matplotlib库生成概率分布图。读取大乐透历史数据:从网络上找到大...
- python:支持向量机监督学习算法用于二分类和多分类问题示例
-
监督学习-支持向量机(SVM)支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种常用的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的...
- 25个例子学会Pandas Groupby 操作
-
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以...
- 数据挖掘流程_数据挖掘流程主要有哪些步骤
-
数据挖掘流程1.了解需求,确认目标说一下几点思考方法:做什么?目的是什么?目标是什么?为什么要做?有什么价值和意义?如何去做?完整解决方案是什么?2.获取数据pandas读取数据pd.read.c...
- 使用Python寻找图像最常见的颜色_python 以图找图
-
如果我们知道图像或对象最常见的是哪种颜色,那么可以解决图像处理中的几个用例,例如在农业领域,我们可能需要确定水果的成熟度。我们可以简单地检查一下水果的颜色是否在预定的范围内,看看它是成熟的,腐烂的,还...
- 财务预算分析全网最佳实践:从每月分析到每天分析
-
原文链接如下:「链接」掌握本文的方法,你就掌握了企业预算精细化分析的能力,全网首发。数据模拟稍微有点问题,不要在意数据细节,先看下最终效果。在编制财务预算或业务预算的过程中,通常预算的所有数据都是按月...
- 常用数据工具去重方法_数据去重公式
-
在数据处理中,去除重复数据是确保数据质量和分析准确性的关键步骤。特别是在处理多列数据时,保留唯一值组合能够有效清理数据集,避免冗余信息对分析结果的干扰。不同的工具和编程语言提供了多种方法来实现多列去重...
- Python教程(四十):PyTorch深度学习-动态计算图
-
今日目标o理解PyTorch的基本概念和动态计算图o掌握PyTorch张量操作和自动求导o学会构建神经网络模型o了解PyTorch的高级特性o掌握模型训练和部署PyTorch概述PyTorc...
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- ps图案在哪里 (33)
- super().__init__ (33)
- python 获取日期 (34)
- 0xa (36)
- super().__init__()详解 (33)
- python安装包在哪里找 (33)
- linux查看python版本信息 (35)
- python怎么改成中文 (35)
- php文件怎么在浏览器运行 (33)
- eval在python中的意思 (33)
- python安装opencv库 (35)
- python div (34)
- sticky css (33)
- python中random.randint()函数 (34)
- python去掉字符串中的指定字符 (33)
- python入门经典100题 (34)
- anaconda安装路径 (34)
- yield和return的区别 (33)
- 1到10的阶乘之和是多少 (35)
- python安装sklearn库 (33)
- dom和bom区别 (33)
- js 替换指定位置的字符 (33)
- python判断元素是否存在 (33)
- sorted key (33)
- shutil.copy() (33)