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      推薦一款基于 Python 和 Rust 開發(fā)的跨平臺 GUI 自動化庫!

      在當(dāng)今快速發(fā)展的技術(shù)時(shí)代,自動化工具的需求日益增長。今天,我們要介紹一款強(qiáng)大的跨平臺 GUI 自動化庫——AutoPy。它基于 Python 和 Rust 開發(fā),不僅功能強(qiáng)大,而且易于使用,能夠幫助開發(fā)者輕松實(shí)現(xiàn)各種自動化任務(wù)。

      一、AutoPy 是什么?

      AutoPy 是一款基于 Python 和 Rust 開發(fā)的跨平臺 GUI 自動化庫,它為開發(fā)者提供了簡便且高效的 API,幫助開發(fā)者快速實(shí)現(xiàn):

      • 鼠標(biāo)與鍵盤的模擬操作
      • 屏幕上的顏色與位圖匹配
      • 顯示彈窗提示
      • 自動化測試與腳本編寫

      最重要的是,它支持 Windows、macOS 和 Linux,真正做到了“一次編寫,多端運(yùn)行”。

      項(xiàng)目地址:https://github.com/autopilot-rs/autopy

      二、主要特性

      AutoPy 的主要特點(diǎn)包括:

      • 跨平臺支持: 它可以在多個(gè)操作系統(tǒng)上運(yùn)行,使用純 Python 實(shí)現(xiàn)核心功能,同時(shí)結(jié)合 Rust 提升性能,確保了良好的兼容性和執(zhí)行效率。

      • 豐富的自動化功能:AutoPy 提供了屏幕操作、圖像識別和自動化測試等多種功能,能夠滿足開發(fā)者在不同場景下的需求。例如,通過顏色和位圖匹配,可以快速定位屏幕上的特定元素。

      • 模擬控制鼠標(biāo)鍵盤:AutoPy 提供了豐富的鼠標(biāo)控制功能,可以精確控制鼠標(biāo)的位置和移動。AutoPy 也支持鍵盤操作。你可以輸入文本或模擬按鍵。

      • 圖像識別:AutoPy 的圖像識別功能非常強(qiáng)大。你可以捕獲屏幕截圖,加載圖像,并在圖像中搜索特定區(qū)域

      • 易于集成:作為一個(gè)輕量級的工具包,AutoPy 可以輕松集成到 Python 項(xiàng)目中,幫助開發(fā)者快速實(shí)現(xiàn)自動化任務(wù),提升工作效率。

      AutoPy 的應(yīng)用場景非常廣泛,包括但不限于自動化測試、屏幕操作和圖像識別等,例如:

      • 自動化測試: 通過AutoPy,開發(fā)者可以自動化測試流程,提高測試效率和覆蓋率。
      • 游戲機(jī)器人: 利用AutoPy的自動化功能,可以開發(fā)游戲機(jī)器人,自動執(zhí)行游戲中的重復(fù)任務(wù)。
      • 桌面應(yīng)用自動化:AutoPy 可以幫助自動化桌面應(yīng)用的操作,提高工作效率

      三、快速上手

      打開終端,輸入如下命令進(jìn)行安裝

      # 安裝依賴包
      pip install autopy
      
      # 如果報(bào)錯(cuò)就補(bǔ)個(gè)buff
      rustup default nightly && pip install setuptools-rust
      

      PS:因?yàn)橛昧薘ust加速,安裝時(shí)可能需要Rust環(huán)境

      案例 1:自動打開計(jì)算器并執(zhí)行計(jì)算

      AutoPy 可以輕松實(shí)現(xiàn)鼠標(biāo)操作,比如移動鼠標(biāo)到指定位置并執(zhí)行點(diǎn)擊。

      import autopy
      import time
      
      # 移動鼠標(biāo)到屏幕中央
      autopy.mouse.move(500, 500)
      
      # 打開計(jì)算器(Windows 為例)
      autopy.key.type_string('calc')
      autopy.key.tap(autopy.key.K_RETURN)
      
      time.sleep(1)
      
      # 輸入計(jì)算式
      autopy.key.type_string('123+456=')
      

      這個(gè)示例展示了如何通過 AutoPy 控制鼠標(biāo)的基本操作,適用于需要模擬用戶點(diǎn)擊的場景,例如自動化測試或日常辦公任務(wù)

      案例 2:屏幕顏色匹配

      AutoPy 提供了屏幕顏色匹配功能,可以用于檢測屏幕上某個(gè)位置的顏色,并根據(jù)結(jié)果執(zhí)行相應(yīng)操作。以下是一個(gè)示例:

      import autopy
      
      # 獲取屏幕某一點(diǎn)的顏色
      color = autopy.color.hex_to_rgb("#FF0000")  # 紅色
      pos = autopy.bitmap.capture_screen().find_color(color)
      
      if pos:
          print(f"找到顏色,位置:{pos}")
          autopy.mouse.move(pos[0], pos[1])
      else:
          print("未找到目標(biāo)顏色")
      
      

      這個(gè)功能常用于游戲輔助或圖像識別任務(wù),比如檢測某個(gè)按鈕是否高亮顯示

      案例 3:屏幕截圖與圖像匹配

      AutoPy 支持屏幕截圖和簡單的圖像匹配功能,可以用于自動化測試或監(jiān)控屏幕變化。以下是一個(gè)示例:

      import autopy
      
      # 截取屏幕并保存為圖片
      screenshot = autopy.bitmap.capture_screen()
      screenshot.save("screenshot.png")
      
      # 加載一張圖片并在屏幕上查找匹配位置
      target_image = autopy.bitmap.Bitmap.open("target.png")
      match = autopy.bitmap.find_bitmap(target_image)
      if match:
          print(f"找到匹配位置: {match}")
      else:
          print("未找到匹配位置")
      
      

      這個(gè)功能非常適合需要根據(jù)圖像內(nèi)容執(zhí)行操作的場景,比如自動化測試中的界面驗(yàn)證。

      案例4:自動化登錄

      以下是一個(gè)綜合案例,展示了如何使用 AutoPy 實(shí)現(xiàn)自動化登錄:

      import autopy
      import time
      
      # 移動鼠標(biāo)到用戶名輸入框并點(diǎn)擊
      autopy.mouse.move(300, 200)
      autopy.mouse.click()
      
      # 輸入用戶名
      autopy.key.type_string("your_username")
      
      # 移動到密碼輸入框并點(diǎn)擊
      autopy.mouse.move(300, 250)
      autopy.mouse.click()
      
      # 輸入密碼
      autopy.key.type_string("your_password")
      
      # 模擬按下 Enter 鍵登錄
      autopy.key.tap(autopy.key.K_RETURN)
      
      # 等待頁面加載
      time.sleep(2)
      
      # 顯示登錄成功提示
      autopy.alert.alert("登錄成功!", "提示")
      
      

      這個(gè)案例結(jié)合了鼠標(biāo)移動、鍵盤輸入和彈窗提示功能,展示了 AutoPy 在自動化任務(wù)中的結(jié)合運(yùn)用。

      四、小結(jié)

      總之,AutoPy 是一個(gè)功能強(qiáng)大、易于學(xué)習(xí)的跨平臺 GUI 自動化庫。雖然 AutoPy 沒有 PyAutoGUI 功能強(qiáng)大,但由于它底層由 Rust 驅(qū)動,比純 Python 實(shí)現(xiàn)的自動化工具更快,且安裝包小,內(nèi)存占用低(<10MB),非常適合于一些簡單自動化任務(wù)或長期需后臺運(yùn)行的任務(wù)。

      如果想更強(qiáng)大但更重的替代方案,更推薦使用 PyAutoGUI + OpenCV

      但 AutoPy 仍然值得嘗試,且是輕量級跨平臺自動化的最佳選擇之一!

      posted @ 2025-08-28 08:21  狂師  閱讀(638)  評論(0)    收藏  舉報(bào)
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