[python] 1、python鼠标点击、移动事件应用——写一个自动下载百度音乐的程序
1、问题描述:
最近百度总爱做一些破坏用户信任度的事——文库金币变券、网盘限速,吓得我赶紧想办法把存在百度云音乐中的歌曲下载到本地。
http://yinyueyun.baidu.com/

可问题是云音乐中并没有批量下载,而上面我总共存了700多首音乐!
因此:有必要写一个脚本自动下载这些音乐了!!!
2、解决问题
自动下载歌曲有两种方法:
- JS法
- 模拟鼠标点击法
由于考虑到JS法需要分析网页结构、寻找下载链接,工作量有点大,于是选择用模拟鼠标点击法!
在linux上我首先想到用python来做这件事。
用python使用鼠标点击事件比较简单,在github上有人开源了一个PyMouse模块,简单几行代码就能模拟鼠标!
https://github.com/pepijndevos/PyMouse/wiki/Documentation
该PyMouse有个简单的DEMO:
# import the module
from pymouse import PyMouse # instantiate an mouse object
m = PyMouse() # move the mouse to int x and int y (these are absolute positions)
m.move(200, 200) # click works about the same, except for int button possible values are 1: left, 2: right, 3: middle
m.click(500, 300, 1) # get the screen size
m.screen_size()
# (1024, 768) # get the mouse position
m.position()
# (500, 300)
因此,编写一个可以自动下载一页歌曲(20首)的脚本如下:
该代码所做的主要任务是点击下载,然后再点击确定:

注:如果只是两次点击如何解释21、22行代码?
因为点击下载之后,会有个选择下载音质的弹框,音质有高、中、低三种,但是有些歌曲只有一种或两种音质可以选择。这导致弹框的位置有所不同(确定按钮的位置也随之不同),解决此问题一个“笨”方法是将可能区域都点一遍!
# import the module
from pymouse import PyMouse
from time import sleep # instantiate an mouse object
m = PyMouse() pos_x = 1120
pos_y = 302
pos_y_add = 38
one_page_lines = 20 select_button_x = 984
select_button_y = 550 sleep(2) for i in range(0,one_page_lines):
m.click(pos_x,pos_y+i*38,1)
sleep(2)
for j in range(0,30):
m.click(select_button_x,select_button_y+j*5,1)
sleep(3)
print(i)
3、遗留问题
上面脚本能在网速良好情况下将一页的歌曲下载到本地,接下来自然想到的是模拟鼠标拖动(拖动slide bar,切换至下一页20首歌曲)。
于是我尝试写一个模拟鼠标拖动的脚本做个测试:
# import the module
from pymouse import PyMouse
from time import sleep # instantiate an mouse object
m = PyMouse() pos_x = 1120
pos_y = 302
pos_y_add = 38
one_page_lines = 20 select_button_x = 984
select_button_y = 550 slide_x = 1915
slide_y = 312
slide_dis = 1 sleep(5)
for page in range(1,40):
m.press(slide_x,slide_y)
slide_y = slide_y + slide_dis
m.move(slide_x,slide_y)
m.release(slide_x,slide_y)
sleep(10)
理论上每次滑动slide bar歌曲list移动的距离是相同的,而实测发现存在没有规律的误差!
由于第二节中下载歌曲的脚本鼠标点击的start位置是固定的,因此一旦不能利用slide bar移动使歌曲列表恰好切到下一页,就会导致下载脚本点击事件点错地方。
后续优化方向可以利用图像识别对slide bar移动进行校准~
:: 如果您觉得不错,请推荐给更多人,帮助他们更快地解决实际问题中的坑~
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