主要实现方式是通过图片的对比,在游戏中就行点击.运行程序需要以下东西. PIL: 图片处理模块     (python3 换成了 pillow)  下载地址: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ pywin32 :  用来模拟点击用的      pip   install   pypiwin32 tesseract  :  实现图片文字识别       对于上方的图片哈希算法   https://blog.csdn.net/sinat_2691

一.说明 简述:本文将以4399小游戏<宠物连连看经典版2>作为测试案例,通过识别小图标,模拟鼠标点击,快速完成配对.对于有兴趣学习游戏脚本的同学有一定的帮助. 运行环境:Win10/Python3.5. 主要模块:win32gui(识别窗口.窗口置顶等操作).PIL(屏幕截图).numpy(创建矩阵).operator(比较值).pymouse(模拟鼠标点击). 注意点: 1.如果安装pymouse不成功或者运行报错,可以考虑先通过whl 安装pyHook.然后再通过pip安装pyuseri

i春秋作家:奶权 前言  玩吃鸡时间长的鸡友们 应该都知道现在的游戏环境非常差 特别在高端局 神仙满天飞 搞得很多普通玩家非常没有游戏体验  因为吃鸡的火爆 衍生出了一条巨大的外挂利益链 导致市面上出现了各式各样的外挂http://news.17173.com/z/pubg/content/12072017/144924727.shtml 正是因为现在的神仙满天飞 像我这种菜逼实在没办法生存下去 我的报复欲促使我开始了科学研究  先给大家介绍一下现在市面上的外挂种类 传统外挂 fps游戏都有一个

首页 资讯 文章 频道 资源 小组 相亲 登录 注册       首页 最新文章 经典回顾 开发 设计 IT技术 职场 业界 极客 创业 访谈 在国外 - 导航条 - 首页 最新文章 经典回顾 开发 - Web前端 - Python - Android - iOS - Java - C/C++ - PHP - .NET - Ruby - Go 设计 - UI设计 - 网页设计 - 交互设计 - 用户体验 - 设计教程 - 设计职场 IT技术 - Linux - UNIX - MySQL - No

  1 导言 1.1 编制目的 该文档为选用Appium作为移动设备原生(Native).混合(Hybrid).移动Web(Mobile Web)应用UI自动化测试的相关自动化测试人员.开发人员等提供参考. 1.2 预期读者 自动化测试人员.测试代表.开发人员等. 2 概述 2.1 Appium设计哲学 不需要为了自动化而且重新编译或修改测试app: 不应该让移动端自动化测试限定在某种语言和某个具体的框架:也就是说任何人都可以使用自己最熟悉最顺手的语言以及框架来做移动端自动化测试: 不要为了移动

由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段.数据辅助挖掘分析工作,以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模,matlab擅长矩阵处理.结构化数据的计算,Python具有与matlab共同的特点:语法简洁.库丰富,对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言. Python做字符串匹配相对来说上手比较容易,且具有成熟的字符串处理库re供我们使用: 在re库的帮助下,只需简单的两步就可完成匹配工作,对做数据分析/算法的工作者来说,轻松了许多: step1:构建正则表达式模式,并使用co

前言 在大数据时代,你竟然会在网上看到的词云,例如这样的. 看到之后你是什么感觉?想不想自己做一个? 如果你的答案是正确的,那就不要拖延了,现在我们就开始,做一个词云分析图,Python是一个当下很流行的编程语言,你不仅可以用它做数据分析和可视化,还能用来做网站.爬取数据.做数学题.写脚本替你偷懒…… 如果你之前没有编程基础,没关系.希望你不要限于浏览,而是亲自动手尝试一番.到完成的那一步,你不仅可以做出第一张词云图,而且这还将是你的第一个有用的编程作品. 安装wordcloud库 请确保你的p

python编写shell脚本详细讲解 那,python可以做shell脚本吗? 首先介绍一个函数: os.system(command) 这个函数可以调用shell运行命令行command并且返回它的返回值.试一下在 python的解释器里输入os.system(”ls -l”),就可以看到”ls”列出了当前目录下的文件.可以说,通过这个函数,python就拥有了shell的所有能力.呵呵..不过,通常这条命令不需要用到.因为shell常用的那些命令在python中通常有对应而且同样简洁的写法

原文链接 Github地址 一.陈述 1,我到底能用Python做什么? 我观察注意到Python三个主要流行的应用: 网站开发: 数据科学——包括机器学习,数据分析和数据可视化: 做脚本语言. 二.网站开发 网站框架将帮助你创建基于Python的服务器端代码(后端代码),这些代码将在你的服务器上运行,与用户的设备和浏览器截然相反(前端代码).像Django和Flask这样基于Python网站框架最近在网页开发中变得流行起来. 1,为什么我需要一个网站框架? 因为网站框架将会更容易的建立后端的共

使用 mitmproxy + python 做拦截代理   本文是一个较为完整的 mitmproxy 教程,侧重于介绍如何开发拦截脚本,帮助读者能够快速得到一个自定义的代理工具. 本文假设读者有基本的 python 知识,且已经安装好了一个 python 3 开发环境.如果你对 nodejs 的熟悉程度大于对 python,可移步到 anyproxy,anyproxy 的功能与 mitmproxy 基本一致,但使用 js 编写定制脚本.除此之外我就不知道有什么其他类似的工具了,如果你知道,欢迎评

add by zhj: 其实作者是想说用Python来做那些Bash实现起来比较麻烦的部分,即将Bash与Python结合使用. 英文原文:http://www.linuxjournal.com/content/python-scripts-replacement-bash-utility-scripts 作者:Richard Delaney 翻译原文:http://www.oschina.net/translate/python-scripts-replacement-bash-utility

Python做简单的字符串匹配详解 由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段.数据辅助挖掘分析工作,以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模,matlab擅长矩阵处理.结构化数据的计算,Python具有与matlab共同的特点:语法简洁.库丰富,对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言. Python做字符串匹配相对来说上手比较容易,且具有成熟的字符串处理库re供我们使用: 在re库的帮助下,只需简单的两步就可完成匹配工作,对做数据分析/算法的工作者来说,轻松了许多: ste

python注释.脚本参数.字节码 --道心 python安装 1.下载安装包 https://www.python.org/downloads/ 2.安装 默认安装路径:C:\python27 3.配置环境变量 [右键计算机]-->[属性]-->[高级系统设置]-->[高级]-->[环境变量]-->[在第二个内容框中找到 变量名为Path 的一行,双击] --> [Python安装目录追加到变值值中,用 : 分割] 如:原来的值;C:\python27,切记前面有分号

Python数据库备份脚本 #!/usr/bin/env python # author: liudong # -*- coding: utf-8 -*- # filename: db_bak.py import os import time import string import urllib,sys,urllib,json,smtplib from email.mime.text import MIMEText mailto_list=['liudong@philisense.com']

这里总结一个guide,主要针对刚开始做数据挖掘和数据分析的同学 说道统计分析工具你一定想到像excel,spss,sas,matlab以及R语言.R语言是这里面比较火的,它的强项是强大的绘图功能以及强大丰富的统计包,通过这个平台你可以了解统计前言的一些实现.它的唯一的问题就是性能问题.所以有时候你需要借用python. 使用R语言你可能需要Rstudio这个工具. python在在任何方面都有相当丰富的模块,科学计算领域也不例外,你可以查看python wiki也可以寻找相关的团体. 你可能会

[转自] 用Python做统计分析 (Scipy.stats的文档) 对scipy.stats的详细介绍: 这个文档说了以下内容,对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看,毕竟Python的库也有点乱.有的看上去应该在一起的内容分散在scipy,pandas,sympy等库中.这里是一般统计功能的使用,在scipy库中.像什么时间序列之类的当然在其他地方,而且它们反过来就没这些功能. 随机变量样本抽取 84个连续性分布(告诉你有那么多,没具体介绍) 12个离散型分布 分布的密度分布函数,累

「python」: arp脚本的两种方法 第一种是使用arping工具: #!/usr/bin/env python import subprocess import sys import re def arping(ipaddress = "192.168.1.1"): p = subprocess.Popen("/usr/sbin/arping -c 2 %s" % ipaddress, shell = True, stdout = subprocess.PIP

这几天有django和python做了一个多用户博客系统(可选择模板) 没完成,先分享下 断断续续2周时间吧,用django做了一个多用户博客系统,现在还没有做完,做分享下,以后等完善了再慢慢说 做的时候房展了博客园的部分功能,百度空间和新浪博客等,实现主要功能有 用户注册.登录,博客的发表.修改,文章分类的管理. 在文章发表里面用的是百度的ueditor,目前仅仅是用它来编辑,没有图片的上传等其他高级功能 在文章分类里面,要在数据库里面有一条记录 id为1,名称为未分类 用来做为所有用户的未分

这篇博客根据中文自然语言预处理的步骤分成几个板块.以做LDA实验为例,在处理数据之前,会写一个类似于实验报告的东西,用来指导做实验,OK,举例: 一,实验数据预处理(python,结巴分词)1.对于爬取的评论做分词和词性标注处理(mac-result.txt)2.对于结果只用公版的停用词表去停用词,不进行人工筛选(mac-result1.txt)3.保留:名词,名词短语(两者为评论描述主题) 形容词,动词,动词短语(对主题的描述)以及其他可能有实意的词   去除:副词,标点,拟声词等无实意词包括

机缘巧合之下,报名参加了阿奎老师发布在"好班长"的课程<用Python做HTTP接口测试>,报名费:15rmb,不到一杯咖啡钱,目前为止的状态:坚定不移的跟下去,自学+课程模式每天一小时! 1.学习初衷 打算学习Python,这个想法开始于2017年,和在网络上遇到的绝大多数测试人员不同,我的工作单位是一个大型国企,虽然从事软件测试工作已经有四年,可事实上,无论是测试理论还是实际项目经验,都处于一种停滞不前的状态,作为一个有理想的测试猿(害羞脸),这样的工作状态让人心酸,因

老李分享:Python开发性能测试脚本   测试开发工程师的工作主要是根据测试目标来完成,帮助测试人员完成测试目标,测试的业务需求是测试人员提出,但是由于环境的制约,手中没有性能测试工具的时候,性能测试的工作又必须完成,测试开发工程师会按照测试人员提出需求来开发脚本,下面是我在poptest测试开发工程师就业培训中写的一个脚本,这套脚本进行了简化,去掉教学脚本中服务器性能指标的采集脚本部分,去掉了频繁请求服务器的次数脚本部分,去掉了thinktime的时长脚本等等. '''Ceated on 2