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

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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

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

本文代码基于 python3.6 和 pygame1.9.4. 五子棋比起我之前写的几款游戏来说,难度提高了不少.如果是人与人对战,那么,电脑只需要判断是否赢了就可以.如果是人机对战,那你还得让电脑知道怎么下. 我们先从简单的问题来看. 开端 画棋盘 首先肯定是要画出棋盘来,用 pygame 画出一个 19 × 19 或 15 × 15 的棋盘并不是什么难事,这在之前的文章中已经多次用到,就不赘述了. 画棋子 需要说一下的是画棋子,因为没找到什么合适的棋子图片,所以只要自己来画棋子.我们用 py

本文代码基于 python3.6 和 pygame1.9.4. 俄罗斯方块是儿时最经典的游戏之一,刚开始接触 pygame 的时候就想写一个俄罗斯方块.但是想到旋转,停靠,消除等操作,感觉好像很难啊,等真正写完了发现,一共也就 300 行代码,并没有什么难的. 先来看一个游戏截图,有点丑,好吧,我没啥美术细胞,但是主体功能都实现了,可以玩起来. 现在来看一下实现的过程. 外形 俄罗斯方块整个界面分为两部分,一部分是左边的游戏区域,另一部分是右边的显示区域,显示得分.速度.下一个方块样式等.这里就

这次我们基于 pygame 来做一个扫雷,上次有园友问我代码的 python 版本,我说明一下,我所有的代码都是基于 python 3.6 的. 先看截图,仿照 XP 上的扫雷做的,感觉 XP 上的样式比 win7 上的好看多了. 原谅我手残,扫雷基本就没赢过,测试的时候我是偷偷的把雷的数量从99改到50才赢了... 下面将一下我的实现逻辑. 首先,如何表示雷和非雷,一开始想的是,建立一个二维数组表示整个区域,0表示非地雷,1表示地雷.后来一想不对,还有标记为地雷,标记为问号,还有表示周边雷数的

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

详解游戏辅助编程 [目录] 1-什么是Windows API 2-Windows进程 3-Windows 的内存的运行原理 4-windows 中句柄的概念 5-Windows的变量类型 6-辅助实现的原理 7-编程实现游戏辅助 8-怎样查找内存地址 9-总结 准备软件:VC,CheatEngineer5.5 学习这部分内容,你必须要掌握C语言的基础知识,非常基础的语法就行了.这篇文章的内容适合刚开始接触编程的人,高手请飘过. [1]什么是windows API Windows API 中文翻译

Python是程序史上最流行的开源语言之一. 仅在官方包索引PyPi上就已经发布了超过10万个开源软件包,而且还有更多的项目. 在SciPy的麾下,有一个成熟的python包生态系统,可以使用Python做深入的科学分析. 在workshop中,我们涵盖了大量的核心软件包,并为您指明进一步研究的方向. Workshop附有几个互动的Jupyter Notebook示例,用来说明SciPy生态系统的不同方面. Workshop Notebooks示例 初学MNIST - 一个关于如何建立一个简单的

转载请标明出处: https://dujinyang.blog.csdn.net/article/category/9267855 本文出自:[奥特曼超人的博客] 本篇邀请了 "阿七" 做个 外挂辅助入门篇 分享,之前公众号也分享过了. 最近女朋友都在玩游戏,晚上还不理人,刚好近期对游戏辅助制作很感兴趣,打算搞个辅助让她失去玩游戏的信心,所以在接下来的几天里逛了一些论坛.教程 ( 在此膜拜下辅助大神 ). 大致了解到辅助的种类,作为入门新兵,先从动作式 ( 所谓动作式,就是指用API发

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

脚本不会,全都白费.所以就去学习了简单的python,结果不慎学了python中的pygame,浪费了不少时间,没啥用如果不做游戏个人觉得最好别学,学爬虫她不香吗?不过也有一点收获,打飞机小游戏,源码奉上(注意:安装pygame库哦!!!) python学习地址:https://www.bilibili.com/video/BV1ex411x7Em?from=search&seid=16707064392510899029 文件命名为plane_main.py import pygame fro

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

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

-------小基原创,转载请给我一个面子 正所谓,工欲善其事,必现准备好电脑.接下来跟着小基一步一步来搭建你的开发环境吧 1.下载安装unity 上面的那个是破解软件,下面是unity5.5.6的安装文件,先双击安装程序 点击Next 打钩后继续Next 第一个是unity必选,第二个是代码的编程工具,可以使用自带的MonoDevelop,如果想用其他软件如VS,Sublime等,可以不安装MonoDevelop 至于各个编程工具的优缺点,大家可以了解后再决定,后面在unity里面可以选择使用