脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了python pyauto模块详解，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
# 获取当前鼠标位置print(pyautogui.position())在每次调用PyAutoGUI的函数后设置2.5秒的暂停：
# 暂停2.5spyautogui.PAUSE = 2.5
此外，为了防止程序出问题，当鼠标移动到屏幕左上角，会引发pyautogui.FailSafeException错误进而中止程序。关闭命令如下（不建议关闭）：
pyautogui.FAILSAFE = False 鼠标移动
# 用num_seconds(秒)将鼠标移动到(x,y)位置
x = 200y = 100
num_seconds = 1
pyautogui.moveTo(x, y, duration=num_seconds)
# 用num_seconds(秒)将鼠标从当前位置向右移动xOffset，向下移动yOffset
# 如果duration为0或未指定，则立即移动。
xOffset = 30
yOffset = -50
num_seconds = 0.5
pyautogui.moveRel(xOffset, yOffset, duration=num_seconds)
鼠标拖动# 用num_seconds(秒)将鼠标推动到(x,y)位置# 鼠标拖动是指按下鼠标左键移动鼠标。x = 200y = 100num_seconds= 1pyautogui.dragTo(x, y, duration=num_seconds)
# 用num_seconds(秒)将鼠标从当前位置向右拖动xOffset，向下推动yOffsetxOffset = 30yOffset = -50num_seconds = 0.5pyautogui.dragRel(xOffset, yOffset, duration=num_seconds)
鼠标单击# 将鼠标移动到(moveToX,moveToY)位置，点击鼠标num_of_clicks次，每次点击间隔secs_between_clicks秒# button表示单击方式，'left'左键单击，'middle'中键单击，'right'右键单击moveToX = 500moveToY = 600num_of_clicks = 1secs_between_clicks = 1pyautogui.click(x=moveToX, y=moveToY, clicks=num_of_clicks, interval=secs_between_clicks, button='left')所有的鼠标点击都可以用click()完成，但也存在一些函数是为了方便阅读，如下所示。
moveToX = 10moveToY = 20# 右键单击pyautogui.rightClick(x=moveToX + 50, y=moveToY)# 中键单击pyautogui.middleClick(x=moveToX + 50, y=moveToY)# 左键双击pyautogui.doubleClick(x=moveToX + 50, y=moveToY)# 左键三击pyautogui.tripleClick(x=moveToX + 50, y=moveToY)4.4 鼠标滚动moveToX = 100moveToY = 200# 鼠标在当前位置向下滑动100格# pyautogui.scroll(clicks=-100)# 鼠标移动到(moveToX,moveToY)位置，然后向上滚动150格pyautogui.scroll(clicks=150, x=moveToX, y=moveToY)4.5 鼠标按下# 鼠标移动到(moveToX,moveToY)位置，鼠标左键按下pyautogui.mouseDown(x=moveToX, y=moveToY, button='left')# 鼠标移动到(moveToX,moveToY)位置，鼠标右键松开（按下右键的情况下）pyautogui.mouseUp(x=moveToX, y=moveToY, button='right')# 鼠标在当前位置，按下中键pyautogui.mouseDown(button='middle')4.6 缓动/渐变（Tween / Easing）函数缓动/渐变函数的作用是让光标的移动更炫。如果你不需要用到的话，你可以忽略这些。PyAutoGUI有30种缓动/渐变函数，可以通过以下函数查看
print(pyautogui.ease*?)常用缓动/渐变函数使用示例如下：
moveToX = 100moveToY = 100# #开始慢，结束快pyautogui.moveTo(moveToX + 5 , moveToY+ 45, 2, pyautogui.easeInQuad) # 开始快，结束慢 pyautogui.moveTo(moveToX + 15, moveToY+ 35, 2, pyautogui.easeOutQuad) # 快速开始和结束，中间缓慢pyautogui.moveTo(moveToX + 25, moveToY+ 25, 2, pyautogui.easeInOutQuad) # 最后反弹pyautogui.moveTo(moveToX + 35, moveToY+ 15, 2, pyautogui.easeInBounce) # 反复横跳pyautogui.moveTo(moveToX + 45, moveToY+ 5, 2, pyautogui.easeInElastic) 5 键盘函数5.1 文字输入键盘控制文字输入的主要函数就是typewrite()/write()。这个函数可以实现字符输入，可以用interval参数设置两次输入间时间间隔。
# 在当前位置输入文字text，每个字符输入间隔secs_between_keys秒# n表示换行text = 'Hello world!n'secs_between_keys = 0.1pyautogui.typewrite(message=text, interval=secs_between_keys) # 在当前位置按下键盘各种键pyautogui.typewrite(['t', 'a', 'b', 'c', 'left', 'backspace', 'enter', 'f1','n'], interval=secs_between_keys)# 查看所有支持按键print(pyautogui.KEYBOARD_KEYS)5.2 快捷键通过keyDown/keyUp按下或者松开键盘，通过hotkey执行快捷键操作。
# ctrl+c 复制文字pyautogui.hotkey('ctrl', 'c') # ctrl+v 粘贴文字pyautogui.hotkey('ctrl', 'v')
# 按下ctrl键pyautogui.keyDown('ctrl')# 按下v键，相当文字粘贴pyautogui.keyDown('v')# 松开ctrl键盘pyautogui.keyUp('ctrl')当然可以使用press()函数设置按下某个键再释放某个键，如下所示。
# 按下shift键pyautogui.keyDown('shift')pyautogui.press('left')pyautogui.press('left')pyautogui.press('left')# 松开shift键pyautogui.keyUp('shift')同时也可以和typewrite()函数一样，用数组把一组键传入press()，或者设置press按压次数。
# 按下三个left键pyautogui.press(['left', 'left', 'left'])# 按left键五次pyautogui.press('left', presses=5)5.3 hold()上下文管理器hold()函数可以用作上下文管理器，并从pyautogui.KEYBOARD_KEYS传递一个字符串，并且该键将在上下文块的持续时间内保持。示例如下：
# 按住shiftwith pyautogui.hold('shift'): # 连续按left,然后松开shift pyautogui.press(['left', 'left', 'left'])
# 上面代码功能和下面代码实现功能相同# 按下shift键pyautogui.keyDown('shift')pyautogui.press('left')pyautogui.press('left')pyautogui.press('left')# 松开shift键pyautogui.keyUp('shift')6 消息框函数如果你需要暂停程序直到用户点击确定，或者想向用户显示一些信息，可以使用消息框函数。这里消息框函数的使用方式和javascript一样。
# 警告窗口alert_result = pyautogui.alert('点击确定返回字符串OK')# 确认窗口confirm_result = pyautogui.confirm('点击确定返回字符串OK，点击取消返回字符串Cancel')# 点击ok保存输入的文字，点击Cancel返回Noneprompt_result = pyautogui.prompt('输入文字')# 点击ok保存输入的密码，点击Cancel返回None# default默认文字，mask用什么符号代替输入的密码password_result = pyautogui.password(text='', title='', default='', mask='*')7 截图函数PyAutoGUI使用Pillow/PIL库实现图像的处理。在Linux上，您必须运行以下命令安装scrot库才能使用屏幕截图功能。
sudo apt-get install scrot7.1 截屏# 截屏返回result对象result = pyautogui.screenshot()# result是PIL中的Image对象print(type(result))# 保存图像result.save('result1.jpg')# 展示图片#result.show()
# imageFilename参数设置文件保存为止，在截屏前保存图片到本地foo.png文件# region设置截图区域[x,y,w,h]，以(x,y)为左上角顶点，截宽w，高h的区域result = pyautogui.screenshot(imageFilename='result2.jpg',region=[10,20,100,50])
7.2 图像定位PyAutoGUI提供了多个定位函数。都是从左上角原点开始向右向下搜索截图位置。具体如下：
locateOnScreen(image, grayscale=False)：在屏幕中，返回和image图片最类似区域的坐标(left, top, width, height)，如果没找到返回None。grayscale设置是否灰度查找。locateCenterOnScreen(image, grayscale=False)：在屏幕中，返回和image图片最类似区域的中心坐标(x, y)，如果没找到返回None。locateAllOnScreen(image, grayscale=False)：在屏幕中，返回和image图片所有类似区域的坐标(left, top, width, height)的生成器locate(needleImage, haystackImage, grayscale=False)：在haystackImage中，返回和image图片最类似区域的坐标(left, top, width, height)。locateAll(needleImage, haystackImage, grayscale=False)：在haystackImage中，返回和image图片所有类似区域的坐标(left, top, width, height)的生成器。官方说在1920x1080屏幕上，screenshot()函数大约需要100毫秒。但实测图像定位需要花费3秒左右，而且常常找不到图片相似区域。可选的confidence关键字参数指定函数在屏幕上定位图像的准确性。如果由于像素差异可忽略不计，函数无法定位图像，调低confidence将提高查找命中结果。但是需要安装OpenCV才能使confidence关键字工作。
图像定位函数基础使用如下：
# 在屏幕返回和result1.jpg图片类似的区域坐标，返回值(左上角x坐标，左上角y坐标，宽度，高度)# 如果没找到返回Noneresult = pyautogui.locateOnScreen('result1.jpg')# 在屏幕返回和result1.jpg图片类似的区域中间位置的XY坐标,confidence返回区域最低置信度result = pyautogui.locateCenterOnScreen('result1.jpg', confidence=0.9)# 为查找图片找到的所有位置返回一个生成器results = pyautogui.locateAllOnScreen('result1.jpg', confidence=0.6)print(results)# 打印各组的(左上角x坐标，左上角y坐标，宽度，高度)for i in results: print(i)# 将结果保存为listlist_result = list(pyautogui.locateAllOnScreen('result1.jpg', confidence=0.6)
# 在haystackImage中，返回和image图片最类似区域的坐标result = pyautogui.locate(needleImage='result1.jpg', haystackImage='result.jpg', confidence=0.5)# 在haystackImage中，返回和image图片所有类似区域的坐标(left, top, width, height)result = pyautogui.locateAll(needleImage='result1.jpg', haystackImage='result.jpg', confidence=0.5)这些“定位”功能相当昂贵；他们可能需要整整几秒钟的时间才能运行。加速它们的最好方法是传递一个region参数（一个（左、上、宽、高）的4整数元组）来只搜索屏幕的较小区域而不是全屏。但是这个region区域必须比待搜索截图区域大，否则会引发错误。代码如下：
result = pyautogui.locateOnScreen('result1.jpg', region=(0,0, 300, 400))result = pyautogui.locate(needleImage='result1.jpg', haystackImage='result.jpg', confidence=0.5, region=(0,0, 300, 400))您可以传递grayscale=True给定位函数以提供轻微的加速（大约30%左右）。这会降低图像和屏幕截图的颜色饱和度，加快定位速度，但可能会导致误报匹配。
result_location = pyautogui.locateOnScreen('result.jpg', grayscale=True,confidence=0.6)此外要获取截屏某个位置的RGB像素值，可以用PIL中Image对象的getpixel()方法，也可以用PyAutoGUI的pixel()函数。
im = pyautogui.screenshot()print(im.getpixel((100, 200)))print(pyautogui.pixel(100, 200))如果您只需要验证单个像素是否与给定像素匹配，请调用该pixelMatchesColor()函数，并将其表示的颜色的X坐标、Y坐标和RGB元组传递给它：
# 颜色匹配pyautogui.pixelMatchesColor(100, 200, (255, 255, 255))# tolerance参数可以指定红、绿、蓝3种颜色误差范围pyautogui.pixelMatchesColor(100, 200, (248, 250, 245), tolerance=10)
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